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原子核は多数の核子（陽子と中性子）から構成される有限の量子多体系であり、核力と呼ばれる力によってまとめられています。多体系に特有のリッチで興味深い現象が見られ、その研究対象は多岐にわたります。それと同時に、未解決の問題も数多く存在します。現在までに数千種類の原子核の存在が予言されていますが、特に近年、天然には安定に存在しない原子核（不安定核）が低エネルギー加速器実験によって人工的に生成されるようになり、原子核物理学の研究対象は大きく広がりました。原子核では自然界の基本的な相互作用が重要な役割を果たすため、核構造と反応の理解は、物質の起源や元素合成過程、基本的対称性の解明など基礎物理の問題を解く鍵ともなります。このように、分野の垣根を超えた研究の可能性も広がっています。北海道大学原子核理論研究室では、原子核の構造と反応、元素合成反応に関わる量子多体問題の研究を行っています。

集団運動の微視的記述

原子核では、表面の変形による振動が起きたり、核全体が楕円体変形して回転運動が起きます。これらは多数の核子が関与するため集団運動と呼ばれ、核子間に働く核力の複雑さからは想像のつかないほどの単純で美しい対称性と規則性が、特徴的な振動・回転励起スペクトルや電磁遷移のパターンとして現れます。有限量子多体系がどのような幾何学的形状を持つのか？それを決定する微視的なメカニズムは何か？A. BohrとB.R. Mottelson（1975年ノーベル物理学賞）による統一模型の提唱以来、これらの疑問は原子核物理学の中心的な問題の一つであり、一般の量子多体系の物理にも通じます。我々は、核子多体系の密度汎関数理論（DFT）と、代数模型の相互作用するボソン模型（IBM）を融合させた手法をオリジナルに提唱・発展させており、特に重い原子核の構造と集団運動を微視的かつ統一的に記述するための理論的枠組みの構築に取り組んでいます。近年では、形状の共存や梨型変形をはじめとした核変形の理論的な取り扱いを試みています。さらに、世界中の大型加速器実験が研究対象とする重い不安定核のこれらの現象に関して、国際的な理論・実験共同研究を展開しています。

原子核の基本的崩壊過程

原子核のβ崩壊は、中性子（または陽子）が陽子（中性子）に変換される基本的な放射性崩壊です。低エネルギー領域での原子核構造の情報のみならず、初期宇宙における重い原子核の生成をはじめとする天体核現象を理解するのにも重要な役割を持ちます。ごく稀に、隣り合う偶偶核の間で二つの陽子（中性子）が二つの中性子（陽子）に同時に変換される場合があります。二重β崩壊と呼ばれるこの過程においては通常、二つの電子（または陽電子）と反ニュートリノ（ニュートリノ）が放出されます。ここで仮にニュートリノが放出されない二重β崩壊が起きたとすると、それは電弱相互作用の種々の対称性や不変性が破れることを意味します。これは素粒子の標準模型を超えた新物理を示唆するものであり、世界中の素粒子・原子核の研究者に共通の大きな課題です。原子核分野では、二重β崩壊の遷移行列の理論計算が必要であり、崩壊過程に関わる個々の核種の低エネルギー構造に精確な記述を与える理論的枠組みが求められます。我々は、密度汎関数に基づいた微視的な核構造模型を用いることで、偶偶核、偶奇核、奇奇核全ての低励起構造とそれらの間のβ、二重β崩壊の遷移確率の統一的な記述に取り組んでいます。

現実的核力に基づいた不安定核のクラスター構造

軽い安定核がもつクラスター構造に代表される様に、核子間の強い相関のため原子核は多様な構造を示します。近年の不安定核研究では、 束縛限界に近い原子核において、核子間の相関がより極端な形で現れ、安定核よりも遙かに多様な構造が出現することが示唆されてきました。 そこで、不安定核の構造を調べ、多核子相関の様相や核構造の多様性の理解を目指す研究が、世界的に大きな流れとなっています。 我々は特に原子核が持つクラスター構造に主眼を置き、これらの問題に対してアプローチを行っています。原子核の平均場描像による殻模型的構造と 分子的描像によるクラスター模型的構造を同一の枠組みで記述できる唯一のアプロ－チとして、反対称化分子動力学（AMD）模型を提唱しています。最近はAMDと、生成座標法と呼ばれる固有値問題を解くことにより、いわゆる元素合成過程における7Li問題に取り組んでいます。

核反応の理論

核反応機構の理解は、原子核構造の情報を得ることのみならず、宇宙物理学、天体核物理学における元素合成過程の解明、さらに原子力工学の分野の観点からも重要です。我々は核反応において重要な反応機構の1つである分解過程を精密に記述する、 離散化連続チャネル結合法（Continuum-Discretized Coupled-Channels: CDCC）による研究を行っています。最近では、機械学習を用いた核反応模型のパラメータ最適化を行っており、核データ評価に向けた研究も展開しています。