格子量子色力学(格子QCD)を用いることで、原子核内部のクォークの振る舞いを記述することができる。格子QCDは現代において最も精緻な計算手法であり、分子動力学シミュレーションで用いられるハイブリッドモンテカルロ法など、様々な計算技術が格子QCDの研究を通じて生まれている。本論文発表では、格子QCDの中でも最も困難な課題の一つと考えられている有限温度での振る舞いについて、機械学習手法の一つであるスパースモデリングを用いて有用な情報を引き出すことに成功したことを報告する。その際、固体物理学分野において開発されたスパースモデリング数値解析接続を利用し、有限温度の相関関数から実周波数スペクトルの情報を引き出すことに成功した。本研究により、モンテカルロ法において収集サンプル数が少ない場合においても、有用な情報を引き出すことが可能であることを示し、スパースモデリングが格子QCDにおいても有効であることを示すことができた。