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60.	Kota Shiba*, Chao Zhuang, Kosuke Minami, Gaku Imamura, Ryo Tamura, Sadaki Samitsu, Takumi Idei, Genki Yoshikawa, Luyi Sun, and David A. Weitz*, "Visualization of Flow-Induced Strain Using Structural Color in Channel-Free Polydimethylsiloxane Devices", Advanced Science 10, 2204310 (2023). [Wiley] DOI: 10.1002/advs.202204310 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2022年11月28日） [Link] を行い，日刊工業新聞（2022年11月30日25面） ，日本経済新聞（2022年12月5日） [Link] ，科学新聞（2022年12月9日4面） ，日経産業新聞（2022年12月14日11面） で報道されました．
59.	Yuji Kaiya, Ryo Tamura*, and Koji Tsuda*, "Understanding chemical processes with entropic sampling", Organic Process Research & Development 26, 3276–3282 (2022). [ACS] DOI: 10.1021/acs.oprd.2c00254
58.	Ryo Tamura*, Masato Sumita*, Kei Terayama, Koji Tsuda*, Fujio Izumi, and Yoshitaka Matsushita*, "Automatic Rietveld refinement by robotic process automation with RIETAN-FP", Science and Technology of Advanced Materials: Methods 2, 435-444 (2022). [Taylor & Francis] DOI: 10.1080/27660400.2022.2146470 本論文は，STAM:methods Editor's Choiceに選ばれました． 本研究に関する記事がasia research news [Link] ，共同通信PRワイヤー [Link] に掲載されました．
57.	Kosuke Minami*, Gaku Imamura, Ryo Tamura, Kota Shiba, and Genki Yoshikawa, "Recent Advances in Nanomechanical Membrane-Type Surface Stress Sensors towards Artificial Olfaction", Biosensors 12, 762 (2022). [mdpi] DOI: 10.3390/bios12090762
56.	Masato Sumita*, Kei Terayama, Ryo Tamura, and Koji Tsuda, "QCforever: A Quantum Chemistry Wrapper for Everyone to Use in Black-Box Optimization", Journal of Chemical Information and Modeling 62, 4427–4434 (2022). [ACS] DOI: 10.1021/acs.jcim.2c00812
55.	Yuichi Motoyama*, Ryo Tamura*, Kazuyoshi Yoshimi*, Kei Terayama, Tsuyoshi Ueno, and Koji Tsuda, "Bayesian optimization package: PHYSBO", Computer Physics Communications 278, 108405 (2022). [Elsevier] DOI: 10.1016/j.cpc.2022.108405
54.	Ryo Tamura*, Guillaume Deffrennes, Kwangsik Han, Taichi Abe, Haruhiko Morito, Yasuyuki Nakamura, Masanobu Naito, Ryoji Katsube, Yoshitaro Nose, and Kei Terayama*, "Machine-learning-based phase diagram construction for high-throughput batch experiments", Science and Technology of Advanced Materials: Methods 2, 153-161 (2022). [Taylor & Francis] DOI: 10.1080/27660400.2022.2076548
53.	Takehiro Fujita, Kei Terayama, Masato Sumita*, Ryo Tamura, Yasuyuki Nakamura, Masanobu Naito, and Koji Tsuda*, "Understanding the evolution of a de novo molecule generator via characteristic functional group monitoring", Science and Technology of Advanced Materials 23, 352-360 (2022). [Taylor & Francis] DOI: 10.1080/14686996.2022.2075240
52.	Syun Izawa, Koki Kitai, Shu Tanaka, Ryo Tamura*, and Koji Tsuda*, "Continuous black-box optimization with an Ising machine and random subspace coding", Physical Review Research 4, 023062 (2022). [APS] DOI: 10.1103/PhysRevResearch.4.023062
51.	Akira Takahashi*, Yu Kumagai, Hirotaka Aoki, Ryo Tamura, and Fumiyasu Oba, "Adaptive sampling methods via machine learning for materials screening", Science and Technology of Advanced Materials: Methods 2, 55-66 (2022). [Taylor & Francis] DOI: 10.1080/27660400.2022.2039573
50.	Jiawen Li, Jinzhe Zhang, Ryo Tamura*, and Koji Tsuda*, "Self-learning entropic population annealing for interpretable materials design", Digital Discovery 1, 295–302 (2022). [RSC] DOI: 10.1039/D1DD00043H
49.	Masato Sumita*, Kei Terayama, Naoya Suzuki, Shinsuke Ishihara, Ryo Tamura, Mandeep K. Chahal, Daniel T. Payne, Kazuki Yoshizoe, and Koji Tsuda*, "De novo creation of a naked eye–detectable fluorescent molecule based on quantum chemical computation and machine learning", Science Advances 8, eabj3906 (2022). [AAAS] DOI: 10.1126/sciadv.abj3906 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2022年3月10日） [Link] を行い，日本経済新聞（2022年3月10日） [Link] ，電波新聞（2022年3月10日1面） [Link] ，OPTRONICS ONLINE（2022年3月10日） [Link] ，エキサイトニュース（2022年3月10日） [Link] ，財経新聞（2022年3月10日） [Link] ，電波新聞（2022年3月11日8面） [Link] ，日刊工業新聞（2022年3月15日） [Link] で報道されました． 本研究に関する記事がPhys.org [Link] に掲載されました．
48.	Guillaume Deffrennes*, Kei Terayama, Taichi Abe, and Ryo Tamura*, "A machine learning–based classification approach for phase diagram prediction", Materials & Design 215, 110497 (2022). [Elsevier] DOI: 10.1016/j.matdes.2022.110497
47.	Ryo Tamura*, Momo Matsuda, Jianbo Lin, Yasunori Futamura, Tetsuya Sakurai*, and Tsuyoshi Miyazaki*, "Structural analysis based on unsupervised learning: Search for a characteristic low-dimensional space by local structures in atomistic simulations", Physical Review B 105, 075107 (2022). [APS] DOI: 10.1103/PhysRevB.105.075107
46.	Wei-Hsun Hu, Ta-Te Chen, Ryo Tamura, Kei Terayama, Siqian Wang, Ikumu Watanabe, and Masanobu Naito*, "Topological alternation from structurally adaptable to mechanically stable crosslinked polymer", Science and Technology of Advanced Materials 23, 66-75 (2022). [Taylor & Francis] DOI: 10.1080/14686996.2021.2025426
45.	Xiaolin Sun, Ryo Tamura, Masato Sumita, Kenichi Mori, Kei Terayama, and Koji Tsuda*, "Integrating Incompatible Assay Data Sets with Deep Preference Learning", ACS Medicinal Chemistry Letters 13, 70-75 (2022). [ACS] DOI: 10.1021/acsmedchemlett.1c00439
44.	Kei Terayama*, Kwangsik Han, Ryoji Katsube, Ikuo Ohnuma, Taichi Abe, Yoshitaro Nose, and Ryo Tamura*, "Acceleration of phase diagram construction by machine learning incorporating Gibbs’ phase rule", Scripta Materialia 208, 114335 (2022). [Elsevier] DOI: 10.1016/j.scriptamat.2021.114335
43.	Ryo Tamura*, Yuki Takei, Shinichiro Imai, Maki Nakahara, Satoshi Shibata, Takashi Nakanishi*, and Masahiko Demura*, "Experimental design for the highly accurate prediction of material properties using descriptors obtained by measurement", Science and Technology of Advanced Materials: Methods 1, 152-161 (2021). [Taylor & Francis] DOI: 10.1080/27660400.2021.1963641 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2021年10月25日） [Link] を行い，日経バイオテク（2021年10月25日） [Link] ，化学工業日報（2021年10月26日1面） ，日刊工業新聞（2021年10月26日13面） [Link] ，EE Times Japan（2021年10月28日） [Link] ，科学新聞（2021年11月5日1面） [Link] ，日本経済新聞（2022年4月8日17面） [Link] で報道されました． 本論文は，STAM:methods Editor's Choiceに選ばれました． 本研究に関する記事がasia research news [Link] ，共同通信PRワイヤー [Link] ，Chem-Station [Link] ，EurekAlert [Link] ，サイエンス・ジャパン [Link] に掲載されました．
42.	Katsushige Inada, Hiroshi Kojima, Yukiko Cho-Isoda, Ryo Tamura, Gaku Imamura, Kosuke Minami, Takahiro Nemoto, and Genki Yoshikawa*, "Statistical Evaluation of Total Expiratory Breath Samples Collected throughout a Year: Reproducibility and Applicability toward Olfactory Sensor-Based Breath Diagnostics", Sensors 21, 4742 (2021). [mdpi] DOI: 10.3390/s21144742
41.	Hanxiao Xu, Koki Kitai, Kosuke Minami, Makito Nakatsu, Genki Yoshikawa, Koji Tsuda, Kota Shiba*, and Ryo Tamura*, "Determination of quasi-primary odors by endpoint detection", Scientific Reports 11, 12070 (2021). [Springer Nature] DOI: 10.1038/s41598-021-91210-6 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2021年6月21日） [Link] を行い，日刊工業新聞（2021年6月25日27面） [Link] ，ニュースイッチ（2021年6月27日） [Link] ，読売新聞（2021年6月30日夕刊10面） [Link] ，MONOist（2021年7月2日） [Link] ，読売新聞（2021年8月6日，京都版） ，日経産業新聞（2021年8月30日7面） ，日本経済新聞（2021年9月14日16面） ，朝日新聞デジタル（2021年10月14日） [Link] ，朝日新聞（2021年10月21日夕刊10面） で報道されました． 本研究がフジテレビ「ライブニュースイット」(2021年7月1日（木）15:45～19:00放送分) ，BSテレビ東京「日経モーニングプラスFT」(2022年12月19日（月）7:05〜07:55放送分) で紹介されました． 本研究に関する記事が子供の科学（第84巻, 9号, 2021年8月10日発行，誠文堂新光社） ，milsil（第14巻, 5号, 2021年9月発行，国立科学博物館） ，化学（第76巻, 10号, 2021年10月発行，化学同人） に掲載されました．
40.	Kei Terayama, Masato Sumita, Ryo Tamura, and Koji Tsuda*, "Black-Box Optimization for Automated Discovery", Accounts of Chemical Research 54, 1334-1346 (2021). [ACS] DOI: 10.1021/acs.accounts.0c00713
39.	Hongxin Wang, Han Zhang*, Bo Da, Dabao Lu, Ryo Tamura, Kenta Goto, Ikumu Watanabe, Daisuke Fujita, Nobutaka Hanagata, Junko Kano, Tomoki Nakagawa, and Masayuki Noguchi, "Mechanomics Biomarker for Cancer Cells Unidentifiable through Morphology and Elastic Modulus", Nano Letters 21, 1538–1545 (2021). [ACS] DOI: 10.1021/acs.nanolett.1c00003
38.	Ryo Tamura*#, Toshio Osada*#, Kazumi Minagawa, Takuma Kohata, Masashi Hirosawa, Koji Tsuda, and Kyoko Kawagishi*, "Machine learning-driven optimization in powder manufacturing of Ni-Co based superalloy", Materials & Design 198, 109290 (2021). [Elsevier] DOI: 10.1016/j.matdes.2020.109290 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2020年11月30日） [Link] を行い，OPTRONICS（2020年11月30日） [Link] ，NEXT MOBILITY（2020年11月30日） [Link] ，鉄鋼新聞（2020年12月1日4面） ，All about Photonics（2020年12月8日） [Link] ，MONOist（2020年12月10日） [Link] ，電波新聞（2020年12月11日） ，化学工業日報（2020年12月15日3面） ，日刊産業新聞（2020年12月18日11面） で報道されました． 本研究に関する記事がChem-Station [Link] に掲載されました．
37.	Masatomo Sumiya*, Masato Sumita, Yuya Asai, Ryo Tamura, Akira Uedono, and Akitaka Yoshigoe, "Dynamic Observation and Theoretical Analysis of Initial O2 Molecule Adsorption on Polar and m-Plane Surfaces of GaN", The Journal of Physical Chemistry C 124, 25282-25290 (2020). [ACS] DOI: 10.1021/acs.jpcc.0c07151
36.	Ryo Tamura*, Makoto Watanabe, Hiroaki Mamiya, Kota Washio, Masao Yano, Katsunori Danno, Akira Kato, and Tetsuya Shoji, "Materials informatics approach to understand aluminum alloys", Science and Technology of Advanced Materials 21, 540-551 (2020). [Taylor & Francis] DOI: 10.1080/14686996.2020.1791676 本論文は，STAM Editor's Choiceに選ばれました． [Link] 本研究に関する記事がasia research news [Link] ，共同通信PRワイヤー [Link] ，STAM誌HP [Link] に掲載されました．
35.	Ryo Tamura*, Koji Hukushima*, Akira Matsuo, Koichi Kindo, and Masashi Hase*, "Data-driven determination of the spin Hamiltonian parameters and their uncertainties: The case of the zigzag-chain compound KCu4P3O12", Physical Review B 101, 224435 (2020). [APS] DOI: 10.1103/PhysRevB.101.224435
34.	Kei Terayama*, Masato Sumita, Ryo Tamura, Daniel T. Payne, Mandeep K. Chahal, Shinsuke Ishihara, and Koji Tsuda*, "Pushing property limits in materials discovery via boundless objective-free exploration", Chemical Science 11, 5959-5968 (2020). [RSC] DOI: 10.1039/d0sc00982b 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2020年5月28日） [Link] を行い，ニュースイッチ（2020年5月29日） [Link] ，化学工業日報（2020年06月03日朝刊4面） ，日経産業新聞（2020年06月11日4面） ，科学新聞（2020年06月21日） ，日刊産業新聞（2020年06月23日9面） で報道されました． 本研究に関する記事がCHEMISTORY WORLD [Link] ，RIKEN Research News [Link] に掲載されました．
33.	Kenji Homma*, Yu Liu, Masato Sumita, Ryo Tamura, Naoki Fushimi, Junichi Iwata, Koji Tsuda, and Chioko Kaneta, "Optimization of Heterogeneous Ternary Li3PO4-Li3BO3-Li2SO4 Mixture for Li-ion Conductivity by Machine Learning", The Journal of Physical Chemistry C 124, 12865-12870 (2020). [ACS] DOI: 10.1021/acs.jpcc.9b11654
32.	Ryoji Katsube*, Kei Terayama, Ryo Tamura, and Yoshitaro Nose*, "Experimental Establishment of Phase Diagrams Guided by Uncertainty Sampling: An Application to the Deposition of Zn–Sn–P Films by Molecular Beam Epitaxy", ACS Materials Letters 2, 571-575 (2020). [ACS] DOI: 10.1021/acsmaterialslett.0c00104
31.	Xiaolin Sun, Zhufeng Hou, Masato Sumita, Shinsuke Ishihara, Ryo Tamura, and Koji Tsuda*, "Data Integration for Accelerated Materials Design via Preference Learning", New Journal of Physics 22, 055001 (2020). [IOP] DOI: 10.1088/1367-2630/ab82b9
30.	Koki Kitai, Jiang Guo, Shenghong Ju, Shu Tanaka, Koji Tsuda*, Junichiro Shiomi*, and Ryo Tamura*, "Designing metamaterials with quantum annealing and factorization machines", Physical Review Research 2, 013319 (2020). [APS] DOI: 10.1103/PhysRevResearch.2.013319 本研究に関する記事がYano E plus 2020年5月号（2020年5月15日）に掲載されました． 紹介動画が以下のページでご覧いただけます． Youtube
29.	Kei Terayama*, Koji Tsuda*, and Ryo Tamura*, "Efficient recommendation tool of materials by an executable file based on machine learning", Japanese Journal of Applied Physics 58, 098001 (2019). [IOP] DOI: 10.7567/1347-4065/ab349b 本論文で開発した，COMBO.exeおよびPDC.exeは以下のページよりダウンロードできます． MItools for everyone 紹介動画が以下のページでご覧いただけます． Youtube
28.	Masato Sumita*, Ryo Tamura, Kenji Homma, Chioko Kaneta, and Koji Tsuda, "Li-ion conductive Li3PO4-Li3BO3-Li2SO4 mixture: Prevision through density functional molecular dynamics and machine learning", Bulletin of the Chemical Society of Japan 92, 1100-1106 (2019). [CSJ] DOI: 10.1246/bcsj.20190041
27.	Kei Terayama*#, Ryo Tamura#, Yoshitaro Nose, Hidenori Hiramatsu, Hideo Hosono, Yasushi Okuno, and Koji Tsuda*, "Efficient construction method for phase diagrams using uncertainty sampling", Physical Review Materials 3, 033802 (2019). [APS] DOI: 10.1103/PhysRevMaterials.3.033802
26.	Ryo Tamura*, Jianbo Lin, and Tsuyoshi Miyazaki*, "Machine learning forces trained by Gaussian process in liquid states: Transferability to temperature and pressure", Journal of the Physical Society of Japan 88, 044601 (2019). [JPS] DOI: 10.7566/JPSJ.88.044601
25.	Masato Sumita*, Xiufeng Yang, Shinsuke Ishihara, Ryo Tamura, and Koji Tsuda*, "Hunting for organic molecules with artificial intelligence: Molecules optimized for desired excitation energies", ACS Central Science 4, 1126-1133 (2018). [ACS] DOI: 10.1021/acscentsci.8b00213 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2018年8月23日） [Link] を行い，日本経済新聞（2018年8月24日） [Link] ，日経バイオテク（2018年8月27日） [Link] ，鉄鋼新聞（2018年8月27日3面） ，OPTRONICS ONLINE（2018年8月28日） [Link] ，日刊産業新聞（2018年8月28日11面） ，日刊工業新聞（2018年8月29日7面） [Link] ，化学工業日報（2018年8月29日1面） ，電子デバイス産業新聞（2018年9月13日） ，電波新聞（2018年9月14日10面） ，日経産業新聞（2019年5月10日6面） で報道されました． 本研究に関する記事がACS Central Science First Reactions [Link] ，JSTニュース [Link] ，MANA e-Bulletin [Link] に掲載されました．
24.	Kota Shiba*, Ryo Tamura*, Takako Sugiyama, Yuko Kameyama, Keiko Koda, Eri Sakon, Kosuke Minami, Huynh Thien Ngo, Gaku Imamura, Koji Tsuda, and Genki Yoshikawa, "Functional nanoparticles-coated nanomechanical sensor arrays for machine learning-based quantitative odor analysis", ACS Sensors 3, 1592–1600 (2018). [ACS] DOI: 10.1021/acssensors.8b00450
23.	Ryo Tamura* and Koji Hukushima*, "Bayesian optimization for computationally extensive probability distributions", PLoS ONE 13, e0193785 (2018). [PLoS] DOI: 10.1371/journal.pone.0193785
22.	Ryosuke Arai*, Ryo Tamura, Koji Baba, Hidehito Fukuda, Hideki Nakagome, Takenori Numazawa, "Search for optimum refrigeration cycle on room-temperature magnetic refrigeration", Transactions of the Japan Society of Refrigerating and Air Conditioning Engineers 34 147 (2017). [J-STAGE] DOI: 10.11322/tjsrae.17-05_OA
21.	Kota Shiba*, Ryo Tamura*, Gaku Imamura, and Genki Yoshikawa, "Data-driven nanomechanical sensing: Specific information extraction from a complex system", Scientific Reports 7, 3661 (2017). [Springer Nature] DOI: 10.1038/s41598-017-03875-7 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2017年6月20日） [Link] を行い，共同通信 47NEWS（2017年6月20日） [Link] ，マイナビニュース（2017年6月21日） [Link] ，日経産業新聞（2017年6月22日8面） ，EE Times Japan（2017年6月27日） [Link] ，日刊工業新聞（2017年6月28日7面） [Link] ，AI BIBLIO（2017年6月28日） [Link] ，ニュースイッチ（2017年6月29日） [Link] ，つくばサイエンスニュース（2017年6月30日） [Link] ，科学新聞（2017年6月30日4面） ，毎日新聞（2017年7月6日夕刊10面） [Link] ，毎日新聞（2017年7月7日茨城版2面） [Link] ，朝日新聞（2017年9月7日25面） [Link] で報道されました． 本研究に関する記事がAcademist Journal（2017年9月5日） [Link] に掲載されました． 本研究がBSフジ「ガリレオX」(2017年11月26日（日）11:30～12:00放送分) [Link] で紹介されました．
20.	Ryo Tamura* and Koji Hukushima*, "Method for estimating spin-spin interactions from magnetization curves", Physical Review B 95, 064407-1-8 (2017). [APS, arXiv, 概要] DOI: 10.1103/PhysRevB.95.064407
19.	Teppei Suzuki*, Ryo Tamura*, and Tsuyoshi Miyazaki, "Machine learning for atomic forces in a crystalline solid: Transferability to various temperatures", International Journal of Quantum Chemistry 117, 33–39 (2017). [Wiley, arXiv, 概要] DOI: 10.1002/qua.25307 本論文は，International Journal of Quantum Chemistry誌の Cover Image に採用されました．
18.	Carlos Romero-Muñiz*, Ryo Tamura, Shu Tanaka, and Victorino Franco, "Applicability of scaling behavior and power laws in the analysis of the magnetocaloric effect in second-order phase transition materials", Physical Review B 94, 134401-1-13 (2016). [APS, arXiv] DOI: 10.1103/PhysRevB.94.134401
17.	Ryosuke Arai*, Ryo Tamura, Hidehito Fukuda, Jing Li, Akiko T. Saito, Saori Kaji, Hideki Nakagome, and Takenori Numazawa, "Estimation of magnetocaloric properties by using Monte Carlo method for AMRR cycle", IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 101, 012118-1-8 (2015). [IOP] DOI: 10.1088/1757-899X/101/1/012118
16.	Masashi Hase*, Haruhiko Kuroe, Vladimir Yu. Pomjakushin, Lukas Keller, Ryo Tamura, Noriki Terada, Yoshitaka Matsushita, Andreas Dönni, and Tomoyuki Sekine, "Magnetic structure of the spin−1/2 frustrated quasi-one-dimensional antiferromagnet Cu3Mo2O9: Appearance of a partially disordered state", Physical Review B 92, 054425-1-7 (2015). [APS, arXiv] DOI: 10.1103/PhysRevB.92.054425
15.	Saori Toyoizumi*, Hideaki Kitazawa, Yukihiko Kawamura, Hiroaki Mamiya, Noriki Terada, Ryo Tamura, Andreas Dönni, Kengo Morita, and Akira Tamaki, "Sample dependence of giant magnetocaloric effect in a cluster-glass system Ho5Pd2", Journal of Applied Physics 117, 17D101-1-3 (2015). [AIP] DOI: 10.1063/1.4906296
14.	Ryo Tamura*, Shu Tanaka, Takahisa Ohno, and Hideaki Kitazawa, "Magnetic ordered structure dependence of magnetic refrigeration efficiency", Journal of Applied Physics 116, 053908-1-12 (2014). [AIP, arXiv, 概要] DOI: 10.1063/1.4891803
13.	Ryo Tamura*, Takahisa Ohno, and Hideaki Kitazawa, "A generalized magnetic refrigeration scheme", Applied Physics Letters 104, 052415-1-4 (2014). [AIP, arXiv, 概要] DOI: 10.1063/1.4864161 本研究内容は，NIMSプレスリリース（2014年3月10日） [Link] を行い， マイナビニュース（2014年3月12日） [Link] ，化学工業日報（2014年3月19日8面），科学新聞（2014年3月28日2面）で報道されました． 本研究に関する記事がYano E plus 2015年5月号（2015年5月15日）に掲載されました．
12.	Ryo Tamura*, Shu Tanaka, and Naoki Kawashima, "Phase transitions with discrete symmetry breaking in antiferromagnetic Heisenberg models on a triangular lattice", JPS Conference Proceedings 1, 012125-1-5 (2014). [JPS, arXiv] DOI: 10.7566/JPSCP.1.012125
11.	Ryo Tamura* and Shu Tanaka, "Interlayer-interaction dependence of latent heat in the Heisenberg model on a stacked triangular lattice with competing interactions", Physical Review E 88, 052138-1-9 (2013). [APS, arXiv, 概要] DOI: 10.1103/PhysRevE.88.052138
10.	Ryo Tamura*, Shu Tanaka, and Naoki Kawashima, "Second-order phase transition in the Heisenberg model on a triangular lattice with competing interactions", Physical Review B 87, 214401-1-5 (2013). [APS, arXiv, 概要] DOI: 10.1103/PhysRevB.87.214401 本論文は，Physical Review B誌の PRB Kaleidoscope に選ばれました．
9.	Shu Tanaka* and Ryo Tamura, "Network-growth rule dependence of fractal dimension of percolation cluster on square lattice", Journal of the Physical Society of Japan 82, 053002-1-5 (2013). [JPS, arXiv] DOI: 10.7566/JPSJ.82.053002
8.	Shu Tanaka*, Ryo Tamura, and Hosho Katsura, "Entanglement spectra of the quantum hard-square model: Holographic minimal models", Physical Review A 86, 032326-1-9 (2012). [APS, arXiv] DOI: 10.1103/PhysRevA.86.032326
7.	Ryo Tamura*, Naoki Kawashima, Takafumi Yamamoto, Cedric Tassel, and Hiroshi Kageyama, "Random fan-out state induced by site-random interlayer couplings", Physical Review B 84, 214408-1-11 (2011). [APS, arXiv, 概要] DOI: 10.1103/PhysRevB.84.214408 本論文は，Physical Review B誌の PRB Kaleidoscope に選ばれました．
6.	Shu Tanaka* and Ryo Tamura, "Dynamical properties of Potts model with invisible states", Journal of Physics: Conference Series 320, 012025-1-6 (2011). [IOP, arXiv, 概要] DOI: 10.1088/1742-6596/320/1/012025
5.	Ryo Tamura* and Naoki Kawashima, Double-q order in a frustrated random spin system", Journal of Physics: Conference Series 320, 012013-1-5 (2011). [IOP, arXiv, 概要] DOI: 10.1088/1742-6596/320/1/012013
4.	Ryo Tamura* and Naoki Kawashima, "First-order phase transition with breaking of lattice rotation symmetry in continuous-spin model on triangular lattice", Journal of the Physical Society of Japan 80, 074008-1-10 (2011). [JPS, arXiv, 概要] DOI: 10.1143/JPSJ.80.074008
3.	Shu Tanaka*, Ryo Tamura, and Naoki Kawashima, "Phase transition of generalized ferromagnetic Potts model -- effect of invisible states --", Journal of Physics: Conference Series 297, 012022-1-7 (2011). [IOP, arXiv, 概要] DOI: 10.1088/1742-6596/297/1/012022
2.	Ryo Tamura*, Shu Tanaka, and Naoki Kawashima, "Phase transition in Potts model with invisible states", Progress of Theoretical Physics 124, 381-388 (2010). [JPS, arXiv, 概要] DOI: 10.1143/PTP.124.381
1.	Ryo Tamura* and Naoki Kawashima, "First-order transition to incommensurate phase with broken lattice rotation symmetry in frustrated Heisenberg model", Journal of the Physical Society of Japan 77, 103002-1-4 (2008). [JPS, arXiv, 概要] DOI: 10.1143/JPSJ.77.103002

6.	Shu Tanaka, Ryo Tamura, and Hosho Katsura, "Entanglement properties of a quantum lattice-gas model on square and triangular ladders", Kinki University Series on Quantum Computing Volume 9, pp. 71-88 (World Scientific, 2014). [World Scientific] DOI: 10.1142/9789814602372_0005
5.	Ryo Tamura and Shu Tanaka, "A method to change phase transition nature -- toward annealing method --", Kinki University Series on Quantum Computing Volume 9, pp. 135-161 (World Scientific, 2014). [World Scientific, arXiv] DOI: 10.1142/9789814602372_0009
4.	田村亮，田中宗, "新奇揺らぎの導入による相転移現象の制御", 基礎物理学研究所研究会：情報統計力学の最前線－情報と揺らぎの制御を目指して－ 会議録 (2012). [Link]
3.	Shu Tanaka and Ryo Tamura, "Quantum annealing and quantum fluctuation effect in frustrated Ising systems", Kinki University Series on Quantum Computing Volume 7, pp. 241-261 (World Scientific, 2012). [World Scientific, arXiv] DOI: 10.1142/9789814425285_0011
2.	Ryo Tamura, Shu Tanaka, and Naoki Kawashima, "A method to control order of phase transition: Invisible states in discrete spin models", Kinki University Series on Quantum Computing Volume 7, pp. 217-238 (World Scientific, 2012). [World Scientific, arXiv, 概要] DOI: 10.1142/9789814425285_0010
1.	Shu Tanaka, Ryo Tamura, Issei Sato, and Kenichi Kurihara, "Hybrid quantum annealing for clustering problems", Kinki University Series on Quantum Computing Volume 5, pp. 169-192 (World Scientific, 2012). [World Scientific, arXiv] DOI: 10.1142/9789814425988_0006

13.	田村亮 "金属材料開発に活用できるブラックボックス最適化手法の開発", (溶射, 第59巻, 第4号, pp.217-223, 2022).
12.	Ryo Tamura, Yuichi Motoyama, and Kazuyoshi Yoshimi, "Development of Bayesian optimization tool and its applications in materials science", Activity Report 2021 / Supercomputer Center, Institute for Solid State Physics, pp. 32-40 (2022). [ISSP]
11.	間宮広明, 寺田典樹, 田村亮 "磁気熱量効果を効率的に利用する新規磁気冷凍材料", (熱測定, 第49巻, 第2号, p.79, 2022). [J-STAGE] DOI: 10.11311/jscta.49.2_79
10.	田村亮，柴弘太，吉川元起 "機械学習と嗅覚センサを用いた「擬原臭」選定", (アロマリサーチ No.89，p.62, 2022).
9.	田村亮, 寺山慧, 勝部涼司，野瀬嘉太郎 "機械学習による相図作成の効率化", (応用物理, 第91巻, 第2号, p.96, 2022). [J-STAGE] DOI: 10.11470/oubutsu.91.2_96
8.	田村亮, 長谷正司, 福島孝治 "機械学習によるハミルトニアン推定", (日本物理学会誌, 第76巻 第10号, p.652, 2021). [J-STAGE] DOI: 10.11316/butsuri.76.10_652
7.	隅田真人, 寺山慧, 田村亮, 津田宏治 "理論化学とブラックボックス最適化による物質探索", (理論化学会誌 フロンティア, Vol.3, No.3, pp.120-132, 2021).
6.	田村 亮, 長田 俊郎, 皆川 和己, 小幡 卓眞, 廣澤 正志, 津田 宏治, 川岸 京子 "機械学習による超合金粉末製造プロセス最適化", (季刊「溶射技術」,Vol. 40, No. 4, pp.56-62, 2021).
5.	田村亮 "量子アニーリングを用いたマテリアルズ・インフォマティクス手法と実用化への課題", (研究開発リーダー Vol. 17, No.8，pp.8-11, 2020).
4.	田中宗，田村亮，棚橋耕太郎 "量子アニーリング等イジングマシンの研究開発や人材育成に関する取り組み", (研究開発リーダー Vol. 17, No. 7, pp.54-58, 2020).
3.	南皓輔，根本尚大，今村岳，柴弘太，田村亮，鷲尾隆，吉川元起 "嗅覚センサの実現に向けたMSSとデータ解析技術の融合", (アロマリサーチ No.81，2019).
2.	柴弘太，田村亮 "データ駆動型定量嗅覚センサ", (クリーンテクノロジー 2019年4月号, 2019).
1.	柴弘太，田村亮 "においのデータ駆動型解析 - MSS，機能性ナノ粒子，機械学習による定量予測 -", (におい・かおり環境学会誌 49巻 5号, 2018).

11.	Shu Tanaka（原著）, Ryo Tamura（原著）, Bikas K. Chakrabarti（原著）, 田中宗（翻訳）, 田村亮（翻訳）, "量子アニーリングの物理" (森北出版，2023). [森北出版] ISBN: 978-4627871915
10.	Ryo Tamura and Gaku Imamura “System-Materials Nanoarchitectonics”（一部執筆）, "Machine Learning Approaches in Nanoarchitectonics" (Springer, 2022). [Springer] ISBN: 978-4431569114
9.	田中宗, 轟木義一, 田村亮, 白井達彦, 所裕子 "弱点克服　大学生の熱力学", (東京図書，2021). [東京図書] ISBN: 978-4489023712
8.	寺山慧, 隅田真人, 田村亮, 津田宏治 "マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例"（一部執筆）, 第4章 マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータ解析の進め方とその事例 第9節 機械学習による例外的材料探索の効率化， (情報技術協会，2021). ISBN: 978-4861048548
7.	柴弘太，田村亮 "人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 ～データ収集から学習までの具体例・製品開発への応用～"（一部執筆）, 第1章 『匂い』解析への人工知能の活用とモデリング 第2節 機械学習を用いたニオイの定量評価， (技術情報協会，2021). ISBN: 978-4861048494
6.	北井孝紀，田村亮，津田宏治 "マテリアルズ・インフォマティクス開発事例最前線"（一部執筆）, 第3編 素材開発の実際 第3節 量子アニーリングを用いたメタマテリアル設計 (エヌ・ティー・エス，2021). ISBN: 978-4860437084
5.	田村亮，津田宏治 "マテリアルズ・インフォマティクス開発事例最前線"（一部執筆）, 第1編　物性予測モデルの構築と基盤システム 第1章　材料インフォマティクスに適した機械学習法の開拓， (エヌ・ティー・エス，2021). ISBN: 978-4860437084
4.	田村亮 "マテリアルズ・インフォマティクスＱ＆Ａ集－解析実務と応用事例－"（一部執筆）, 第4章　MIで用いられる各手法と具体的すすめ方，問1-問7， (情報機構，2020). ISBN: 978-4865022049
3.	柴弘太，田村亮 "臭いの測定法と消臭・脱臭技術　事例集"（一部執筆）, 第13章 においセンサ，システムの開発と応用展開 第3節 ニオイからのアルコール度数推定， (技術情報協会, 2018). ISBN: 978-4861047299
2.	Shu Tanaka, Ryo Tamura, and Bikas K. Chakrabarti, "Quantum spin glasses, annealing and computation" (Cambridge University Press, 2017). [CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS] ISBN: 978-1107113190
1.	Shu Tanaka and Ryo Tamura, "Lectures on Quantum Computing, Thermodynamics and Statistical Physics" （一部執筆）, "Quantum annealing: from viewpoints of statistical physics, condensed matter physics, and computational physics" (World Scientific, 2012). [World Scientific, arXiv] ISBN: 978-9814425186