広島市立大学における情報ネットワークシステムのクラウド環境移行
6
0
0
全文
(2) Vol.2015-IOT-28 No.19 2015/3/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 2. 機 種 更 新 方 針 2.1 機 種 更 新 の 方 針 今回の機種更新では以下の方針をたて，計画を進めた． (1) ICT を 用 い た 教 育 環 境 の 柔 軟 性 と 安 定 性 の 強 化 全学部や施設に分散する情報処理機器を用いた教育施設 を将来的に統一的な維持管理ができる環境になるよう段階 的に構築する．また，施設を相互に利用することで，学生 の学習環境の柔軟性を向上するとともに，集中的な保守管 理により安全で安定なシステム稼働を目指す．さらに，こ うした環境を利用して，図書館などの自習スペースの整備 が容易となるようにする． (2) 広 島 市 立 大 学 情 報 ネ ッ ト ワ ー ク 基 盤（ HUNET）の 従来機能維持と安定稼働 24 時間 365 日の稼働が要望されるものや，一時的や将来 的なサーバ類の拡張にも対応できるようにネットワークサ ービスはプライベート，またはパブリッククラウドでの提 供とし，学内のサーバ群の保守管理のスリム化をしていく． 同様に各種データのバックアップを統一的に行って BCP を意識したシステム構築を行う． 2.2 仕 様 策 定 概 要 (1) 仮 想 デ ス ク ト ッ プ 環 境 の 導 入 方針(1)に沿って，情報処理センターの２つの実習室（160 台端末），語学センター（130 台端末），サテライトキャン パス（25 台），貸出し用端末（30 台），図書館デスクトップ 端末 5 台，持ち込み PC に仮想デスクトップ環境（VDI）を 導入する．また，この環境を他の情報処理教育施設（情報 科学部演習室や芸術学部端末室）にも拡張することを視野 に入れ，情報処理教育，学部専門教育（プログラミング， 情報科学部専門基礎科目，芸術学部デザイン系科目など） の講義を施設によらず実施ができる環境構築をする．また， 相互に自習スペースとして使えるようにする． VDI の設計には先行して 80 台の VDT が稼働している事 務局の VDI（付録 A 第 4 期）の経験を元に教育系の設計を することとした． (2) 柔 軟 な サ ー ビ ス 構 成 変 更 従来の構成では機器更新までのリース期間中にハードウ ェアやソフトウェアの変更が難しく，状況に応じた構成変 更が難しかった．そのため，今回はネットワークサービス を提供する多くの機能を仮想サーバで構築し，一部機能は パブリッククラウドを用いる．具体的にはメールセキュリ ティと学生のメール環境はパブリッククラウドを用いる． (3) ネ ッ ト ワ ー ク 機 能 と サ ー バ の DC 設 置 方針(2)に沿って，安定稼働やネットワークサービスの集 中管理のため，ルーティングなど L3 以上を提供するネッ トワーク機器や各種ネットワークサービス提供用のサーバ は DC に設置する．そのため，DC と大学間のネットワー クの高速化を図る．. ⓒ 2015 Information Processing Society of Japan. バックアップは DC 内のローカルなバックアップ以外に 別の場所にも確保する．. 3. 新 シ ス テ ム の 概 要 と 特 徴 3.1 構 成 新システムは図 1 のように基盤ネットワークの構築，教 育端末室の整備，教務系システム，図書システム，デジタ ルサイネージ，遠隔教室整備などカバー範囲が広い．また， 2010 年に無線 LAN のエリアを拡張したが，その更新も同 時に行った． 3.2 L3 機 能 の 移 行 今回のシステムの特徴の１つは L3 以上のネットワーク 機能も DC に集約した点である．ネットワーク接続に関し ては学内には L2 のスイッチや無線 LAN のアクセスポイン トしかない．ルーティング，ファイアウォール，ロードバ ランサも DC で設置されているので，DC と大学との専用 回線は 10Gbps に増強している．帯域を下げて２つの回線 での接続も計画したが，本学の立地を考えると光回線は他 の通信事業者も現行契約している事業者からの借り上げと なり，災害などの影響は同様に受けることとそれぞれの接 続の費用から単一 10Gbps 回線とした． 3.3 サ ー バ の 仮 想 化 VDI 各種サービスを提供するサーバも DC に設置し，各 種ネットワークサービスのシステムは仮想化サーバ上に構 築している．これにより，サーバごとのリソースの割当が 柔軟になるので，入試の合格発表時の Web サーバの同時集 中アクセス時の一時的なリソース増強や，講義期間中とそ れ以外の教育用の仮想デスクトップのリソース割当変更な どが可能になった．ファイルサーバは DC 内のストレージ におき，後述の仮想デスクトップから NFS で用いる． 更新前は事務局の業務用 VDI は大学内に管理や実行用 サーバとファイルサーバをおいていたが，この機種更新に あわせて DC に移設した． 3.4 仮 想 デ ス ク ト ッ プ 環 境 教育用や業務用の端末は図 2 のように VDI 上に構築した． VDT は表 1 のように用途別に 7 つのプールに分けて運用し ている．情報処理教育，プログラミング，文書編集などの 科目用（以降，一般系）の合計 550 台と，画像編集や 3D CG 処理用の科目（以降，芸術系）の 50 台の VDT 用にそれぞ れ 7 台と 2 台の実行用サーバ（Cisco UCS C220 M3：CPU は 12 コア×2 基/1 台）を用いている．また，それぞれにハ 表１．仮想デスクトップの用途内訳 Table1 The Detail of the Purposes of VDT VDT プール 実習室用・貸出し端末(30 台)用 語学センター用 一般系 サテライトキャンパス用 自習用 図書館情報検索用 芸術系. 台数 412 130 25 15 8 50. メモリ/1 台(GB) 3 2 2 3 2 3. 2.
(3) Vol.2015-IOT-28 No.19 2015/3/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report イパバイザ（VMware 社の ESXi）がある．芸術系は画像編. 全プールで Windows7 が動作し，加えて，一般系のうち. 集（Adobe の Photoshop，Illustrator など）や 3D の CG 処理. 実 習 室 用 と 自 習 用 で は Ubuntu が 動 作 す る ． Ubuntu は. （ Shade3D ） を す る の で ， 実 行 サ ー バ に は 1 台 に つ き. Windows 上のエミュレートソフト（VMWare Player）を用. 4GPU(NVIDIA GRID K1)を 2 基搭載している．一般系と芸. いて動作する．上述のプール以外にも事務局や図書館の管. 術系で 1 コアあたりそれぞれ 4 台の VDT と 2 台の VDT を. 理業務用のプールで 18 台の VDT が稼働している．また，. 稼働するようにサイジングされ，障害を起こした場合も一. 事務局用の 80 台の VDT は教育用とは別の実行サーバで稼. それぞれハイパバイザが 1 台で必要な VDT を稼働できる．. 働している．. 図 1 全体システム構成図 Figure 1 Total System Configuration. 図 2 VDI を用いた教育システム構成図 Figure 2 Education System Configuration using VDI. ⓒ 2015 Information Processing Society of Japan. 3.
(4) Vol.2015-IOT-28 No.19 2015/3/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 3.5 パ ブ リ ッ ク ク ラ ウ ド 利 用 ネットワークサービスや教育・研究支援のシステムのサ ーバは DC に設置され，プライベートクラウドの形態で運 用されているが，メールセキュリティと学生のメールシス テムはパブリッククラウドを用いた． (1) メ ー ル セ キ ュ リ テ ィ 従来，メールのウィルス対策やスパムメール検知は学内 にメールセキュリティ用のサーバを設置して対応してきた が，表 2 のとおりウィルス検知数は激減し，スパムメール が増加，またこれらの検知システムを通過する標的型メー ルの数が増加している．しかし，リース契約で導入したシ ステムではこのような動向の変化に対応できないため，メ ールセキュリティはパブリッククラウドサービス （Symantec 社 Symantec.cloud）を使用することとした． 本学宛のメールはこのサービスの SMTP サーバで受信し， そこから教職員宛は本学のメールルータに，学生宛は後述 のパブリッククラウドサービスのメールサーバに配送され る．大学からの送信メールもいったんこのクラウドを経由 して送信される．. 測定値の平均値を示す．実習室の機器類や DC の値はカタ ログのピーク値から計算したものである． 更新後にサーバ室の電力量は表 3 のとおり当然小さくな っているが，DC の４ラックの機器の消費電力を加えても 37.0kW で，更新前の約 53%になっている．機器が 5 年前 に比べ，低消費電力になっていることも要因の１つだが， サーバの仮想化も消費電力の抑制には効果的であった． 実習室は更新後にゼロクライアントにしたことでかなり 電力量が削減されている． 4.2 VDI の 端 末 操 作 性 教育用，事務業務用ともに VDI で，しかも遠隔地で構築 したので，利用者の操作性に対する影響を調べた． (1) DC ま で の 転 送 遅 延. (2) 学 生 メ ー ル シ ス テ ム メールサービスは既にパブリッククラウドで運用する大 学が多々あり，本学も今回の更新にあわせて，学生のメー ルシステムとして Microsoft 社の Office 365 を使うことと した．また，同サービスで提供されているストレージサー ビスも利用する．. まず，DC までの転送遅延による影響がないかを調べた． 表 4 は端末の起動等にかかる時間の更新前後の比較である． Windows の利用できるまでの時間は更新前に比べて早くな っているものの，Linux は Windows 上のエミュレーション ソフトで動作しているため，Windows の起動完了後に Linux の使用までの時間が追加で必要となる．ただし，Windows. 4. 運 用 状 況. の起動が早くなっているので，利用開始までの待ち時間に. 構築期間が約 3 ヶ月で 10 月から新システムが稼働してい る．システムの更新前後で変化のあった項目について以降. 大きな差は出ていない． ファイルサーバの端末からの利用は両者がサーバ内か DC かの違いであり，更新前後でほとんど変化はない．た. で述べる．. だし，Linux からの利用はやはり遅くなっている．一方，. 4.1 使 用 電 力 量 の 変 化 大学のサーバ室に残っているのは L2 のスイッチの他， 数台のサーバ（電気錠システムの管理用と監視カメラの画 像レコーダ）である．表 3 に使用電力量の変化を示す．サ ーバ室は更新により消費電力を自動的に測定・収集する機 器が撤去されたので，サーバ室の更新後の測定値は 10 回の 表 2 ウィルスとスパムの検知数 Table 2 The Number of Detection of Virus and Spam Mails. 2004 年 2005 年 2006 年 2007 年 2008 年 2009 年(除 8,9 月) 2010 年 2011 年 2012 年 2013 年 2014 年(〜8 月) 2014 年(9〜12 月) . 表 3 電力量の変化 Table 3 Variation in Electric Power 更新前（kW） 更新後（kW） サーバ室 68.8*1 37.0 (8.1*2+28.9 (DC)) 実習室 端末 21.9 4.7 プリンタ 5.6 6.0 *1 : ４ヶ月（4〜7 月）平均値，*2：10 回測定の平均値 それ以外は機器のカタログの最大値から換算. ウィルス検知数 164,599 89,231 34,160 22,556 141,059 203,182 1,358 349 81 123 58 538 . ⓒ 2015 Information Processing Society of Japan. スパム検知数 - - - - - 445,048 639,402 267,346 241,198 254,934 149,766 33,072 . 情報科学部演習室の 160 余台は今回の更新対象でなく， VDI でないので，ファイルサーバをネットワーク越しに NFS で使用している．そのため転送遅延の影響を受けるが， 現在にところ支障は起きていない． 事務用 VDI もそのためのサーバ類を今回の更新に伴い， DC に移設したが，端末の操作性の問題は生じていない．. 表 4 起動，ログオン，シャットダウン等にかかる時間 Table 4 Time of Boot, Logon and Shutdown 更新前 更新後 Windows 67〜87s 起動 25〜30s＋プール選択 2〜4s Linux 55〜59s Windows 38〜45s 20〜25s ・・・(a) (a)に加え ログオン Linux 起動: 30〜50s Linux 11〜14s Linux ログオン: 20〜25s シャットダ ウン. Windows. 16〜25s. 7〜10s. Linux. 7〜8s. 10〜15s. 端末⇔ファ イルサーバ. Windows Linux. １ms 未満 0.25ms. １ms 未満 0.79ms. 4.
(5) Vol.2015-IOT-28 No.19 2015/3/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. に支障がない状況にはなっているが，当初は混乱した．標 的型メールの検知も対象になったが，それで利用者の混乱 が生じている例は今のところはない． 学生のメールシステムの Office365 への移行では，大学 のメールアドレスとの共用ができなかったため，専用のド メイン名を作った．そのため，学生は夏休みの前後でメー ルアドレスが変更となり，そのための対応が必要であった． 更新前に使用していた Web メールのスプールを移行した り，当分の間は旧アドレス宛のメールを転送したりして大 (a) 一般系プール実行サーバ. きな混乱が生じないようにした． 4.4 バ ッ ク ア ッ プ 更新前のバックアップはローカルディスクにとるのみだ ったが，更新後は別の DC にもバックアップをとるように した．両者とも同じ製品でブロック単位での差分バックア ップが可能なので，毎日，差分バックアップを行っている． 差分バックアップのデータ転送容量は日ごとに変動するが, 講義が多い日や VDT のマスタイメージの更新があるよう. (b) 芸術系プール用実行サーバ 図 3 VDT の実行サーバ 1 台分の CPU 消費量 Figure 3 CPU Consumption of Each Execution Server. な日を含めても約 200GB で，データ容量 8.5TB（2015 年 1 月末現在）の約 2%である．バックアップは AM2:00 から 30 分ごとに領域ごとに転送するように設定されており，図 4 の通り短い時間で終わっている．. (2) リ ソ ー ス 配 分. 4.5 教 育 シ ス テ ム 環 境 の 保 守. 更新システムの検討時に VDT のプールごとに検討して. VDI になっても端末へのセキュリティパッチの適用やイ. サイジングをしたが，実際に講義で支障は起きていないか. メージの配布など教育用システムの環境の保守は必要であ. を確認した．図 3 に教育用の VDT の実行サーバの CPU. る．このような保守作業が更新前後でどのように変化した. 消費量を示す．図 3 中の VDT 数は同時に稼働している台. かを表 5 にまとめた．Linux や Windows の保守は OS や導. 数である．実行サーバは一般系（情報処理科目，プログラ. 入ソフトウェアのパッチやバージョンアップである．更新. ミングなどの講義実施）用に 7 台，芸術系（グラフィック. 前は PC のマスタイメージの準備やイメージの配布サーバ. ス処理など）用に 2 台が使われているが，いずれも同様の. の準備に時間がかかっており，その部分については VDI で. CPU の使用量を示していた．例えば，図 3（a）で同時 100 余台を使うときは 7 台ともピークで 25〜30%を使っている． このことから，最大 550 台を使用しても講義の実施は可能 と予想している． 芸術系でも 2 台の実行サーバは約 50 台の VDT が同時に 動作しても最大 30％の使用率（このとき，GPU へオフロー ドされているかどうかは調査できていない）である．操作 性に対するクレームもないことからリソース配分に支障は ないと考えている． 4.3 パ ブ リ ッ ク ク ラ ウ ド へ の 移 行 メールセキュリティのパブリッククラウド移行は，同じ Symantec 社のアプライアンスからの移行だったので円滑 に進むと予想していたが，実際にはアプライアンスでの検 知エンジンや検知した際のメールの処理の違いが移行後に 発覚したものもあり，当初は混乱した．例えば，暗号化さ れた添付ファイルの扱いが更新前は検知処理ができないこ とがメール本文中に記載されていたが，クラウド移行後は それができず，利用者にはウィルス検知ができたのか否か が判断しにくい状況となった．対処方法を依頼して，利用. ⓒ 2015 Information Processing Society of Japan. 図 4 バックアップデータ転送量 Figure 4 Backup Data Traffic 表 5 保守作業時間 Table 5 Maintenance Time. Linux の保守* Windows の保守* 更新前：マスタイメージ準備 更新後:スナップショット作成 イメージ配布サーバ準備 イメージ配布 予備機で動作確認* 最終動作確認* ウィルススキャン処理 計 *は手作業 . 更新前（時間） 更新後（時間） 0.5 1 0.5 1 4 . 0.5 . 7.5 7 0.5 3 − 23 . - 6 - 0.5 3.5 12.5 . 5.
(6) Vol.2015-IOT-28 No.19 2015/3/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 業の時間は大きな変化はない．. 9) 河野英太郎, 前田香織, 三好哲也, 浅田尚紀: 相反するポリシ 実現のためのセキュリティ強化の試み, 情報処理学会研究報告, 2002-DSM-026, pp.43-48 (2002). 10) 前田香織, 河野英太郎, 石田賢治 , 岩根典之: キャンパス情 報ネットワークシステムの分散管理の粒度, 情報処理学会研究報 告, 2000-DSM-018, pp. 25-30 (2000). 11) 河野英太郎, 前田香織, 井上智生, 北村俊明, 岩根典之, 末松 伸朗: 学究活動に不可欠になったキャンパスネットワーク構築の 一事例, 情報処理学会研究報告, 2004-DSM-036, pp.61-66 (2005). 12) 前田香織, 河野英太郎, 北村俊明: キャンパスネットワー クへの認証システムの導入, 情報処理学会研究報告, 2007-DSM-047, pp.19-24 (2007). 5. お わ り に. 付録. 広島市立大学の情報ネットワークシステムのクラウド環. 付録 A 情報ネットワークシステムの変遷. 境移行について述べた．従来多岐に渡るシステムが組み合. 広島市立大学は国際学部，情報科学部，芸術学部は構成され，. わさって全体システムが成り立っており，個々のシステム. 大学院ではそれぞれの研究科をもつ．学生が約 2000 名，教職員が. の保守はシステムの契約先の担当者が遠隔から実施してい. 約 200 名である．1994 年に開学し，建物の増築に伴ったシステム. る．そのため，一般的な保守に関しては今回のようなクラ. の追加をしてきたが，ベースとなるシステムの更新は 4 回あり，. ウド環境に移行しても遠隔での作業に変わりはなく，現場. 2014 年 10 月の刷新で第 5 期のシステムとなる．その間，以下の. 作業があったとしても大学になるか，データセンターにな. ようにシステムの更新や機能追加などを行ってきた．. は不要になった． ウィルススキャンは実機でも VDT でも端末個々に動作 するが，VDT の場合は同じ実行サーバで一斉にスキャンが 動作するので，サーバの負荷軽減が必要である．そのため にマスタイメージでのスキャン結果をもとに各 VDT のス キャン対象を絞るなどサーバの保守作業が追加で必要とな った． 全体に要する時間は VDI になって半減しているが，手作. るかの違いで大きな差はない．ただし，DoS 攻撃など不足 の事態が起きた際にクラウド環境へのネットワークの接続 性が確保できないような場合も発生するので，別のルート をもっておくことは必要である． 次年度は 550 台の VDI 使用が始まるため，事前準備をす るとともに運用状況を把握していきたい．. 期 第 1 期 （ 1994 年 4 月 〜 1999 年 9 月） 第 2 期 （ 1999 年 10 月 〜 2004 年 9 月）. 基幹ネットワークが Ethernet スイッチを用いてスター構成と なった．開学時には DNS やメール配送などのサーバが自律分 散で管理する設計となっていたが，セキュリティの確保など からもサーバの集約を図った[9]. 2001 年にはセキュリティ対 策機器（ファイアウォール）が導入され，用途別にオープン ゾーンとセキュリティゾーンを設けて，異なるセキュリティ レベルの運用を開始した[10]．情報処理実習室では芸術系科目 のために SGI の UNIX ワークステーションを導入した．. 第 3 期 （ 2004 年 10 月 〜 2009 年 9 月）. この期の更新では学内 LAN と分離して運用されていた教務 システムを学内 LAN に接続し，教務・庶務・教員情報公開等 の諸手続きがオンライン上でできるようになった．そのため セキュリティ対策を講じたり，利用者 ID が教務，図書などシ ステムごとにばらばらだったものを統一管理ができるように したり，さらに統一認証基盤を整備するなど，システム構築 とともにネットワーク利用時の教職員の意識変革など骨の折 れる作業が多かった[11]．実習室は PC になり，Windows と Linux のデュアルブートで使用する．第４期も同様である． その他，テレビ品質での映像を確保した遠隔教室の整備， e-learning システムの導入，利用者の Web や DNS などのホス ティングシステムの導入も行った．さらに，一部の講義室の 無線 LAN 環境の整備も行った． 2007 年にはネットワーク利用認証を導入し，複数の利用者 が同一ネットワークを使うところ（国際学部，芸術学部，講 義棟など）では Web 認証で利用者認証を開始した[12]．. 第 4 期 （ 2009 年 10 月 〜 2014 年 9 月）. この期の更新では，基盤ネットワークや対外接続の高速化 はしたものの，システムとしては第 3 期と同様である．追加 として，デジタルサイネージを導入した．この期には財務会 計システムが導入され，学内 LAN と接続することで，教職員 の予算管理などがオンライン処理できるようになった． 2010 年には学内無線 LAN 環境提供エリア拡大し，座席が 100 程度以上の講義室，各学部棟のロビー， 講堂，学生会館などもカバー範囲となった． 2011 年は棟や教員居室を含む約 700 の施錠や開錠の管理を する電気錠システムと教職員の Web 所在表示システム導入 されることとなり，情報処理センターで学内 LAN 接続の支援 を行った． 2012 年は第 5 期の更新に先駆けて，事務局の仮想化システ ムを構築し，職員の端末を仮想デスクトップ環境（VDI）とし た．事務局用仮想デスクトップ（VDT）数は 80 台である．ま た，2013 年にサテライトキャンパスができたが，管理者不在 のため，これも同様の VDI とした（VDT 数 25）． その他，民間キャリアの公衆無線 LAN 提供ができる基盤を 作ったり，国立情報研究所(NII)が運用する「学術認証フェデ レーション（通称：学認）」へ参加したりした．. 謝 辞 本システムの更新に尽力してもらった丸山和俊 氏，長光政裕氏，勝部章子氏他本学情報処理センターのス タッフに感謝します．. 参考文献 1) 八代,一浩, 鈴木,嘉彦, 伊藤一帆, 片谷教孝, 豊木博泰: 遠隔 の操作センターから管理が行える教育計算機システムの構築と評 価, 情報処理学会研究会報告，97(2006-DSM-043), p.7-12, (2006). 2) NEC, 山梨大学の情報山梨大学の情報システム基盤をクラウ ド環境へ移行, 2012. http://jpn.nec.com/press/201210/20121029_01.html (2015-1-12 参照) 3) 土屋英亮: プライベートクラウドの大学間共同利用の提情報 処理学会研究報告，2012-IOT-19, pp.1 – 4 (2012). 4) 鍛治秀紀, 安東孝二, 小野成志: 武蔵大学における仮想化基 盤を活用したキャンパスネットワークの構築と運用. 情報処理学 会研究報告, 2013-IOT-22(6), pp.1-5 (2013). 5) 柏崎礼生, 宮永勢次, 森原一郎: 大阪大学における仮想化基盤 の増強とクラウド戦略, インターネットと運用技術シンポジウム 2014 論文集, pp. 93-100 (2014) 6) 近堂徹, 田島浩一, 岸場清悟, 吉田朋彦, 岩田則和, 大東俊博, 西村浩二 , 相原玲二: クラウドコンピューティング活用のための 大規模キャンパスネットワーク, インターネットと運用技術シン ポジウム 2014 論文集,2014,101-108 (2014). 7) 笠原義晃, 伊東栄典: IaaS クラウド型教育情報システムの実 現可能性調査, 情報処理学会研究報告, 2013-IOT-22(14), pp.1-6 (2013). 8) 前田香織, 神下令児, 大迫誠, 河野英太郎: Macintosh と UNIX マシンを併用した情報処理教育環境の構築, 情報処理学会研究報 告, 1997-DSM-006, pp. 79-84 (1997).. ⓒ 2015 Information Processing Society of Japan. 更新内容 1994 年に基幹ネットワークは FDDI（100Mbps）で第１期の情 報システムがスタートした．Macintosh の一斉管理の機能が不 足していたので，情報処理教育の端末として UNIX マシンと 統合管理できるようにした[8]．その後，学外接続が ATM に なった．. 6.
(7)
図
関連したドキュメント
ポートフォリオ最適化問題の改良代理制約法による対話型解法 仲川 勇二 関西大学 * 伊佐田 百合子 関西学院大学 井垣 伸子
茂手木 公彦 (Kimihiko Motegi) 日本大学 (Nihon U.) 高田 敏恵 (Toshie Takata) 九州大学 (Kyushu U.).. The symplectic derivation Lie algebra of the free
Hiroshima, Analysis of ground states of atoms interacting with a quantized radiation field, Topics in the theory of Schr¨odinger operators ed. Hiroshima, Multiplicity of ground
One may think that, if matrix subjects can be reactivated due to similarity-based reactivation, the distant NOM and DAKE-NOM conditions should show
