| Project/Area Number |
18J11405
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Particle/Nuclear/Cosmic ray/Astro physics
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
齊藤 真彦 東京大学, 理学系研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2019: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | 素粒子実験 / 超対称性粒子 / LHC / トラッキング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
・将来加速器における飛跡を用いた新粒子探索の研究
Future Circular Collider (FCC)はLHCの後継機として計画されている重心系エネルギー100TeVの将来ハドロンコライダー計画である。その実現に向けて、FCCの物理的意義等をまとめたConceptual Design Report(CDR)が出版された。研究者は、検出器中の飛跡を用いた超対称性粒子探索という観点から研究を進め、CDRの作成に貢献をした。特に、FCCにおける、暗黒物質を説明可能な超対称性理論モデルの探索可能性について、モンテカルロ・シミュレーションをベースに、トラッキングアルゴリズムの実装等も行い、FCCで達成可能な物理的成果について議論を行った。 関連して、FCCにおける超対称性理論のモデルパラメータの決定についての研究にも携わった。
・新しいトラッキング手法の開発
新しいトラッキング手法を開拓するため、量子アニーリングを用いたトラッキング手法の開発を行った。現行のトラッキングアルゴリズムでは、その計算時間が粒子数の2-3乗に比例するため、FCCや高輝度LHCのように粒子数が非常に多い環境では、計算資源が不足することが指摘されている。量子アニーリングを用いることで、これを解決することを試みた。従来の手法よりも高速なトラッキング手法は達成されなかったが、量子アニーリングのトラッキングへの応用について多くの知見が得られた。
機械学習を用いたトラッキング手法についての研究も進めた。荷電粒子が作るセンサーとの反応点の分布を入力とし、実際に荷電粒子が通った軌跡を出力とする二次元畳み込みニューラルネットワークモデルを作成し、その性能を評価した。また、グラフを扱える深層学習モデルをトラッキングへ応用するため、その前段研究として、LHCにおける事象選別問題に取り組み、物理解析へ応用するための知見を得た。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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