機械学習技術でせまる低密度核物質におけるアルファ凝縮相
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20J15126
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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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| Review Section |
Basic Section 15020:Experimental studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
稲葉 健斗 京都大学, 理学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Keywords | アルファ凝縮状態 / 荷電粒子識別 / 信号波形弁別 / 原子核構造 / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
中性子星などの天体現象を理解するためには、低密度・高密度領域における原子核物質の物性を解明する必要がある。
低密度核物質は通常の原子核内部には存在しない。しかし、陽子数と中性子数が等しいA=4n原子核の励起状態には、低密度α凝縮状態が準安定的に存在するという理論的な指摘があり、近年着目を集めている。
本研究では、24Mg原子核に着目してα凝縮状態の探索実験を行う。
機械学習技術によって、従来の粒子識別法では不可能であった低エネルギー粒子の大立体角測定を実現し、α凝縮状態を精密に測定する。これにより、α凝縮状態のエネルギーや崩壊様式を明らかにし、低密度核物質の物性を理解することを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本原子力研究開発機構のタンデム加速器において、12C+12C共鳴散乱を用いた24Mg原子核の6α凝縮状態の探索実験を行なった。6α凝縮状態は、２つの12C原子核の3α凝縮状態を経由して、最終的に６つのアルファ粒子に崩壊することが期待される。
実験においては、前年度までに開発した機械学習による粒子識別技術を用いることで、24Mg原子核の励起状態から６つのアルファ粒子が放出された事象を捉えることに成功した。これらのアルファ粒子の不変質量分布を解析することにより、中間状態として２つの3α凝縮状態が生成された事象を確認した。
今後、２つの3α凝縮状態の生成断面積のエネルギー依存性を詳細に調べ、理論予想された反応断面積と比較することで、24Mg原子核の6α凝縮状態の存否を確認する。
また、過去に取得された 13C 原子核におけるα凝縮状態探索実験のデータ解析を完了させた。データ解析の結果、13C 原子核の励起エネルギー Ex = 12.5 MeV にアイソスカラー型の単極子遷移によって強く励起される状態を発見した。また、Ex = 14.5, 16.1 MeV において、アイソスカラー双極子遷移によって励起される状態を新たに発見した。
理論予想されたエネルギーレベル構造が実験によく対応していることから、Ex = 16.1 MeV の状態は実験的なα凝縮状態の候補となる。しかしながら、この状態に対する理論的なアイソスカラー双極子遷移強度は測定された値よりも顕著に小さく、13C におけるα凝縮状態を確立するためには更なる実験的な情報が不可欠であることが分かった。ここまでの研究成果を論文としてまとめ、Progress of Theoretical and Experimental Physics 誌において発表した。
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| Research Progress Status |
令和3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3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
