2015 Fiscal Year Annual Research Report
強磁場とエネルギーフロンティアでの精密測定を通した真空の研究
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15J08231
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
安達 俊介 東京大学, 理学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2018-03-31
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| Keywords | 超対称性粒子 / LHC |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、春に陽子-陽子衝突加速器であるLarge Hadron Collider (LHC) の重心系エネルギーが元の8TeV(Run1)から13TeV(Run2)に上がってのRun再開となりATLAS実験の物理解析において重要な年となった。私自身はLHCのルミノシティが低い段階でも重心系エネルギーの上昇によって感度の上がる超対称性粒子の解析を行った。超対称性理論は標準模型を超える理論として有力な候補であり、存在した場合に真空の構造や大統一理論といった標準模型の枠を超えた大きな理論の整備につながる素粒子理論的にも重要な理論である。私が特に注目したのは超対称性理論の中でもグルーオンの超対称性粒子であるグルーオンの探索である。
この解析で本研究員はRun2での新しい環境での非衝突現象由来のジェットからなる背景事象の除去の評価、除去後のこの背景事象の見積もりを行った。この背景事象はATLAS実験で用いられるモンテカルロシミュレーションの中では再現されておらず、除去しなかった場合に非常に問題になる背景事象である。見積もりの結果、Run2初期の繰り返しレートの低いRun1の環境に近いテストランと比べて本番の高衝突レート下では大きくこの背景事象が増大することを確認した。カロリメータ検出器（ジェットのエネルギーを測定する）の位置情報や検出器中央の軌跡検出器の情報を用いてこの非衝突事象を従来よりきつく除去し、その後グルイーノ探索に用いる事象のうちの非衝突現象由来の背景事象の割合を時間情報を利用して見積もり、解析に影響がない程度まで除去できたことを確認した。
また、Run2のデータを用いて従来の解析手法を利用して探索を行った。発見には至らなかったものの、グルイーノ質量棄却領域をさらに重い領域まで広げた。さらに、来年度の解析を見据えて機械学習を用いた新し解析手法の開発にも取り組み始めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
LHCのATLAS実験における複雑な解析に慣れ、基本的な背景事象の見積もりや除去に取り組めたという点と、さらに機械学習という今までにグルイーノ探索では使われてこなかった新しい手法に挑戦している点で、予定より順調に進んでいるといえる。
ただし、LHC全体としては本年度中に取得したデータ量が予定の3割程度であり、このような外的要因を考えると完璧に順調とは言えない。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は予定よりも取得データが大幅に少なかったために、予定していたような解析結果を得るに至らなかったが、来年度はLHC側に大きな変更がないので順調にデータを取得していくと考えられる。
そのため、来年度からの解析が重要になってくるため、本研究員は現代階から来年度末を見据えた機械学習を利用した新しい解析手法の開発に取り組んでおり、従来の解析手法の細部の改善と新しい解析手法による抜本的な改善と両面からグルイーノ探索の感度向上に取り組み、LHCのデータ取得量が予定より少なかった場合にでもグルイーノ探索をさらに推し進められるよう研究に取り組んでいる。
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| Remarks |
(1)2015年のデータを用いたグルイーノ探索のATLAS実験として公表した結果
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Research Products
(3 results)
