2019 Fiscal Year Annual Research Report
チェレンコフ光の精密再構成によるニュートリノ振動解析とCP対称性の破れの探索
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19J22440
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
BERNS LUKAS 東京工業大学, 理学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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| Keywords | 水チェレンコフ / 素粒子 / ニュートリノ / 再帰反射材 / 事象再構成 / 機械学習 / 数値計算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
再帰反射材に関してはまずMCを用いた再構成を開発。特定の条件下で以前の簡単な感度計算の結果が確認できた。ただし位置と方向の両方が良くなると思っていたところ、方向に関しては改善が見られないことがわかったが、これは以前のモデルが簡単すぎて、物理的に再構成不可能であると今考えている。
再帰反射材の測定環境を構築し、反射率およびアクセプタンスを実機で測定。上のシミュレーションにおいてこれらの仮定まだ理想的すぎることが確認できた。今年度のはじめにデータを元にシミュレーションに変更を加えもう一度確認する。その一方で非常に安くかつ比較的現実的にできるかもしれない別のデザイン（擬似再帰反射と普通の鏡の併用）も着想、これも検証予定。
チェレンコフ光のゆらぎに関しても実装は出来たものの想定以上に複雑なモデルが必要であることがわかり、かつ感度の改善も限定的。そこで別なアプローチとして機械学習を用いた再構成の開発を4月に開催されたワークショップを機に開始。これは結構順調で、まだ最尤法のフィッターほどの感度は出ていないところも多いが、非常に高速で、既存の遅い手法と組み合わせた利用などが考えられる。幾何学を入れるモデルとして新しい手法を提案し、学会発表したが、これは水チェレンコフ以外の様々な用途にも応用できると思われる。
これらの内容についての学会発表においては「面白い研究なので是非続けていただきたい」とのコメントを頂いたり、富山にて実施された国際学会においてもポスターの佳作賞を頂くことができた。
他ビームシミュレーションも開発が進み、ニュートリノ振動解析も2019/20年のT2K実験データをメイン・アナライザーの一人として進めているほか、スーパーカミオカンデの大気ニュートリノとの合同解析に向けた準備として、数値計算で使う振動確率モデルの改善（数値解に一部解析解を取り入れて標本誤差を削減）も行うことができた。
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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
再帰反射材のプロトタイプ開発においては実測環境の整備により課題が明確となり、シミュレーションの改善に向けたインプットの提供のほか、課題としていた大量生産しつつも必要な性能を保てるかもしれない手法の提案も行うことができた。水中での測定なども行う予定だったが、これに関しては感染流行が収まって大学に戻ることができてから着手することになる。チェレンコフ光の揺らぎの再構成への取り入れも当初予定していた手法での実装はできたが、一部の仮定が精度向上を阻んでしまっていることがわかり、それを現実的な計算リソースの面で実装することにはまだ成功していない。その一方で機械学習を用いた再構成の開発が予想以上に進展しているほか、当初今年度予定していなかった物理解析にも入ることができ、多方面での進展があった。以上より全体的に評価して順調に進んでいると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
反射材プロトタイプの東工大における光学性能の測定結果を用いて、シミュレーションをより現実的なものとし、性能評価およびプロトタイプ開発とのフィードバックを行う。反射材の実用上問題となりうる大角度での非再帰的反射の測定用ブラインドの開発や相当する代替え案の検証 ・開発を行う。現実的なシミュレーションでの効果が確認できれば検証用の小型チェレンコフ検出器などに反射板を取り付け、実機測定を行いたい（ただし新型コロナ感染流行などで出張が難しかったりとそこは計画への影響も考えられる）。宇宙線ミューオン、あるいはビームラインからの粒子によるチェレンコフ光を観測し、再帰反射材のシミュレーションとの比較や、精度向上 、及び多重反射が理論通り防げているのか等を確認する。揺らぎを考慮したリングフィッターや機械学習を用いた再構成をT2K実験などにおいて使えるように必要な準備を行い、系統誤差の評価やシミュレーションに依存しないモデルの開発(宇宙線データを用いた機械学習など)を行う。
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