2023 Fiscal Year Research-status Report
Study of Hadron Interactions from LQCD and Deep Learning
| Project/Area Number |
21K03555
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
池田 陽一 大阪大学, 感染症総合教育研究拠点, 教授 (90548893)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 格子QCD / ハドロン間相互作用 / 深層学習 / 機械学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
強い相互作用の第一原理計算である格子QCDを用いて、2021年にLHCb共同実験グループで発見の報告があったテトラクォーク状態Tccに関する計算をスーパーコンピュータ「富岳」を用いて行った。TccはD中間子とD*中間子の不変質量分布に閾値近傍のピークとして観測されたため、S波のDD*散乱のNambu-Bethe-Salpeter波動関数を測定し、その相互作用を導出した。ここでは、pi中間子質量が146MeVの物理点近傍のゲージ配位を利用し、軽クォークにWilson Clover作用、チャームクォークに関しては相対論的重クォーク作用を用いて、離散化誤差を数パーセントに抑えた。
格子QCDデータの解析の結果、DD*間の2つのpi中間子交換力が引力的であり、それによりDD*が緩く束縛した状態が存在することが明らかになった。この結果は、LHCb実験の結果と矛盾がない。一方で、Tccはクォーク4個が近距離に束縛されたテトラクォーク状態ではなく、DとD*による分子的な状態であることが理解された。
また、我々は量子状態決定に機械学習を導入する新しい方法を提案している。これまでの研究において、閾値近傍における散乱振幅の良い近似となる有効レンジ展開を用いて、２核子系における束縛状態と仮想状態を区別する深層学習プログラムを完成させた。量子状態は散乱振幅の複素エネルギー平面上での極の位置で決まるため、散乱理論に忠実に、散乱振幅の解析性を正しく満たす教師データを作成し、LHC ALICEなどフェムトスコピー実験への応用を試みた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
スーパーコンピュータ「富岳」の一般課題に採択され、現実的クォーク質量を持つゲージ配位を用いた格子QCD計算を行うことができた。特に大きな話題となったTccの解析が終了し、その構造を強い相互作用の第一原理計算で解明できたことは大きな成果である。また、その他のハドロン間相互作用の計算も順調に進んでいる。さらに、有効レンジ展開を用いた閾値近傍での散乱振幅を教師データとする深層学習が高いパフォーマンスを示すことも確かめられた。これらにより、第一原理計算からハドロン間相互作用を直接求めること、および、LHC ALICEなど高エネルギーハドロン衝突実験に見出される量子状態の分類を可能とし、有機的に理論と実験の連携ができる基盤が整備できた。
|
| Strategy for Future Research Activity |
チャームクォークハドロン間相互作用に関する格子QCD計算手法はこれまでの研究で確立した。今後は、ボトムクォークを含むような相互作用の計算をスーパーコンピュータ「富岳」を用いて実行する予定である。また、フェムトスコピー実験で測定される相関関数から相互作用の情報を引き出すために、深層学習を利用する。教師データを生成する際のパラメータは、ハドロンソースサイズ、および散乱長と有効レンジの3つである。相関関数の大きさがこれらのパラメータにどのように依存するのかを明らかにし、効率よく学習が進よう工夫する。
|
| Causes of Carryover |
研究開始当初に予定していた海外出張に変更が生じたため差額が生じた。この差額は、深層学習のための個人用PC購入、および最終年度の研究成果をまとめるための海外共同研究者とのミーティングのための海外旅費に充てる。
|
