| 研究課題/領域番号 |
18J14377
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 研究分野 |
素粒子・原子核・宇宙線・宇宙物理(実験)
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
赤塚 駿一 京都大学, 理学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
1,900千円 (直接経費: 1,900千円)
2019年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2018年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 素粒子物理 / データ収集システム / トリガー / 粒子識別 / 機械学習 / 超対称性粒子 |
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| 研究実績の概要 |
この研究の目的は、世界最高エネルギーの陽子加速器LHCを用いた実験において、新しい粒子識別手法を開発し、これまで探索されていなかった重い新粒子を発見することであった。昨年度は、データ収集効率の改善と粒子識別手法の開発を行った。その結果、この識別手法は低い運動量で改善が大きく、また、タウ粒子よりも電子・ミュー粒子における改善が大きいことがわかった。したがって、探索対象を「超対称性粒子」という別の粒子に切り替え、探索を行った。超対称性粒子は、素粒子の未解決問題を複数同時に解決することができる、未発見の新粒子である。LHC での発見が期待されており、なかでも超対称性粒子が低い運動量の電子・ミュー粒子を放出するようなモデルが有力である。
本年は、昨年度に収集した139 /fbの高統計データを解析し、超対称性粒子を探索した。超対称性粒子からくる「信号事象」が多く、既知の反応からくる「背景事象」が少なくなるカット条件を定め、条件を満たす事象の数を予測と比べることで新粒子を探索した。例えば、低い運動量の電子・ミュー粒子が2つ現れる事象を用いることで、背景事象の数を抑制できる。カット条件を通過する背景事象は、主に「偽物の」電子・ミュー粒子によるものである。これらの事象数を正確に見積もるため、シミュレーションと実際のデータを組み合わせた背景の事象見積もり手法を開発した。さらに、昨年度に開発した識別手法を用いることで、探索感度を5から10％向上させた。
結果として、得られた事象数は予測と誤差の範囲で一致し、新粒子の兆候を得ることはできなかった。しかし、いくつかの有力な超対称性モデルについて最も厳しい制限をつけることができた。「ヒッグシーノ」と呼ばれる超対称性に対しては約190 GeV以下、「ウィーノ」および「ビーノ」と呼ばれる超対称性粒子に対しては約240 GeV以下を95% 信頼度で棄却した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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