| 研究課題/領域番号 |
15J05376
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
田代 拓也 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) |
2015-04-24 – 2017-03-31
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| キーワード | LHC / ATLAS / VLQ |
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| 研究実績の概要 |
私はヒッグス粒子の階層性問題を解決する新粒子であるvector like quarkの探索を目的として、まずvector like quark(VLQ)がLHCで生成された場合にそれがATLAS検出器でどのような信号を残すかを確認するため、Protosというシミュレータを用いてモンテカルロシミュレーションを行った。次にその結果に基づき、VLQの崩壊で生じるtopクオーク及びZボソンを用いた解析手法を構築した。この際、VLQ探索の主な背景事象であるZボソン生成事象やQCDを介したtopクオーク対の生成事象の寄与をより小さく保ちつつ、かつ効率的にVLQの信号を選択できるように事象選別の最適化を行った。また、事象選別にあたってtopクオークの崩壊によるジェットをtagするアルゴリズムを用いるが、当初使う予定であったHepTopTaggerというアルゴリズムに比べ、新しく構築されたboosted top taggingというアルゴリズムの方が高いtag効率を持ち、かつ軽いクオークやグルーオンに由来するジェットの影響を受けにくいということが分かった。そのため、HepTopTaggerに代わってboosted top taggingを使用することを決定した。
以上の条件で2015年にATLASで記録されたLHCの陽子陽子衝突データを解析を進め、データとシミュレーションの比較を行い、解析手法の正当性を確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定通り、2015年のLHC陽子陽子衝突データを効率的に記録することに成功し、またシミュレーションにより解析手法の性能を定量的に評価することに成功し、今後解析を進める上で必要な情報を効率的に得ることができたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに構築した解析手法を用いて、まず背景事象数の見積もりを行う。
考慮する背景事象はZボソン生成事象及びtopクオークの対生成事象だが、これらを選択的に選ぶようなカットをかけることで、それぞれの事象が信号領域に及ぼす寄与を見積もる。
次にその結果を用いて、信号領域での事象数を数える。予想される背景事象数とデータで得られた事象数を比較することでVLQの有無を判断し、データが背景事象数と無矛盾ならばVLQの存在をある質量まで棄却し、データが背景事象数に比べて有意に多いならばVLQの存在を証明する。
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