本研究計画では、標準模型で最も重い素粒子であるトップクォークに着目し、その性質を高精度で測ることで標準理論の精密検証と新物理による逸脱の探索を目的としている。本研修では、大きな誤差要因となっている系統誤差をパラメータとするベイズ統計に基づくフィッティング手法の適用による大幅な誤差改善を実現し、初めて有意なトップクォーク荷電非対称度の証拠を見つけた。また機械学習やAIを駆使した、解析手法の改善にも取り組み、運動学再構成手法やフレーバータグ手法の開発を行い、既存の手法からの一定の改善を明らかにした。今後の精密測定にも応用可能であり、発展が期待できる成果を達成できた。
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