Revealing the standard model and searches for new physics beyond the standard model via precision top quark measurements

通过精确的顶夸克测量揭示标准模型并寻找标准模型之外的新物理

• 批准号: 20K14485
• 负责人: 川出 健太郎
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Shinshu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K14485/
• 关键词: 標準模型; 荷電非対称度; トップクォーク; bタグ; 重いヒッグス探索; 標準理論の解明; 新物理探索; LHC; 精密測定

本研究計画では、LHC-ATLAS実験で2015～2018年にかけて取得した重心系エネルギー13 TeV陽子衝突のデータを用いたトップクォークの物理解析を行う。令和4年度は、トップクォーク対荷電非対称度測定解析を2つの終状態に着目して行い完了させた。自身は、ダイレプトン終状態を用いた解析を担当し、主にComenius大（スロバキア）からなるグループはシングルレプトン終状態を担当した。両解析グループが得た結果をFully Bayesian Unfolding法を用いて結合し、系統誤差の劇的な低減を実現した。総荷電非対称度および微分荷電非対称度の測定を行い、最も感度の高い測定では4.7σの有意差で荷電非対称を確認することができた。また、微分荷電非対称度を高次の理論計算と比較し、よい一致を確認した。これらの結果を論文にまとめ、JHEP誌に論文投稿し、2023年3月に受理された。令和4年度より、本研究に関連してb-jet同定手法の開発を開始した。トップクォーク事象の選別効率が崩壊生成物であるb-jetの同定（bタグと呼ぶ）に大きく依存しており、この改善がトップクォーク研究の精密化には必要であるからである。ParticleNetと呼ばれる、比較的新しい深層学習アルゴリズムを応用し、既存のbタグ手法と比べてよい性能を示すことを明らかにした。昨年度までに本研究比で導入したGPUなどの計算機資源を有効活用することで研究を実施した。

该研究项目将使用2015年至2018年在LHC-ATLAS实验中获得的13个TEV质子碰撞的数据对顶级夸克进行物理分析。在2022年，Top Quark与电荷不对称分析完成了两个最终状态。他负责使用DILEPTON终止的国家进行分析，主要由Comenius大学（斯洛伐克）组成的小组负责单年终止的国家。通过完全贝叶斯展开方法合并了两个分析组获得的结果，以实现系统误差的显着降低。测量总电荷不对称和差分电荷不对称性，并在最敏感的测量中确认电荷不对称性，显着差为4.7σ。此外，将差异电荷不对称性与高阶理论计算进行了比较，以确认良好的一致性。这些结果被编译成论文，并提交给JHEP杂志，并于2023年3月接受。2022年，我们开始开发与这项研究有关的B杰特识别方法。这是因为顶级夸克事件的选择效率在很大程度上依赖于瓦解产品B-JET的识别（称为B标签），而这种改进对于完善顶级夸克研究是必要的。我们已经透露，一种称为PRATERLENET的相对较新的深度学习算法比现有的B-TAG方法表现更好。这项研究是通过有效利用GPU等计算机资源来进行的，GPU与去年相比进行了相比。