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。

This research project aims to conduct physical analysis of the LHC-ATLAS system from 2015 to 2018. In the fourth year, the analysis of charge asymmetry measurement was completed. I am responsible for the analysis of the final status of the website, and I am responsible for the final status of the website from the main Comenius University. The results of the analysis are shown by the Fully Bayesian Unfolding method, which is used to reduce the systematic error significantly. The measurement of total charge asymmetry and differential charge asymmetry is carried out, and the measurement of maximum sensitivity is carried out. The intentional difference of charge asymmetry is confirmed. Comparison and confirmation of high-order theoretical calculation of differential charge asymmetry JHEP journal papers submitted, accepted in March 2023 This study started with the development of the b-jet synchronization method in 2004. The selection efficiency of the event is the same as that of the breakdown product. The improvement of the event is necessary for the precision of the study. ParticleNet is a new, more advanced learning tool, and an existing, more advanced learning tool. This study was conducted last year with the help of GPU and computer resources.