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Investigation of double strangeness interaction using hypernuclei

使用超核研究双奇异相互作用

基本信息

批准号：
20J00682
负责人：
吉本雅浩
金额：
$ 3.08万
依托单位：
Gifu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

従前より進めていたJ-PARC E07実験のハイブリッド法によるダブルハイパー核研究を以下のように進めた。(1)E07実験とE373実験で見つかったグザイハイパー核の4事象の詳細解析を進めた。うち2例はこれまで見つかっていたグザイ粒子と窒素原子のより深い新しい束縛状態を示唆する事象であり、二重ストレンジネス相互作用の新たな知見である。論文はarXiv(2103.08793)で公開し、欧文誌に投稿中である。(2)SPring-8の結像型X線顕微鏡を用いて、非破壊でエマルション中のダブルハイパー核事象を複数の角度から観察する方法を確立した。通常の解析で用いられる光学顕微鏡では分解能の制約から構造が決定できなかったダブルハイパー核事象の構造を決定した。2021年度に論文として発表予定である。(3)グザイ原子からのX線を高いS/Nで解析するための事象解析を行った。信号事象であるグザイ粒子は、上流から入射した飛跡がエマルション中で静止し他のフラグメントを放出するシグマストップと呼ばれる特有の構造を持つため、得られた事象を確認・精査し、信号事象のみで構成されるX線スペクトルを報告した。さらに、ハイブリッド法より10倍のダブルハイパー核の発見が期待される全面探査法の開発も進めた。(4)高湿度環境耐性の高い新型ピエゾ素子を導入し、その駆動試験を行った。新型ステージの振動評価を行い、ピエゾ素子と組み合わせることで毎秒1.8視野でエマルションの読み取りが可能であることを示した。(5)機械学習の一種であるConvolutional Neural Network(CNN)を用いて、ダブルハイパー核に似た分岐点を有するアルファ崩壊連続事象を対象とした自動識別法を開発し、従来方法に比べて6倍以上のS/N比を実現し、論文として報告した。

J-PARC E07 is a new type of nuclear power plant. (1)E07 E373 2. New insights into the interaction between particles and atoms in deep and new bound states. Paper arXiv(2103.08793) is open to the public, and Owen Zhi is submitting it. (2)SPring-8 X-ray microscopes are used to detect nuclear events from multiple angles. Usually, the resolution is determined by the structure of the optical micro-mirror. The 2021 Annual Report is scheduled. (3)X-ray high S/N resolution of atomic particles Signal events are identified by the X-ray structure of the signal events. The X-ray structure is reported. The development of the comprehensive exploration method is expected to be carried out in the future. (4)High humidity environment tolerance and high humidity resistance of new elements introduced, and the dynamic test The new type of vibration evaluation is in the middle of the line, and the elements are combined. The field of view is 1.8 seconds. (5)A kind of machine learning called Convolutional Neural Network(CNN) was developed by using the method of automatic recognition of neural network images, and the S/N ratio was more than 6 times higher than that of traditional neural network.