強磁場とエネルギーフロンティアでの精密測定を通した真空の研究

通过强磁场和能量前沿的精确测量进行真空研究

• 批准号: 15J08231
• 负责人: 安達 俊介
• 金额: $ 1.54万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2015
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2015-04-24 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15J08231/
• 关键词: 新物理探索; 超対称性粒子; LHC

陽子・陽子衝突型大型加速器LHCでのATLAS実験のデータを用いたグルイーノと呼ばれる超対称性粒子の探索を行った。今年度は昨年まで研究してきた機械学習とクオーク/グルーオン分離という技術を用いた新しい解析手法での探索を、昨年度までに取得した36.2fb-1のデータを用いて行った。本解析のターゲットとなるグルイーノの崩壊過程ではジェットとして生じるのはグルーオン由来のジェットではなくクオーク由来のジェットである。この点は従来まで使われてこなかった情報であるが、クオーク由来のジェットを積極的に選択することで、感度向上が見込めることが昨年度までの研究で分かった。そこで、今年度はまず、このクオーク/グルーオン分離に用いるための変数の選定とMonte Carlo シミュレーション(MC)におけるその変数の評価を行った。クオーク・グルーオンを分離することのできる変数としては検出器のレスポンス依存性の少ないジェットの幅を実際の解析に用いることに決めた。MCにおいてこの変数がどのくらい再現できているかを確認するために、データからクオーク/グルーオンのジェットの幅の分布を抽出し、その形をMCでのそれと比較して、MCにおけるジェットの幅という変数の補正と系統誤差を求めた。ジェットは4本存在するので、その4つのジェットの幅という変数を機械学習で学習させる入力変数として新たに追加して、ジェットの幅も含めたより良い事象選択を機械学習によって導出し、実際にデータを用いて探索を行った。残念ながら感度改善した新しい解析手法でグルイーノらしき兆候を発見することには至らなかったが、質量が2TeV付近の重いグルイーノにおいて、崩壊過程で生じるニュートラリーノの質量方向に対して200--400GeV 程度感度を伸ばして探索することができた。

ATLAS is a large accelerator with solar radiation and solar radiation. This year's research on mechanical learning and separation technology has been carried out with new analytical methods, and 36.2fb-1 has been obtained. The analysis of the collapse process of the company is based on the analysis of the company's history. This is the first time that we've had a chance to find out more about this topic. The selection of the number of entries in the Monte Carlo System (MC) and the evaluation of the number of entries in the Monte Carlo System (MC) are discussed in detail below. The number of times the number of times The amplitude distribution of MC is extracted, the shape of MC is compared, the amplitude of MC is corrected, and the system error is calculated. The number of entries in the learning process is added to the number of entries in the learning process. The number of entries in the learning process is added to the number of entries in the learning process. The number of entries in the learning process is derived from the number of entries in the learning process. The sensitivity of the defect is improved by a new analytical method. The quality of the defect is improved by a new analytical method. The sensitivity of the defect is improved by a new analytical method. The quality of the defect is improved by a new analytical method. The sensitivity of

项目成果

Inclusive searches for squarks and gluinos with the ATLAS detector

• DOI: 10.22323/1.316.0078
• 发表时间: 2018-04
• 期刊: Proceedings of XXVI International Workshop on Deep-Inelastic Scattering and Related Subjects — PoS(DIS2018)
• 作者: M. LeBlanc

陽子-陽子衝突型加速器LHCを用いたATLAS実験における「超対称性粒子探索の最新結果」

使用质子-质子对撞机LHC的ATLAS实验中的“超对称粒子搜索的最新结果”

ATLAS-CONF-2017-022

ATLAS-CONF-2017-022

Search for squarks and gluinos with the ATLAS detector in final states with jets and transverse missing momentum using 2015 data

使用 2015 年数据，使用 ATLAS 探测器在喷流和横向缺失动量的最终状态下搜索夸克和胶子

• 发表时间: 2016
• 作者: 安達俊介;佐野佑太;中浜優;山中隆;浅井祥仁;安達俊介;Shunsuke Adachi
• 通讯作者: Shunsuke Adachi

LHC-ATLAS 実験 Run2 における複数のジェットおよび横方向消失運動量を用いたグルイーノ生成事象探索

在 LHC-ATLAS 实验 Run2 中使用多个射流和横向损失动量搜索葡萄糖产生事件

• 发表时间: 2016
• 作者: 安達俊介;佐野佑太;中浜優;山中隆;浅井祥仁;安達俊介
• 通讯作者: 安達俊介