课题基金 / 基金详情

新しいトラッキング手法を用いた新粒子探索

新しいトラッキング手法を用いた新粒子探索
使用新跟踪方法的新粒子搜索
批准号:
18J11405
负责人:
齊藤 真彦
金额:
$0.96万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份:
2018
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2018-04-25 至 2020-03-31

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项目成果

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・将来加速器における飛跡を用いた新粒子探索の研究Future Circular Collider (FCC)はLHCの後継機として計画されている重心系エネルギー100TeVの将来ハドロンコライダー計画である。その実現に向けて、FCCの物理的意義等をまとめたConceptual Design Report(CDR)が出版された。研究者は、検出器中の飛跡を用いた超対称性粒子探索という観点から研究を進め、CDRの作成に貢献をした。特に、FCCにおける、暗黒物質を説明可能な超対称性理論モデルの探索可能性について、モンテカルロ・シミュレーションをベースに、トラッキングアルゴリズムの実装等も行い、FCCで達成可能な物理的成果について議論を行った。 関連して、FCCにおける超対称性理論のモデルパラメータの決定についての研究にも携わった。・新しいトラッキング手法の開発新しいトラッキング手法を開拓するため、量子アニーリングを用いたトラッキング手法の開発を行った。現行のトラッキングアルゴリズムでは、その計算時間が粒子数の2-3乗に比例するため、FCCや高輝度LHCのように粒子数が非常に多い環境では、計算資源が不足することが指摘されている。量子アニーリングを用いることで、これを解決することを試みた。従来の手法よりも高速なトラッキング手法は達成されなかったが、量子アニーリングのトラッキングへの応用について多くの知見が得られた。機械学習を用いたトラッキング手法についての研究も進めた。荷電粒子が作るセンサーとの反応点の分布を入力とし、実際に荷電粒子が通った軌跡を出力とする二次元畳み込みニューラルネットワークモデルを作成し、その性能を評価した。また、グラフを扱える深層学習モデルをトラッキングへ応用するため、その前段研究として、LHCにおける事象選別問題に取り組み、物理解析へ応用するための知見を得た。
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专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Discovery reach for wino and higgsino dark matter
发现 wino 和 higgsino 暗物质
DOI: --
发表时间:
期刊:
影响因子: --
作者: []
通讯作者:
Top-flavoured dark matter in Dark Minimal Flavour Violation
暗最小风味违规中的顶级风味暗物质
DOI: 10.1007/jhep05
发表时间: 2017
期刊: Journal of High Energy Physics
影响因子: 5.4
作者: [M. Blanke, S. Kast]
通讯作者: S. Kast
グラフネットワークを用いた事象選別
使用图网络进行事件选择
DOI: --
发表时间: 2020
期刊:
影响因子: --
作者: [齊藤真彦, 兼田充, 岸本巴, 澤田龍, 田中純一, 寺師弘二]
通讯作者: 寺師弘二
DOI: --
发表时间:
期刊:
影响因子: --
作者: []
通讯作者:
7
    LHC・ATLAS実験データ解析における深層学習の発展
    • 批准号:
      21K13936
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
    • 资助金额:
      $1.91万
    • 财政年份:
      2021
    • 负责人:
      齊藤 真彦
    • 依托单位:
    海外基金