【研究分野】素粒子・原子核・宇宙線・宇宙物理

【研究領域課題番号】16H03991 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

素粒子理論 / 深層学習 / 加速器実験 / 精密測定 / 素粒子論 / 素粒子実験

【研究成果の概要】

B, K, ミュー粒子の希少崩壊等には、素粒子標準模型の予言からのズレが多数観測されている。このような現象は、素粒子標準模型を拡張した新物理の必要性を示唆している。このような新物理の候補を提案して、現象を説明するとともに、LHC Run IIの高エネルギー衝突実験のデータに対する制限も加えて、可能な模型を絞りこんだ。また、これらの模型がLHC実験で予言する信号を検討するとともに、深層学習を応用して新物理発見に重要な、LHCの top Higgs の探索能力を向上させる新手法を開発した。

【研究の社会的意義】

本研究は、LHC実験のエネルギーが飛躍的に向上する時期に企画され、LHC実験によって観測された数々の新物理に対する制限を、低エネルギーで観測される理論的予言からのずれと合わせて、統一的に理解しようとするものである。今後日本で予定されている、B 中間子の精密測定や、ミューオンの異常磁気能率の高精度測定などによってこの研究で提案されたシナリオがさらに検証されることが期待される。また最近盛んに研究されるジェット分類の深層学習の背景にある、特徴的な要素を抽出して、幾何学的な意味づけを見出すことに成功した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)