Study of Hadron Interactions from LQCD and Deep Learning

从 LQCD 和深度学习研究强子相互作用

基本信息

  • 批准号:
    21K03555
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

強い相互作用の第一原理計算である格子QCDを用いて、phi中間子-核子系における軌道角運動量S波、スピン2/3に関するハドロン間相互作用の導出を行った。ここでは、pi中間子質量が146MeVの物理点近傍のゲージ配位を利用した。LHC ALICEグループでは、高エネルギーハドロン衝突実験により、phi中間子-核子のスピン平均された相関関数を測定されており、本研究の格子QCDによる相互作用を利用しスピン1/2におけるphi中間子-核子系に束縛状態が存在する可能性が示唆された。このようにハドロン間相互作用の決定、およびそこから創発する量子状態の研究が、現在活発に行われているが、重イオン衝突実験で報告されたハドロン束縛状態・共鳴状態の候補について、それらの存在を確立させることが重要である。これまでの高エネルギー実験において、新奇なハドロン量子状態が散乱閾値近傍に存在する可能性が示唆されており、本研究では、これらの量子状態決定に機械学習を導入する新しい方法を提案している。今年度の研究において、閾値近傍における散乱振幅の良い近似となる有効レンジ展開を用いて、2核子系における束縛状態と仮想状態を区別する深層学習プログラムを完成させた。量子状態は散乱振幅の複素エネルギー平面上での極の位置で決まるため、散乱理論に忠実に、散乱振幅の解析性を正しく満たす教師データを作成した。これらを元に、散乱実験データへの応用を試み、部分波解析を行った先行研究と高精度で一致することが確かめられた。さらに、チャームクォークを含むような2中間子間の相互作用の計算に向けてのコード開発を行い、スーパーコンピュータ富岳を用いた計算がスタートさせた。ここでは、テトラクォークの候補であるTccに関する相互作用の計算を行った。
使用晶格QCD,这是强相互作用的第一个原理计算,我们在PHI中间核系统中衍生了强子运动电动机运动S波和2/3之间的互连相互作用。在这里,我们使用了PI中间质量的146 MEV物理点附近的量规分布。 LHC Alice组通过高能量的强子碰撞实验测量了Phi Matoko-Nuclearko的平均相关功能,并使用了这项研究的晶格QCD的相互作用使用PHI 1/2的PHI 1/2。有人建议存在一种结合状态。因此,目前正在积极进行强子之间的相互作用,以及对量子状态的研究,但是对于强烈的离子碰撞实验中报告的强子结合和共鸣的候选者很重要。在以前的高能实验中,已经提出可能存在新的强子量子状态,并且该研究提出了一种在这些量子状态下引入机器学习的新方法。在今年的研究中,使用在阈值附近的散射幅度的有效范围完成了一个区分两个核系统和虚拟状态的结合状态的深度学习计划。由于量子状态由散射振幅的复杂能平面上的极性位置确定,因此创建了教师的数据,可以正确满足散射振幅的分析。基于这些,可以证实,对散射实验数据的应用将与进行偏波分析的前研究相匹配。此外,制定了代码来计算两个中间体(例如魅力夸克)之间的相互作用,并开始使用超级计算机托米克(Tomidake)进行计算。在这里,我们计算了TCC的互动,TCC是Tetraquek的候选人。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Model independent analysis of coupled-channel scattering: A deep learning approach
耦合通道散射的模型独立分析:一种深度学习方法
  • DOI:
    10.1103/physrevd.104.036001
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Sombillo Denny Lane B.;Ikeda Yoichi;Sato Toru;Hosaka Atsushi
  • 通讯作者:
    Hosaka Atsushi
Unveiling the pole structure of S-matrix using deep learning
  • DOI:
    10.31349/suplrevmexfis.3.0308067
  • 发表时间:
    2021-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Denny Lane B. Sombillo;Y. Ikeda;Toru Sato;A. Hosaka
  • 通讯作者:
    Denny Lane B. Sombillo;Y. Ikeda;Toru Sato;A. Hosaka
Attractive N phi interaction and two-pion tail from lattice QCD near physical point
有吸引力的 N phi 相互作用和来自物理点附近晶格 QCD 的二π介子尾
  • DOI:
    10.1103/physrevd.106.074507
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Lyu Yan;Doi Takumi;Hatsuda Tetsuo;Ikeda Yoichi;Meng Jie;Sasaki Kenji;Sugiura Takuya
  • 通讯作者:
    Sugiura Takuya
フィリピン大学(フィリピン)
菲律宾大学(菲律宾)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Classifying Near-Threshold Enhancement Using Deep Neural Network
  • DOI:
    10.1007/s00601-021-01642-z
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Denny Lane B. Sombillo;Y. Ikeda;Toru Sato;A. Hosaka
  • 通讯作者:
    Denny Lane B. Sombillo;Y. Ikeda;Toru Sato;A. Hosaka
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    0
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  • 通讯作者:
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    0
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  • 发表时间:
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    0
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  • 通讯作者:
    榊原 俊郎

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