トップパートナー粒子の同定に基づくLHCにおける新物理探索

大型强子对撞机基于顶级伙伴粒子识别的新物理搜索

基本信息

批准号：
18K03611
负责人：
竹内道久
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Osaka University (2021-2022)Nagoya University (2019-2020)The University of Tokyo (2018)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目標の一つとして、ヒッグス粒子の性質測定、トップクオークをはじめとしたフレーバー物理、などを通して、背後にある素粒子標準模型を超える物理の性質を明らかにすることがある。特に、2つの二重項を持つヒッグスセクターを拡張した模型を中心として、報告されている、標準模型からのずれの兆候を説明することを足がかりとした研究を行なった。具体的成果として、バリオン数生成シナリオが成功するためには、CPの破れの新たな素が必要であることが知られているが、2つの二重項を持つ模型においては他の実験結果との整合性を考慮すると、観測されているヒッグス粒子が新粒子と混合しない、2つある湯川結合行列も揃っているという2つの意味でのAlighnmentがよい近似で成り立つことが望まれる。このような性質を持つ、double-aligned 2HDMと呼ばれる模型を詳細に検討し、LHC実験において、電弱相互作用による生成プロセスから生じる、レプトンイベントによる制限が非常に強いことを示し、今年度論文が出版された。上記の2HDMに関する研究成果については、KEKで行われた国際研究会において成果発表を行なった。その他、ヒッグスのレプトンフレーバーを破る崩壊h->μτについて、タウの崩壊生成物の角度分布を用いてタウの偏極が同定できることを示し、そのLHC実験における感度を推定した。また、コライダー実験において、シグナルをバックグラウンドから分離する方法の最適化は一般に重要な問題である。オートエンコーダと呼ばれる機械学習を用いたノイズ検出法が一定の成果をあげることが知られていたが、量子計算を用いた拡張した方法である量子オートエンコーダを用いて、同様のシグナル・バックグラウンド分離が行えることを示した。これらの成果はそれぞれ論文として成果をまとめ出版されている。

这项研究的目标之一是通过测量希格斯玻色子的特性和包括顶夸克在内的风味物理学，阐明基本粒子标准模型之外的基础物理学。我们特别关注了一个用两个双峰扩展希格斯扇区的模型，并进行了研究来解释所报告的偏离标准模型的迹象。作为具体结果，已知重子数生成方案要成功需要一个新的 CP 破坏元素，但在具有两个双峰的模型中，考虑到的一致性，它与其他实验结果不同。期望两种意义上的对齐是一个很好的近似：观察到的希格斯玻色子不与新粒子混合，并且两个汤川耦合矩阵也对齐。我们详细研究了具有这种特性的双排列2HDM模型，并表明在LHC实验中，它受到生产过程中由于电弱相互作用而产生的轻子事件的极大限制，今年的论文即将发表。。上述关于2HDM的研究成果已在KEK举办的国际研究会议上发表。此外，我们表明，可以利用破坏希格斯轻子味的衰变 h->μτ 的 tau 衰变产物的角分布来识别 tau 的极化，并估计其在大型强子对撞机实验中的灵敏度。此外，在对撞机实验中，优化从背景中分离信号的方法通常是一个重要问题。众所周知，使用称为自动编码器的机器学习的噪声检测方法已经取得了一定的成果，但使用量子自动编码器也可以实现类似的信号/背景分离，使用量子计算的扩展方法表明可以做到这一点。这些结果已被总结并以论文形式发表。