ＬＨＣ－ＡＴＬＡＳ実験における超対称性グルイーノの探索

在 LHC-ATLAS 实验中寻找超对称谷蛋白

基本信息

批准号：
18J11740
负责人：
宇野健太
金额：
$ 0.96万
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：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J11740/
关键词：
LHC ATLAS 超対称性粒子 BDT

项目摘要

超対称性理論は、暗黒物質や階層性の問題を解決できるため、標準模型を超える有望な理論の一つである。超対称性粒子グルーオンの超対称性パートナー (グルイーノ)はカラー荷をもつため、陽子・陽子衝突における生成断面積が非常に大きく、LHCで発見感度がある。そのため、2015年に再稼働したLHC-ATLAS Run2実験で取得した全データ約139 fb-1を用いて超対称性粒子グルイーノ探索を行っている。本研究では、新しく機械学習を解析に取り入れることを目指して研究を行っている。今年度は、機械学習を取り入れる際の課題について前年度に引き続き行った。特に、機械学習では多変数間の相関を強力に使って信号事象と背景事象を分離するが、学習で用いるシミュレーションデータが実際の実験データと同じ振る舞いを行うことを示さない限り、データ解析では使いものにならない。これを徹底的に調べ、安心して使えることを示した。この評価方法は汎用的に用いることができる。さらに、グルイーノの発見感度を高めるために、入力変数やBDT scoreのカット値を最適化した。これにより、従来の手法に比べて40 %の発見感度改善が得られ、重いグルイーノやLSP探索が可能になった。発見に至らなかったが、グルイーノからLSPへの崩壊過程に対して世界で最も強い制限を課した。グルイーノ質量の棄却領域は2.35 TeV、LSP質量の棄却領域は1.16 TeVとなった。この結果は2019年に8月に開催された国際会議LeptonPhoton2019で公表されている。

超级合理的理论是标准模型之外的有前途的理论之一，因为它可以解决深色物质和分层问题。超级对称粒子胶-on的超级对称伴侣（guruino）具有颜色载荷，因此质子中生成的横截面区域和质子碰撞非常大，LHC具有发现敏感性。因此，我们正在使用约139 FB-1搜索超对称粒子guruino，在2015年重新启动的LHC-ATLAS RUN2实验中，总共获得了约139 FB-1。在这项研究中，我们正在进行研究，目的是将新的机器学习纳入分析。今年，将机器学习合并的任务继续在上一年。特别是，在机器学习中，强烈的相关性用于强烈用于分离信号事件和背景，但是只要学习中使用的仿真数据与实际实验数据没有相同的行为，就可以在数据中使用分析。对此进行了彻底的研究，并表明它可以自信地使用。这种评估方法可以使用一般 - 可使用。此外，为了提高Guruino的发现敏感性，优化了输入变量和BDT评分的剪切值。结果，与常规方法相比，发现40％的发现敏感性得到了提高，并且可以进行大量的Guruino和LSP搜索。尽管没有被发现，但它对从古鲁诺到LSP的崩溃过程施加了世界上最强的限制。胶水的排斥面积为2.35 TEV，LSP质量被驳回1.16 TEV。结果于2019年8月在Leptonphoton2019举行。