「Hep-Ex」は、素粒子物理学の最前線にある加速器実験の分野を指します。大型加速器で衝突させた粒子の振る舞いを詳しく調べることで、宇宙の根本的な法則や物質の成り立ちを探求する研究です。

Gist.Science は、arXiv から公開されるこの分野の最新プレプリントをすべて網羅的に処理し、専門知識がなくても読める平易な解説と、技術的な詳細を両方備えた要約を提供しています。

以下に、Hep-Ex 分野の最新論文リストを掲載します。

⚛️ nuclear experiments

Probing αα clustering in 12C^{12}\mathrm{C} at CSR energies using the Jet AA Microscopic Transport Model

この論文は、JAM 輸送モデルを用いたシミュレーションを通じて、低エネルギー領域の C+C および C+Pb 衝突において、12^{12}C 核のα\alphaクラスター構造が初期状態の幾何学的コンパクトさや最終状態の平均横運動量、およびフロー係数に与える影響を調査し、これらがα\alphaクラスター性の検出に有効なプローブとなり得ることを示しています。

Subhash Singha2026-02-12
⚛️ high-energy experiments

The complete three-loop unpolarized and polarized massive operator matrix elements and asymptotic Wilson coefficients

この論文では、最近完了した Q2≫mQ2Q^2 \gg m_Q^2 領域における 3 ループの非偏極・偏極巨大演算子行列要素および巨大 Wilson 係数の計算結果を報告し、さらに QCD フィッティングコードに適した高速かつ高精度な数値表現を提供しています。

J. Ablinger, A. Behring, J. Blümlein, A. De Freitas, A. von Manteuffel, C. Schneider, K. Schönwald2026-02-12
⚛️ nuclear experiments

Inclusive and multiplicity-dependent pseudorapidity densities of charged particles in pp collisions at s=13.6\mathbf{\sqrt{s} = 13.6} TeV

LHC における最高エネルギーである 13.6 TeV の陽子 - 陽子衝突において、ALICE 実験が中心性依存性のある擬ラピディティ密度を測定し、その結果がエネルギー依存性のべき乗則に従うことを示し、最高エネルギー領域における荷電粒子生成の新たな基準を提供した。

ALICE Collaboration2026-02-12
⚛️ high-energy experiments

Multi-Modal Track Reconstruction using Graph Neural Networks at Belle II

本論文は、Belle II実験において、ドリフトチャンバーとシリコン頂点検出器の両方の情報をグラフニューラルネットワークを用いたマルチモーダル学習で統合的に処理することで、背景事象や検出器の経年劣化の影響を抑え、トラックの検出効率と純度を大幅に向上させる新しいトラック再構成アルゴリズムを提案しています。

Lea Reuter, Tristan Brandes, Giacomo De Pietro, Torben Ferber2026-02-12
⚛️ high-energy experiments

Lake- and Surface-Based Detectors for Forward Neutrino Physics

本論文は、LHCの衝突実験から生じるニュートリノを観測するために、地表設置型のシンチレータ検出器「SINE」とジュネーブ湖に設置する水チェレンコフ検出器「UNDINE」という、コスト効率の高い2つの新しい中距離ベースの検出器を提案するものです。

Nicholas W. Kamp, Carlos A. Argüelles, Albrecht Karle, Jennifer Thomas, Tianlu Yuan2026-02-11
⚛️ high-energy experiments

Boosting Sensitivity to HH→bbˉγγHH\to b\bar{b} γγ with Graph Neural Networks and XGBoost

本論文は、13.6 TeVにおけるHH→bbˉγγHH \to b\bar{b}\gamma\gamma崩壊チャネルの探索において、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いることで、従来のXGBoostよりも高い感度を実現し、ヒッグス粒子の自己結合定数(κλ\kappa_\lambda)の制約を大幅に改善できることを示しています。

Mohamed Belfkir, Mohamed Amin Loualidi, Salah Nasri2026-02-11
⚛️ high-energy experiments

First Indication of Solar 8^8B Neutrinos via Coherent Elastic Neutrino-Nucleus Scattering with XENONnT

XENONnT実験において、ダークマター検出器を用いた太陽8^8Bニュートリノによるコヒーレント弾性ニュートリノ・核散乱(CEν\nuNS)の核反跳を初めて直接観測し、そのフラックスが標準模型の予測と一致することを示しました。

E. Aprile, J. Aalbers, K. Abe, S. Ahmed Maouloud, L. Althueser, B. Andrieu, E. Angelino, D. Antón Martin, F. Arneodo, L. (…)2026-02-10