Studying the QCD phase diagram using pressure derivatives from lattice QCD
この論文は、格子 QCD による QCD 圧力の微分を用いて、物理的なクォーク質量におけるエネルギー的・磁気的観測量の振る舞いや、ゼロおよび非ゼロ化学ポテンシャル下でのカイラル相転移と閉じ込め解放の特性を概説し、QCD 臨界端点探索における圧力のテイラー展開の収束性の重要性について論じています。
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186 件の論文
Characterization of the Low Energy Excess using a NUCLEUS detector
NUCLEUS 実験のサファイア検出器を用いた研究により、低エネルギー過剰事象（LEE）の発生率が粒子背景放射線に依存せず、冷却速度や時間経過（4 K 到達後）によって変化する様子が明らかになり、将来の LEE 低減戦略に重要な知見が得られた。
AI Agents, Language, Deep Learning and the Next Revolution in Science
本論文は、データ生成と理解の間の格差に対処するため、大規模言語モデルや深層学習に基づく人間監督型の AI エージェントが科学的方法の次の進化となり、特に素粒子物理学における「Dr. Sai」システムを通じて、複雑化する科学の発見を拡張する新たなパラダイムを提唱しています。
Physics-Informed Global Extraction of the Universal Small- Dipole Amplitude
この論文は、物理情報に基づくニューラルネットワーク（PINN）を用いて事前の仮定なしに普遍的な小双極子散乱振幅を抽出し、従来のパラメトリックな仮定に基づく手法で見られた総断面積とチャーム断面積の間の長年の不一致を解消するとともに、コリニア改善されたバルツィツキー・コヴチェゴフ方程式と深非弾性散乱データを同時に制約することで、カラーガラス凝縮体の現象論に堅牢な入力を提供する手法を提案しています。
Broad frequency tuning of a NbSn superconducting microwave cavity for dark matter searches
この論文は、暗黒物質探索向けに設計された NbSn 超電導マイクロ波空洞において、空洞の 2 分割を機械的に分離する「開口によるチューニング」手法により、品質因子を劣化させずに 1GHz を超える広範囲の周波数連続チューニングを実現し、軸子ハロスコープ実験への適用可能性を実証したことを報告しています。
Radiative corrections to the nucleon isovector and
この論文は、電弱・QCD・QED の放射補正および pion 質量分裂の効果を体系的に考慮することで、格子 QCD による物理的な核子軸結合定数 の値を再評価し、その補正後の値を提示しています。
Characterization and upgrade of a quantum graph neural network for charged particle tracking
本論文は、高輝度 LHC 実験における荷電粒子の軌道追跡という課題に対し、古典的ニューラルネットワークとパラメータ化量子回路を交互に配置したハイブリッド型量子グラフニューラルネットワーク（QGNN）を改良・評価し、従来の設計に対する収束性の向上を実証したものである。
Probing lepton number violating SMEFT operators at the same-sign muon collider
この論文は、2 TeV のTRISTAN 衝突器における同符号ミューオン対撞過程（）を解析することで、の次元 7 SMEFT 演算子によるレプトン数非保存現象を LHC や FCC の将来予測と比較しつつ探求し、同符号ミューオン衝突器が TeV スケールの新物理を探る強力な手段となり得ることを示しています。
Electromagnetic characteristics as probes into the inner structures of the predicted molecular states
本研究では、構成クォークモデルを用いて、予測された分子状ペンタクォークの磁気能率と M1 放射崩壊を単一チャネル、S-D 波混合、結合チャネルの 3 つのシナリオで系統的に解析し、これらの電磁気的特性が内部構造や量子数の特定に有効なプローブとなり得ることを示した。
Improved calculation of radiative corrections to decays
この論文は、 崩壊の放射補正を、点状パイオンを超えた構造依存効果を分散関係を用いて初めて取り入れるなどして改良し、ミューオンの異常磁気能率へのハドロン真空偏極寄与の評価におけるアイソスピン破れ補正の精度向上を図ったものである。
NuFast-Earth: Efficient Atmospheric, Solar, and Supernova Neutrino Propagation Through the Earth
DUNE や HyperK などの次世代実験の需要に応えるため、地球を通過する大気・太陽・超新星ニュートリノの振動確率を、任意の地球モデルに対して高速かつ正確に計算できる新しいアルゴリズム「NuFast-Earth」とその C++ 実装が開発された。
Interpretation of LHC excesses at 95 GeV and 152 GeV in an extended Georgi-Machacek model
この論文は、LHC における 95 GeV および 152 GeV の過剰事象を、二重荷電ヒッグス粒子の存在やcustodial対称性のわずかな破れなどの特徴を持つ拡張された Georgi-Machacek 模型（meGM）によって統一的に説明可能であることを示し、将来の加速器実験での検証可能性を論じています。
Development of a dual-phase xenon time projection chamber prototype for the RELICS experiment
RELICS 実験の核となる二相キセノン TPC の概念を検証するため、サブ keV のエネルギー閾値達成や Ar からの L 殻崩壊事象の検出に成功したプロトタイプ装置の設計、構築、および運用性能について報告されています。
Improved analysis of rare -boson decays into a heavy vector quarkonium plus lepton pair
この論文は、標準模型における希少なZボソン崩壊（は重ベクトルクォークニウム）の理論予測を改善し、チャモニウムではフラグメンテーション遷移が支配的である一方ボトモニウムでは他のダイアグラムが寄与し、最終状態レプトンの前後非対称性がゼロとなることを示すことで、将来の実験による標準模型の検証や拡張探査への道を開くことを主張しています。
Data-Driven Calibration of Large Liquid Detectors with Unsupervised Learning
本論文は、教師なし深層学習と簡易な物理モデルを用いて、SNO+ 検出器の物理データから大規模な液体シンチレーション検出器の光電子増倍管の較正定数を抽出する新たな手法を提案し、放射性崩壊事象を用いて数千個の PMT に対して高精度な較正を可能にしたことを示しています。
Complete NLO BFKL impact factors for quarkonium hadroproduction in NRQCD: the case of , , and states
本論文は、BFKL 形式における NRQCD 状態（、、）のハドロン生成に対する、仮想補正と実放射補正の両方を含む初めての完全な次々世代（NLO）インパクト因子の計算を提示し、軟発散の相殺と共線特異点の因子分解適合性を示すことで、ハドロン衝突器における前方・後方クォークニウム関連生成の次世代対数精度研究への道を開いた。
Validation of the COSINE-100U NaI(Tl) Encapsulation for Low-Temperature Operation in Liquid Scintillator
COSINE-100U の液体シンチレーター内低温（-33°C）運転を検証するため、NaI(Tl) カプセル化モジュールの長期安定性を評価した結果、化学的・機械的な堅牢性が確認され、物理実験への適用が妥当であることが示されました。
Production of high-spin () mesons in reactions
この論文では、有効ラグランジュアン手法を用いて反応における高スピンメソンの生成を包括的に研究し、既知の状態のデータを再現するモデルを構築することで、から$5\pi p$実験での観測可能性を示唆しています。
Machine Learning on Heterogeneous, Edge, and Quantum Hardware for Particle Physics (ML-HEQUPP)
この白書は、次世代の素粒子物理学実験が直面する膨大なデータ処理の課題に対し、AI/ML、エッジコンピューティング、量子技術などの新興技術を統合したハードウェア基盤の機械学習システムの研究開発優先事項を特定し、科学の新たなフロンティアへの移行を支援するコミュニティ主導のビジョンを提示しています。
A Non-Foster Superconducting Broadband Matching Network
この論文は、ジョセフソン接合の負インダクタンス特性を活用してパッシブ回路の利得と帯域幅のトレードオフを打破し、暗黒物質候補であるアクシオンの探索速度を向上させる広帯域インピーダンス整合ネットワークを提案するものである。