First Optical Observation of Negative Ion Drift at Surface Pressure
CYGNO/INITIUM プロジェクトにおいて、光読み出し型時間投影室を用いてヘリウム・CF4・SF6 混合ガスで地表圧力下での負イオンドリフトを初めて光学観測し、複数の負イオン種が共存するドリフト動作の実証と、希少事象探索に向けた大規模低拡散型 TPC の実現可能性を示しました。
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89 件の論文
Detective Quantum Efficiency of the Timepix4 Hybrid Pixel Detector and its Application to Parallel-Beam Diffraction
本論文では、100 kV および 200 kV における Timepix4 ハイブリッドピクセル検出器の検出量子効率（DQE）と正規化雑音パワースペクトル（NNPS）を評価し、特に 200 kV において半角 75 mrad を超える微弱な回折情報を検出できることを実証した。
Energy-time attack on detectors in quantum key distribution
この論文は、単一光子検出器におけるエネルギー依存のタイミングシフト（エネルギー - 時間効果）が量子鍵配送のセキュリティ証明の前提を崩し、隣接するビットスロット間でクリックを条件付きで切り替える新たな攻撃を可能にすることを示しています。
Defect Detection in Magnetic Systems Using U-Net and Statistical Measures
この論文は、熱揺らぎや実験ノイズが磁気画像のコントラストを隠蔽する条件下でも、有限温度ミクロ磁気シミュレーションから得られた統計的指標（平均、標準偏差、エントロピー）を U-Net に入力することで、材料の不均一性を検出する手法を提案し、ノイズ統計を反映した学習データの重要性を実証しています。
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。
SiPM non-linearity studies in beam tests with scintillating crystals
本論文は、将来のヒッグス工場向けの高分解能電磁カロリメータの実現に向けた研究の一環として、CERN のビームテストを用いて、BGO や BSO 結晶と結合した高ピクセル密度の SiPM の非線形応答を実証的に評価し、特に BGO 結合の Hamamatsu 製 SiPM で光電子数$5\times10^{5}$において約 20% の非線形性が観測されたことを報告しています。
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。
Vocabulary, Physical Quantities and Units for the Measurement of Amplitude Noise and Phase Noise
この論文は、位相ノイズおよび振幅ノイズの分野における非 SI 単位や誤解を招く用語の使用が混乱を招いているとして、国際単位系（SI）の完全な採用と明確な用語の統一に向けた議論を促進することを目的としている。
Design and optimisation of linear variable differential transformers and voice coil actuators using finite element analysis: a methodical approach to enhance sensor response and actuation force
本研究は、有限要素法を用いたシミュレーションと実験的検証を通じて、重力波検出器などの高精度用途向けに、線形可変差動変圧器（LVDT）とボイスコイルアクチュエータを統合したシステムの設計手法を体系的に最適化し、感度と駆動力の向上および熱放散の最小化を実現するものである。
Modelling instrumental response for neutron scattering experiments at CSNS
CSNS における中性子散乱実験の機器応答を、同機構開発のモンテカルロコード「Prompt」を用いてモデル化し、実験とシミュレーションの整合性を確認しながら、非弾性散乱や多重散乱の効果を正確に評価・補正するデータ処理手法を確立しました。
Probabilistic Analysis of Event-Mode Experimental Data
この論文は、従来のヒストグラム化と最小二乗法に依存しない確率的アプローチを中性子散乱イベントデータ解析に適用することで、パラメータ精度の向上、データ効率の劇的な改善、および系統誤差の低減を実現しつつ、直感的な理解の難しさと計算時間の増加というトレードオフを明らかにしています。
Picosecond Precision Heavy-Ion Detector for {\Lambda} Hypernuclei Lifetime Studies
本論文では、500〜1000MHz の円形 RF スキャンを用いて 10 ピコ秒の時間分解能を実現する RF タイマーを応用し、Λ超核の崩壊に伴う遅延核分裂を検出することで背景事象を抑制し寿命を直接測定する新型重イオン検出器の設計、レーザーおよびアルファ粒子を用いた試験結果、そして現実的な実験条件におけるモンテカルロシミュレーションによる性能評価を報告している。
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。
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。
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。
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。
Model-derived conversion formula for real-time gas monitoring based on chemiresistive sensors
本研究では、吸着・変換の物理現象を考慮したモデルに基づき、従来の経験式に代わる新しい変換式を提案し、化学抵抗型ガスセンサーの応答遅延と回復の遅さを解消してリアルタイムでのガス濃度測定を実現しました。
Off-line Commissioning of the St. Benedict Radio Frequency Quadrupole Ion Guide
ノートルダム大学核科学研究施設で建設中の「St. Benedict」実験装置の RFQ イオンガイドについて、オフライン調整により上流 RF カーペットからのイオン輸送効率 95% 以上、90 度オフライン源からの効率 60% を達成したことを報告しています。
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。
Polarized Target Nuclear Magnetic Resonance Measurements with Deep Neural Networks
本論文は、深層学習を用いて連続波 NMR 信号のノイズ低減とフィッティング不確かさを大幅に改善し、高エネルギー物理学および核物理学における動的偏極標的の偏極測定精度と実験の性能を向上させる新しい手法を初めて実証したものである。