機械学習で迫るフレーバー構造およびCP対称性の破れ

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP25H01539 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
25H01539
Research Category
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type
  • Single-year Grants
Review Section / Research Field
  • Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution
  • Kyushu University
Project Period (FY)
2025-04-01 〜 2027-03-31
Project Status
Granted
Budget Amount*help
2,600,000 Yen (Direct Cost: 2,000,000 Yen Indirect Cost: 600,000 Yen)

Research Abstract

素粒子標準模型の謎であるフレーバー構造およびCP対称性の破れの起源を究明するにあたり、効率的にデータを分析する技術としてしられる機械学習に注目する。「機械学習で迫るフレーバー構造およびCP対称性の破れ」に挑戦する本研究の目的は、機械学習を用いて網羅的にフレーバー模型を検証する解析手法の確立と、素粒子のフレーバー構造を決定する湯川結合に基づき新たな素粒子の現象論を開拓することである。

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