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論文

Comprehensive Bayesian machine learning approach to estimating the total nuclear capture rate of a negative muon

岩元 大樹; 新倉 潤*; 水野 るり恵*

Physical Review C, 111(3), p.034614_1 - 034614_13, 2025/03

 被引用回数:1 パーセンタイル:0.00(Physics, Nuclear)

1$$s$$軌道上の負ミューオンは原子核に捕獲され、原子核崩壊過程を引き起こす。負ミューオンの全核捕獲率は、地球化学、宇宙核物理学、半導体デバイス開発などの分野できわめて重要であるが、現在の物理理論モデルによる正確な予測は依然として困難である。本研究では、ベイズ統計の枠組みで物理理論の情報と実験データを統合し、負ミューオンの全核捕獲率を推定する包括的な機械学習(ML)モデルを開発することを目的とした。本研究では、ガウス過程回帰に基づくMLモデルを採用し、不確かさが評価された実験データを学習データとして用いた。このモデルは事前情報としてGoulard-Primakoffの式を取り入れ、特にデータが乏しい領域での推定を可能にするために、転移学習の方法を適用した。開発したMLモデルは、精度と包括性の両方において物理理論モデルを上回ることが示され、モデル性能をさらに向上させるための重要な実験が特定された。本研究で生成された推定値は、ミューオン核データに組み込まれ、様々な研究分野に応用される予定である。

論文

Development of wide range photon detection system for muonic X-ray spectroscopy

水野 るり恵*; 新倉 潤*; 齋藤 岳志*; 松崎 禎市郎*; 櫻井 博儀*; Amato, A.*; 浅利 駿介*; Biswas, S.*; Chiu, I.-H.; Gianluca, J.*; et al.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, 1060, p.169029_1 - 169029_14, 2024/03

 被引用回数:1 パーセンタイル:22.66(Instruments & Instrumentation)

We have developed a photon detection system for muonic X-ray spectroscopy. The detector system consists of high-purity germanium detectors with BGO Compton suppressors. The signals from the detectors are readout with a digital acquisition system. The absolute energy accuracy, energy and timing resolutions, photo-peak efficiency, the performance of the Compton suppressor, and high count rate durability are studied with standard $$gamma$$-ray sources and in-beam experiment using $$^{27}$$Al($$p,gamma$$)$$^{28}$$Si resonance reaction. The detection system was demonstrated at Paul Scherrer Institute. A calibration method for a photon detector at a muon facility using muonic X-rays of $$^{197}$$Au and $$^{209}$$Bi is proposed.

口頭

機械学習を用いた負ミューオン原子核捕獲率の包括的評価

岩元 大樹; 新倉 潤*; 水野 るり恵*

no journal, , 

電子と同じ電荷を持つ質量105.6MeVの負ミューオンは、物質中の原子核のクーロン場に捕捉され、ミューオン原子を形成する。最低準位の1s軌道にある負ミューオンは、半減期2.2$$mu$$sで自然崩壊するか、原子核に捕獲されて、原子番号が一つ小さい励起状態の複合核が形成される。この複合核は脱励起過程を経て他の原子核へ核変換する。近年、この反応を利用した核変換技術への応用が期待され、負ミューオン誘起原子核反応に関する核データ(ミューオン核データ)の整備が進められている。ミューオン核データのうち、負ミューオンの原子核捕獲率(以下、捕獲率)については多くの実験データが蓄積されている。しかしながら、捕獲率の実験データは一部の例外を除いて天然組成の元素に限られている。そこで本研究では、捕獲率を核種別に包括的かつ高い信頼性で評価するための機械学習モデルを開発し、その検証を行なった。検証の結果、軽い原子核等で一部改善すべき課題があるが、開発したモデルは、不確実性を含めて捕獲率を包括的に評価できることが示された。

口頭

負ミュオン原子核捕獲による生成放射性核種の収量の測定

山口 雄司; 新倉 潤*; 水野 るり恵*; 反保 元伸*; 原田 正英; 河村 成肇*; 梅垣 いづみ*; 竹下 聡史*; 羽賀 勝洋

no journal, , 

J-PARCセンター物質・生命科学実験施設(MLF)における負ミュオン照射試料の正確な放射化量の見積もりを目的として、MLFのミュオン科学実験施設で、負ミュオンの原子核捕獲によって生成する放射性核種の収量を測定した。2022年の予備実験より測定効率の良い入射負ミュオン数の計数方法に改良することで、予備実験時に測定が困難であった試料についての測定結果を得た。

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