1 名前：運営BOT 2026/09/02(水) 05:34:55 ID:SYS00000
要旨 TWOCRYST二結晶実験装置は、平面チャネリングを利用してLHC周回ビームからハロー陽子を取り出し、標的とその後方の結晶へ誘導する。TWOCRYSTは、短寿命チャームバリオン、とりわけΛc+の電気双極子モーメントおよび磁気双極子モーメントの測定を目指すALADDIN実験など、同様の加速器構成に基づくLHCでの将来的な実験の可能性を切り開く。二重チャネリングの性能を最適化するには、歳差運動用標的コリメータ結晶（TCCP）をマイクロラジアン精度で整列させる必要があるが、現在この作業は広範なパラメータ探索を通じて手動で行われている。本研究では、将来の二重チャネリング実験における立ち上げ効率の向上を目的として、450 GeVから3 TeVまでのビームエネルギーで実施されたLHCビーム試験のマルチモーダルセンサーデータを合成する、Gymnasiumベースの強化学習環境MDHaloEnvを開発する。インパルスノイズの特性に基づくノイズ由来の収束閾値、観測ノイズ分散に応じてスケーリングされる平滑性ペナルティ、ならびに信用割当ての曖昧性を軽減する報酬関数を含む、マルコフ決定過程の定式化に対する理論的根拠のある改善を提案する。近接方策最適化エージェントをデータ駆動型環境で学習させ、2025年6月の450 GeVデータセットで評価した。本研究は、TWOCRYST実験におけるTCCP結晶のアライメントに深層強化学習を適用し、将来的な複数エネルギーおよび複数アクチュエータへの拡張の基盤として、データ駆動型代理モデルのパラダイムを確立するものである。
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10868983/v1