Speaker
北川 遥翔
(九州大学)
Description
オートエンコーダーは高次元データの低次元表現を学習する機械学習手法である。本研究ではオートエンコーダーを用いて、レプトンセクターにおける物理量データの低次元表現を解析する。この物理量データを得るためにタイプIシーソー機構を採用し、生成AI手法の一種であるフローマッチングによってニュートリノ質量行列と混合角の実験値を再現できる湯川行列とマヨラナ質量の値を大域的に求める。本研究によって、レプトンセクターの物理量間にこれまでに知られていなかった相関関係が発見された。この結果は、ニュートリノ質量の階層性や混合角の謎を研究するための手掛かりとなる可能性がある。