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ホームクォークグルーオンプラズマから探る数兆度の世界
SDGsの分類
研究テーマ
自然科学
学科の分類
工学部一般教育科

クォークグルーオンプラズマから探る数兆度の世界

工学部

一般教育科

ハドロン物理研究室

門内晶彦 講師

原子核理論ハドロンクォークグルーオンプラズマ

物質を形作る最小構成要素であるクォークやグルーオンなどの素粒子は、通常は原子核中の陽子や中性子などのハドロンと呼ばれる粒子内部に閉じ込められています。一方約2兆度以上の超高温になるとクォークグルーオンプラズマ(QGP)と呼ばれる素粒子のプラズマ状態になると考えられています。QGPはビッグバン直後の初期宇宙を満たしていたとされますが、高エネルギー原子核衝突による実験的な生成が可能です。モデル構築、解析計算、数値シミュレーションなどを通じてQGPの物理を理論的に研究しています。

はじめに

物質を形作る原子は原子核と電子から、原子核は陽子や中性子から、陽子や中性子はクォークやグルーオンとよばれる素粒子から出来ています(図1)。陽子や中性子のように複数のクォークが集まってできた粒子をハドロンとよびます。常温常圧下ではクォークやグルーオンはハドロンに閉じ込められていますが、約2兆度以上の超高温ではクォークグルーオンプラズマ(QGP)と呼ばれる素粒子の多体系に相転移する(*1)と考えられています。近年、原子核同士を光速に近い速さで衝突させることでQGPを実験的に再現できるようになりました(図2)。この現象を理論的に理解することが分野の目標の一つとなっています。

階層構造

図1 物質の階層構造

 

原子核衝突

図2 原子核衝突の模式図

 

クォークグルーオンプラズマ

高エネルギー原子核衝突によって作られるクォークグルーオンプラズマは、相対論的な流体として振る舞うことが知られています。数値シミュレーションによってQGPの時空発展と粒子生成を再現し、原子核衝突の実験データと比較することで系の性質を探ることができます。QGPは粘性が極めて小さい(完全流体に近い)ことが知られていますが、有限のずれ粘性係数と体積粘性係数(*2)をもつことが示唆されており、これらの寄与を取り入れたモデルの構築を行なっています(図3, 4)。

完全流体

図3 完全流体モデルによるQGPのエネルギー密度の時空発展

 

粘性流体

図4 粘性流体モデルによるQGPのエネルギー密度の時空発展

 

本研究でわかること・展望

相対論的流体モデルをはじめとした理論の定式化や解析・数値計算を通じて、原子核衝突におけるQGPの時空発展を精度よく解析することができます。また状態方程式や輸送係数といった超高温物質の物性を調べることで、クォークやグルーオンを結びつける基本相互作用の1つ「強い相互作用」の性質(*3)についての知見が得られると考えています。素粒子物理・原子核物理・非平衡統計物理の分野横断的な研究を目指しています。

 

注釈

*1 相転移: 温度や圧力などに応じて表れる物質の状態を相といい、それらを変化させたとき相間を行き来することを相転移といいます(例 温度を上げたとき氷(固相)が水(液相)になる、など)。

*2 ずれ粘性・体積粘性: ずれ粘性は変形に対する応答、体積粘性は膨張収縮に対する応答を表します。

*3 強い相互作用: 全ての力は重力相互作用、電磁相互作用、強い相互作用、弱い相互作用の4つの基本相互作用に起因します。強い相互作用は短距離でのみ作用し、量子色力学によって記述されます。

論文

「Direct photons in hydrodynamic modeling of relativistic nuclear collisions」(2022)MonnaiAkihiko『International Journal of Modern Physics A』37 (11n12)p.2230006:1-26.

「QCD equation of state at finite chemical potentials for relativistic nuclear collision」(2021)MonnaiAkihiko, et. al.『International Journal of Modern Physics A』36 (07)p.2130007:1-32.

「Relativistic Dissipative Hydrodynamic Description of the Quark-Gluon Plasma」(2014)MonnaiAkihiko『Springer Theses』ISBN 978-4-431-54797-6

研究者INFO: 工学部 一般教育科 ハドロン物理研究室 門内晶彦 講師

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近年、交通・監視・管制・指揮等の分野では、AI(人工知能)技術の適用により、システムの自動化・高性能化が推進されています。このようなシステムでは、現況を正確に「認識」し、次に起こる状況を高速に「予測」して、「実行」に移すことが求められています。しかし、危機管理などのミッションクリティカルなシステムでは、「実行」(意思決定)までを全てAIに託すには多くの技術的・運用的課題があります。このため、このようなシステムでの意思決定支援をするための研究開発に挑んでいます。

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