Investigando la violación de CP con quarks top
Investigación usando quarks top para arrojar luz sobre el desequilibrio entre la materia y la antimateria en el universo.
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Tabla de contenidos
En el mundo de la física de partículas, los científicos estudian el comportamiento de partículas diminutas para entender cómo funciona nuestro universo. Un área clave de investigación es la violación de carga-paridad (CP), que ayuda a explicar por qué hay más materia que antimateria en el universo. Los quarks top, que son partículas muy pesadas, son particularmente interesantes para esta investigación.
Los investigadores han estado realizando experimentos en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC), una máquina masiva que choca partículas a energías muy altas. El LHC produce muchos quarks top, y estudiarlos puede proporcionar información sobre la Violación de CP. Aunque muchos estudios han examinado la violación de CP en la producción de quarks top, medirlo con precisión es bastante complicado.
El Papel de los Quarks Top
Los quarks top son únicos entre otros quarks porque son muy pesados y no se unen para formar partículas más grandes (un proceso conocido como hadronización). En cambio, se descomponen rápidamente en otras partículas, lo que permite a los investigadores estudiar sus propiedades más fácilmente. Esta rápida descomposición es beneficiosa, ya que proporciona una forma clara de observar los efectos de nueva física más allá de lo que conocemos con las teorías actuales.
Un aspecto importante de esta investigación es un concepto llamado momentos dipolares, que pueden indicar cómo se comporta una partícula en presencia de campos eléctricos o magnéticos. Los quarks top pueden tener momentos dipolares cromomagnéticos y cromoelectricos, que son importantes para estudiar la violación de CP.
El Desafío de Medir la Violación de CP
El Modelo Estándar de la física de partículas explica bien muchas observaciones, pero deja algunas preguntas sin respuesta. Una de estas preguntas es por qué nuestro universo tiene más materia que antimateria. Según una teoría propuesta por Sakharov, la violación de CP es necesaria para explicar esta asimetría. Sin embargo, la cantidad de violación de CP predicha por las teorías actuales no es suficiente para explicar lo que vemos.
Ahí es donde entran los quarks top. Sus propiedades únicas los convierten en excelentes candidatos para sondear la violación de CP. Sin embargo, medir con precisión las señales de violación de CP es difícil. Muchos estudios anteriores se han centrado en predicciones teóricas y simulaciones en lugar de observar directamente señales en experimentos.
Nuevas Técnicas en la Investigación
Para abordar este problema, los investigadores están utilizando técnicas avanzadas, incluyendo el aprendizaje automático, para analizar datos de los experimentos del LHC. Al simular varias descomposiciones de quarks top y emplear algoritmos potentes, pueden diferenciar mejor entre Eventos de Señal (que indican violación de CP) y Eventos de Fondo (que son otros procesos que podrían interferir con sus mediciones).
Estas técnicas implican crear modelos que pueden clasificar eventos según diversas características, como el número de partículas detectadas y su energía. Al identificar y eliminar el ruido de fondo, los investigadores esperan aumentar la precisión de sus mediciones de violación de CP.
Preparando Experimentos
Para investigar la violación de CP en las descomposiciones de quarks top, los investigadores simulan eventos que imitan aquellos que se esperan en las colisiones del LHC. Generan datos para procesos de descomposición específicos, centrándose en lo que los científicos llaman descomposiciones semileptónicas. Estas descomposiciones producen una mezcla de partículas, incluyendo leptones cargados, que son relativamente fáciles de detectar.
Durante estos experimentos, se deben cumplir ciertos criterios para asegurarse de que los datos recopilados sean relevantes. Los investigadores buscan patrones específicos, como la presencia de jets etiquetados como b (que son jets que contienen quarks b) y energía faltante relacionada con neutrinos indetectables. Estos patrones ayudan a definir lo que cuenta como un 'evento de señal'.
La Importancia de los Eventos de Fondo
Al estudiar eventos de señal, los investigadores también deben tener en cuenta los eventos de fondo que pueden imitar las señales que buscan. Los eventos de fondo provienen de otras interacciones de partículas que no involucran violación de CP y pueden oscurecer los resultados.
Una parte significativa de la investigación implica entender y gestionar estos eventos de fondo. Los investigadores categorizan diferentes tipos de procesos de fondo según cuán probables son de producir señales similares y luego utilizan simulaciones para predecir su comportamiento.
Análisis de Datos y Aprendizaje Automático
Una vez que los investigadores han generado los datos requeridos, aplican técnicas de aprendizaje automático para analizarlos. Esto implica entrenar algoritmos en eventos conocidos y usarlos para clasificar nuevos datos. Los clasificadores permiten a los científicos separar mejor los eventos de señal del ruido de fondo al optimizar sus criterios de selección de eventos.
Por ejemplo, pueden usar varias características, como el número de jets detectados y sus distribuciones de energía, para ayudar a clasificar eventos. Un clasificador bien entrenado puede mejorar significativamente la sensibilidad de los resultados, haciendo que la búsqueda de violación de CP sea más fructífera.
Resultados y Observaciones
Después de aplicar los criterios de selección y la clasificación de aprendizaje automático, los investigadores calculan asimetrías en los eventos que observan. Estas asimetrías son vitales ya que pueden indicar la presencia de violación de CP. Si las asimetrías observadas se desvían significativamente de las predicciones del Modelo Estándar, sugeriría que hay nueva física en juego.
Al analizar cuidadosamente múltiples canales de descomposición y buscar patrones específicos en sus datos, los investigadores pueden obtener información sobre la naturaleza de la violación de CP. Los primeros resultados muestran que usar técnicas de análisis avanzadas puede llevar a conclusiones más sólidas sobre la existencia de nueva física más allá de las teorías actuales.
Conclusión
El estudio de los quarks top y la violación de CP es una parte esencial de la física de partículas moderna. Los investigadores enfrentan desafíos significativos para medir con precisión la violación de CP debido a la complejidad de los procesos involucrados y la presencia de eventos de fondo. Sin embargo, con la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático, los científicos están logrando avances en descubrir los misterios del universo.
La exploración continua de la violación de CP a través de los quarks top podría proporcionar respuestas a algunas de las preguntas más fundamentales en física. A medida que las técnicas experimentales mejoran y se disponen de más datos, la esperanza es obtener una comprensión más profunda de la asimetría entre la materia y la antimateria en nuestro universo. Esta investigación no solo busca llenar lagunas en nuestra comprensión actual, sino que también abre puertas a nueva física que podría reformar nuestra visión de las fuerzas fundamentales que operan en el cosmos.
Título: Investigating the Violation of Charge Parity Symmetry Through Top Quark Chromo-Electric Dipole Moments by Using Machine Learning Techniques
Resumen: There are a number of studies in the literature on search for Charge-Parity (CP) violating signals in top quark productions at the LHC. In most of these studies, ChromoMagnetic Dipole Moments (CMDM) and ChromoElectric Dipole Moments (CEDM) of top quarks is bounded either by deviations from the Standard Model (SM) cross sections or by T-odd asymmetries in di-muon channels. However, the required precision on these cross section values are far beyond from that of ATLAS or CMS experiments can reach. In this letter, the investigation of CEDM based asymmetries in the semileptonic top pair decays are presented as T-odd asymmetries in CMS experiment. Expected asymmetry values are determined at the detector level using MadGraph5, Pythia8 and Delphes softwares along with the discrimination of the signal and the background with Deep Neural Networks (DNN).
Autores: B. Işıldak, A. Hayreter, M. Hüdaverdi, F. Ilgın, S. Salva, E. Şimşek, S. Güyer
Última actualización: 2023-06-20 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2306.11683
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.11683
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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