ATLASで長寿命粒子を探してるんだ。
この研究はCERNのATLAS検出器を使って長寿命粒子を調査してるよ。
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長寿命粒子（LLP）の研究は、粒子物理学において重要な分野になってる。この粒子は、崩壊する前に通常の粒子よりもずっと長く生きることができる。LLPを探すことは重要で、科学者たちが自然の基本法則をより良く理解する手助けをするかもしれないし、今知られている物理を超えた新しい物理を明らかにする可能性もある。
CERNの大型ハドロン衝突型加速器（LHC）にあるATLAS検出器は、これらのLLPを探すための主要なツールの一つだ。この研究では、ATLASカロリメータで移動したジェットとして検出できる粒子のジェットに崩壊する中性LLPに焦点を当てる。この研究は高エネルギーの陽子-陽子衝突から得たデータを使ってる。
長寿命粒子とは？
長寿命粒子は、粒子物理学のさまざまな理論によって予測されている。これらは、暗黒物質の性質や宇宙における物質と反物質の不均衡など、科学の最大の質問に取り組むモデルに現れることがある。
特有の性質のため、LLPは他の粒子とは異なる崩壊パターンを持つかもしれない。一部のモデルでは、LLPは粒子衝突で生成され、クォークやグルーオンのような一般的な粒子に崩壊することが予想されている。LLPからのジェットを検出することで、彼らの特性や根底にある物理についての洞察が得られる。
ATLAS検出器
ATLAS検出器は、高エネルギー粒子衝突の産物を観察し測定するように設計されている。追跡システム、カロリメータ、ミューオン検出器など、多くのコンポーネントがある。追跡システムは荷電粒子の軌道を追跡するのを助け、一方カロリメータは電磁粒子とハドロン粒子のエネルギーを測定する。
カロリメータには異なるタイプの粒子を測定するための特定のセクションがある。この研究では、粒子の崩壊から生成されるジェットを検出するハドロンカロリメータに焦点を当てる。
データ収集
この分析のためのデータは2015年から2018年の間に収集された。LHCは140 fb⁻¹の衝突を生み出し、これは収集したデータの総量を測る指標だ。このデータは、さまざまな条件と潜在的なモデルの下でLLPを探すのに使われた。
データ収集中、安定したビームが使用されているか、検出器のすべての部分が正常に機能しているかを確認するための品質チェックが行われた。LLP検出につながる可能性のあるイベントをキャッチするために、異なるトリガーが使用された。
分析チャネル
この研究では、LLPを探すための3つの異なるチャネルを調べる：
CalRatio + 二つのジェット (CalR+2J): このチャネルでは、衝突で生成されたLLPのペアを探す。一つは単一の移動したジェットに崩壊し、もう一つは二つの解決されたジェットを生成する。
CalRatio + Wボソン (CalR+W): このチャネルでは、LLPがWボソンとともに生成され、Wボソンがレプトンに崩壊する。
CalRatio + Zボソン (CalR+Z): 前のチャネルに似てるけど、ここではLLPがZボソンとともに生成され、Zボソンが一対のレプトンに崩壊する。
これらのチャネルそれぞれには、研究されるイベントの選択基準を導く特定の特徴がある。
移動したジェットの特定
LLPの崩壊から生じる移動したジェットは特定の技術を使って識別される。LLPが崩壊すると、その産物が直接検出器に届かない場合があり、遅れて到着するジェットが生じる。
これらのジェットを特定するために使われる道具の一つが「CalRatio」で、ハドロンカロリメータと電磁カロリメータに入ったエネルギーを測定する。LLPの崩壊からのジェットは、その性質により電磁セクションでは通常より低いエネルギーを示す。
背景推定
粒子物理学の実験では、信号イベント（LLPが存在することを示唆する）と背景イベント（標準モデルプロセスから生じる）を区別することが重要だ。
分析では背景推定のためにデータ駆動型手法を使用する。これには、特徴に基づいてイベントを分類し、統計的手法を使って予想される背景イベントの数を予測することが含まれる。
系統的不確実性
測定や背景推定を行う際には、不確実性が考慮される。これらは、検出器が粒子にどれだけ反応するか、使われるシミュレーションの正確さ、イベント条件の変動など、さまざまな要因から生じる。
これらの不確実性の影響は、データ分析中の慎重なキャリブレーションと検証ステップを通じて最小限に抑えられる。
結果
分析の結果、調べたどのチャネルでも有意なイベントの超過は観察されなかった。これは、LLPが存在する場合、考えられている範囲内では、いくつかの理論が予測するほど頻繁には現れないことを示唆している。
さまざまなLLPモデルの生成断面に制約が課せられた。例えば、特定のモデルの分岐比は1%未満であることが見つかり、収集されたデータからするとこれらのモデルはあまり可能性がないことを示している。
結論
この研究は、進んだ粒子検出器とデータ分析技術を使った長寿命粒子の探索に光を当てる。得られた結果は、粒子物理学における潜在的な理論の理解を洗練させ、彼らの特性に新しい制限を設けるのに役立つ。
調査が続く中、新しい方法やデータセットがLLP探索をさらに強化し、粒子物理学の分野で画期的な発見の可能性を提供するかもしれない。これらの捉えにくい粒子を理解することで、宇宙の基本的な構造に関する重要な洞察が得られるかもしれない。
タイトル: Search for neutral long-lived particles that decay into displaced jets in the ATLAS calorimeter in association with leptons or jets using $pp$ collisions at $\sqrt{s}=13$ TeV
概要: A search for neutral long-lived particles (LLPs) decaying in the ATLAS hadronic calorimeter using 140 fb$^{-1}$ of proton-proton collisions at $\sqrt{s}=13$ TeV delivered by the LHC is presented. The analysis is composed of three channels. The first targets pair-produced LLPs, where at least one LLP is produced with sufficiently low boost that its decay products can be resolved as separate jets. The second and third channels target LLPs respectively produced in association with a $W$ or $Z$ boson that decays leptonically. In each channel, different search regions target different kinematic regimes, to cover a broad range of LLP mass hypotheses and models. No excesses of events relative to the background predictions are observed. Higgs boson branching fractions to pairs of hadronically decaying neutral LLPs larger than 1% are excluded at 95% confidence level for proper decay lengths in the range of 30 cm to 4.5 m depending on the LLP mass, a factor of three improvement on previous searches in the hadronic calorimeter. The production of long-lived dark photons in association with a $Z$ boson with cross-sections above 0.1 pb is excluded for dark photon mean proper decay lengths in the range of 20 cm to 50 m, improving previous ATLAS results by an order of magnitude. Finally, long-lived photo-phobic axion-like particle models are probed for the first time by ATLAS, with production cross-sections above 0.1 pb excluded in the 0.1 mm to 10 m range.
最終更新: 2024-11-19 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.09183
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.09183
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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