[論文レビュー] A determination of mc(mc) from HERA data using a matched heavy-flavor scheme

xFitter Developers' team, :+13 more|arXiv (Cornell University)|May 6, 2016

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 44被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、HERAの深く入り込み型散乱（DIS）データを用いて、$\overline{\rm MS}$ランダム質量を用いたFONLL一般質量仕様を採用した$\overline{\rm MS}$のcharmクォーク質量$m_c(m_c)$の新たな決定を提示する。分析により、$m_c(m_c) = 1.335 \pm 0.043^{+0.019}_{-0.000}^{+0.011}_{-0.008}^{+0.033}_{-0.008}$ GeVが得られ、PDGの世界平均および以前のHERAに基づく決定と整合的であり、マッチド重いフレーバー仕様により理論的制御が向上している。

ABSTRACT

The charm quark mass is one of the fundamental parameters of the Standard Model Lagrangian. In this work we present a determination of the MSbar charm mass from a fit to the inclusive and charm HERA deep-inelastic structure function data. The analysis is performed within the xFitter framework, with structure functions computed in the FONLL general-mass scheme as implemented in APFEL. In the case of the FONLL-C scheme, we obtain mc(mc) = 1.335 +- 0.043(exp) +0.019 -0.000(param) +0.011 -0.008(mod) +0.033 -0.008(th) GeV. We also perform an analogous determination in the fixed-flavor-number scheme at next-to-leading order, finding mc(mc) = 1.318 +- 0.054(exp) +0.011 -0.010(param) +0.015 -0.019(mod) +0.045 -0.004(th) GeV, compatible with the FONLL-C value. Our results are consistent with previous determinations from DIS data as well as with the PDG world average.

研究の動機と目的

• 高精度なHERAの包括的およびcharmのDISデータを用いて、$\overline{\rm MS}$のcharmクォーク質量$m_c(m_c)$の正確な決定を提供すること。
• 極質量ではなく$\overline{\rm MS}$ランダム質量を用いるFONLL一般質量仕様を拡張し、低エネルギーでの決定と直接比較可能にする。
• 包括的およびcharmタグ付きデータの間の緊張を特に注目して、$m_c(m_c)$抽出に対するデータサブセット、理論的モデル、フィッティング手法への感受性を評価すること。
• NLOでの固定フレーバー数（FFN）仕様との比較を通じて、$m_c(m_c)$の決定の堅牢性を確認すること。

提案手法

• 分析は、HERA1+2の包括的およびcharm構造関数データへのグローバルフィットを実行するxFitterフレームワークを用いる。
• 構造関数は、APFELコードに実装されたFONLL一般質量仕様を用いて計算され、$\overline{\rm MS}$ランダム質量への明示的一般化が行われた。
• FONLL仕様は$\overline{\rm MS}$仕様で適用され、グローバル平均および低エネルギー測定と直接比較可能である。
• 確認のため、次に高い順序（NLO）での固定フレーバー数（FFN）仕様でも別個のフィットを実施した。
• 実験的、パrametric、モデル、理論的要因（高次項補正の欠落を含む）からの不確実性を体系的に評価した。
• フィットには、最終的なH1とZEUSの包括的断面積データとcharm生成測定値が含まれ、包括的および排他的データサブセットの相互作用に注目した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 最新のHERAの包括的およびcharmのDISデータを用いて、FONLL一般質量仕様を用いた$\overline{\rm MS}$のcharmクォーク質量$m_c(m_c)$の値は何か？
• RQ2 $\overline{\rm MS}$質量を用いたFONLL仕様は、NLOでの固定フレーバー数（FFN）仕様と比較して、$m_c(m_c)$の決定においてどのように異なるか？
• RQ3 この研究で得られた$\overline{\rm MS}$のcharmクォーク質量が、以前のHERAに基づく決定よりも高いのはなぜか？このシフトの主な要因は何か？
• RQ4 包括的HERAデータのみが、$m_c(m_c)$をどの程度制約できるか？また、これは結合フィットにどのように影響するか？
• RQ5 PDFのパラメータ化、モデル入力、高次項補正の欠落からの不確実性が、最終的な$m_c(m_c)$の決定にどの程度影響を及えるか？

主な発見

• FONLL-C仕様では、$m_c(m_c) = 1.335 \pm 0.043^{+0.019}_{-0.000}^{+0.011}_{-0.008}^{+0.033}_{-0.008}$ GeVが得られ、実験的不確実性が理論的およびパrametric不確実性を上回っている。
• NLOでのFFN仕様では、$m_c(m_c) = 1.318 \pm 0.054^{+0.011}_{-0.010}^{+0.015}_{-0.019}^{+0.045}_{-0.004}$ GeVが得られ、FONLL結果と良好に一致している。
• 包括的HERAデータのみでは、$m_c(m_c)$に依存する$\chi^2$が浅く、感度が低いことが示され、しかし結合フィット値に上向きのプルを及ぼしている。
• この研究で得られた$\overline{\rm MS}$のcharmクォーク質量が、以前のHERAに基づく決定よりも高いのは、主に最終的なHERA1+2の包括的データセットが、charmタグ付きデータよりも大きな質量を好むためである。
• PDGの世界平均値$1.275 \pm 0.025$ GeVと整合的であり、現在の決定はわずかに高く、しかし不確実性内にある。
• 本研究は、$\overline{\rm MS}$質量を用いたFONLL仕様が、理論的不確実性を最小限に抑え、DISデータからの$m_c(m_c)$抽出に堅牢かつ正確なフレームワークを提供することを示している。