[論文レビュー] A Universal Framework for Finding Anomalous Objects at the LHC

Amit Chakraborty, Abhishek M. Iyer+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 22, 2017

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 79被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、標準的な再結合手法では検出されない異常なオブジェクトをLHCで検出する普遍的でデータ駆動型のフレームワークを提案する。事前に定めた受容率を満たすように、すべての既知の標準的オブジェクトを除外するためのボイコット（罣瘍）を適用することで、少なくとも1つの分類不能なオブジェクトを含む残りのイベントは、新しい物理現象の候補となる。これにより、予期しない現象のモデルに依存しない発見が可能になる。

ABSTRACT

Search for new physics events at the LHC mostly rely on the assumption that the events are characterized in terms of standard-reconstructed objects such as isolated photons, leptons, and jets initiated by QCD-partons. While such strategy works for a vast majority of physics beyond the standard model scenarios, there are examples aplenty where new physics give rise to anomalous objects (such as collimated and equally energetic particles, decays due to long lived particles etc.) in the detectors, which can not be classified as any of the standard-objects. Varied methods and search strategies have been proposed, each of which is trained and optimized for specific models, topologies, and model parameters. Further, as LHC keeps excluding all expected candidates for new physics, the need for a generic method/tool that is capable of finding the unexpected can not be understated. In this paper, we propose one such method that relies on the philosophy that all anomalous objects are $\it{not}$ standard-objects. The anomaly finder, we suggest, simply is a collection of vetoes that eliminate all standard-objects upto a pre-determined acceptance rate. Any event containing at least one anomalous object (that passes all these vetoes), can be identified as a candidate for new physics. Subsequent offline analyses can determine the nature of the anomalous object as well as of the event, paving a robust way to search for these new physics scenarios in a model-independent fashion. Further, since the method relies on learning only the standard-objects, for which control samples are readily available from data, one can build the analysis in an entirely data-driven way.

研究の動機と目的

• 孤立した光子、レプトン、QCDジェットのような標準的な再結合オブジェクトを生成しない新しい物理現象を検出するという、増大する挑戦に対処すること。
• 既存の探索戦略には、特定のモデルやトポロジーに特化しているため、予期しないシグネチャを逃すという限界を克服すること。
• その性質や起源について事前の仮定なしに、異常なオブジェクトを特定できる汎用的で強固な手法を開発すること。
• データに利用可能な標準的オブジェクトのコントロールサンプルのみを用いてトレーニングすることで、完全にデータ駆動型の解析を可能にすること。
• 特に、従来のシグネチャが次第にLHCで除外されつつある中で、モデルに依存しない形で新しい物理現象を発見する基盤を提供すること。

提案手法

• 異常なオブジェクトは、特定の標準的オブジェクト（例：孤立光子、レプトン、QCDジェット）に分類されないものとして定義される。
• 運動学的およびトポロジカルな性質に基づいて、標準的オブジェクトを体系的に排除するためのボイコットを構築する。
• 標準的イベントの事前定義された受容率を達成できるようにボイコットを調整し、信号感度の損失を最小限に抑える。
• すべてのボイコットを通過したイベントは、少なくとも1つの異常なオブジェクトを含むとマークされ、新しい物理現象の候補とされる。
• フレームワークは、モンテカルロシミュレーションや理論的モデルに依存せず、標準的オブジェクト同定のデータ駆動型トレーニングにのみ依存する。
• その後のオフライン解析では、異常なオブジェクトおよびそのイベントトポロジーを特徴づけることで、その起源を特定することができる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準的な再結合カテゴリに従わない異常なオブジェクトを、汎用的でモデルに依存しない手法で検出できるか？
• RQ2 データ駆動型アプローチは、未知または予期しない物理的シグネチャを持つイベントを効果的に同定できるか？
• RQ3 ボイコットベースのフレームワークは、標準模型背景を制御しながら、新しい物理現象への感度をどの程度維持できるか？
• RQ4 このような手法は、理論的モデルやシミュレートされた信号サンプルに依存せずに実装可能か？
• RQ5 フレームワークは、標準的イベントの受容率を制御しながら、異常への感度を最大化できるようにどのようにキャリブレーションできるか？

主な発見

• 提案されたフレームワークにより、標準的再結合を回避する異常なオブジェクト、例えば凝集した等エネルギー粒子や長寿命粒子からのシグネチャの検出が可能になる。
• 標準的オブジェクト同定のトレーニングを完全にデータ駆動型にすることで、モデル依存性を回避し、理論的不確実性を低減できる。
• ボイコット後に分類不能なオブジェクトを含むイベントを保持することで、新しい物理現象への高い感度を維持する。
• このアプローチは、背後にある物理モデルについての事前の仮定なしに、予期しない現象を体系的かつ堅牢に探索する方法を提供する。
• フレームワークはスケーラブルであり、最小限の修正で任意のLHC解析に適用可能で、将来的なデータ駆動型発見を支援する。
• ボイコットベースの戦略により、背景レートをキャリブレートされた受容率しきい値で制御しながら、新しい物理現象への感度を維持することができる。