[論文レビュー] Azimuthal di-jet correlations with parton branching TMD distributions

A. Bermúdez Martínez, F. Hautmann|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2022

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、LHCにおける二ジェットの方位角相関について、パートンブランチィング（PB）形式による横運動量依存性（TMD）分布を用いた次-leading-order（NLO）マッチド予測を提示する。PB TMDパートンシャワー、特に角度順序付けを用いることで、逆方向のジェット相関（∆φ ≈ π）の記述が著しく改善され、QCDシャワーのダイナミクスや長時間スケールのソフトグルーオン相関に起因する因子分解破れ効果への感受性が明らかになる。

ABSTRACT

The parton branching formulation of TMD evolution has recently been used to make pre-dictions for jet observables at the Large Hadron Collider (LHC), including perturbativematching at next-to-leading order (NLO). This contribution presents results for the az-imuthal ∆φ correlations in events with di-jets at large transverse momentum. It focuseson the back-to-back region of large ∆φ and discusses prospects for detailed studies ofQCD dynamics in this region at the LHC.

研究の動機と目的

• 大運動量の横運動量におけるTMDパートン分布が二ジェット方位角相関に与える影響を調査すること。
• PB TMDフレームワークを用いて、ソフトグルーオンの角度順序付けが逆方向領域（∆φ ≈ π）に与える役割を評価すること。
• PB TMDシャワーと摂動的コヒーレントシャワーを比較し、高精度なLHC測定におけるQCDダイナミクスへの感受性を評価すること。
• 二ジェット最終状態における長時間スケールのソフトグルーオン相関に起因する因子分解破れ効果の可能性を検討すること。

提案手法

• Sudakov形式因子と分裂確率を用いて、TMD分布およびパートンシャワーをPBアプローチでモデル化する。
• MADGRAPH5_AMC@NLOフレームワークを用いて、PB TMD発展をNLO摂動的行列要素とマッチングする。
• PBフレームワーク内で逆方向発展スキームを実装し、ブランチスケールを用いてTMD分布を発展させる。
• PB TMD分布を2セット用いる：セット1はαsのブランチスケールを用い、セット2は放出されたパートンの横運動量スケールを用い、ソフトグルーオンの角度順序付けを強制する。
• MCatNLOとCASCADE3モンテカルロイベントジェネレータを組み合わせることで、摂動的および非摂動的効果を含めたNLOマッチングを実施する。
• ∆φにおける微分断面積を計算し、CMS実験データおよびコヒーレントPYTHIA8シミュレーションと予測を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PB TMDパートンシャワーは、コヒーレントシャワーと比較して、二ジェット方位角相関の記述をどの程度改善するか？
• RQ2 逆方向領域における∆φ分布は、ソフトグルーオンの角度順序付けに対してどの程度感受性を示すか？
• RQ3 TMD効果は、∆φ = π近辺における∆φ分布の形状にどの程度影響を与えるか？
• RQ4 PB TMD予測は、長時間スケールのソフトグルーオン相関に起因する因子分解破れ効果を二ジェット最終状態で明らかにできるか？
• RQ5 TMD分布の不確実性およびスケール変動は、NLOマッチドPB TMD予測の信頼性にどの程度影響を与えるか？

主な発見

• MCatNLO+CAS3によるPB TMD予測は、∆φにおいて滑らかで安定した分布を提供し、∆φ ≈ π近辺で見られる固定NLO計算の発散的挙動を解消する。
• PB TMDの導入により、大規模な∆φにおける断面積の物理的でない上昇が抑制され、LHEレベルでの減算項によって是正される。
• ソフトグルーオンの角度順序付けを横運動量スケールで実装したセット2のPB TMD分布は、セット1と比較してCMSデータの逆方向領域における記述が優れている。
• ∆φ分布の形状はシャワー発展の詳細に敏感であり、PB TMDはコヒーレントPYTHIA8予測とは明確に異なる挙動を示す。
• MCatNLO+CAS3予測の不確実性バンドは、主にスケールおよびTMD不確実性に起因し、非摂動的ダイナミクスへの感受性を反映している。
• 低∆φ領域では、予測の不足が観察され、NLOを超える高次の寄与（例：複数発光）が欠落していることが示唆され、完全な記述にはマルチジェットマージングが必要である。