[論文レビュー] Dark matter signals at the LHC: forecasts from ton-scale direct detection experiments

Giorgio Arcadi, Riccardo Catena+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2012

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 84被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、未来の1トン級直接検出（DD）実験からの信号を、予測可能なLHC信号に変換するための新規戦略を提案する。素粒子物理学的MSSM（pMSSM）を用いて、ダークマター（DM）の性質を結びつける。60 GeVのビノ様中性保存子が共鳴消失反応によって生成される場合、この手法は明確なLHC最終状態（3つのレプトンと運動量欠損）を予測し、DD検出とコライダー探索の相乗効果を顕著に高める。

ABSTRACT

The complementarity between dark matter searches at colliders and in underground laboratories is an extraordinarily powerful tool in the quest for dark matter. In the vast majority of the analyses conducted so far these dark matter detection strategies have been profitably combined either to perform global fits in the context of certain particle physics models (e.g. the CMSSM) or to estimate the prospects for a direct dark matter detection given the LHC potential of discovering new physics beyond the Standard Model. In this paper we propose an alternative strategy to combine direct and collider dark matter searches: employing the potential of the upcoming generation of 1-ton direct detection experiments, we show that for certain supersymmetric configurations it is possible to translate the information encoded in an hypothetically discovered direct detection signal into classes of expected signals at the LHC. As an illustrative application of our method, we show that for a 60 GeV neutralino thermally produced via resonant annihilations and identified by a 1-ton direct detection experiment, our approach allows to forecast a clearly identifiable prediction for a LHC final state involving three leptons and missing energy. The strategy presented in this paper to systematically translate a direct detection signal into a prediction for the LHC has the potential to significantly strengthen the complementarity between these two dark matter detection strategies.

研究の動機と目的

• 今後の1トン級DD実験を活用することで、直接検出とコライダー探索の相補性を強化すること。
• 仮想的に観測されたDD信号を、具体的な、モデル依存のLHC最終状態への予測に変換すること。
• pMSSMにおけるDMの残存密度機構が、DD観測量とコライダー断面積にどのように関連するかを調査すること。
• 1トン級DD実験が、特に困難なDM候補に対してLHC信号をどれほど正確に制約できるかを評価すること。
• DDデータからのベイズ推論を用いて、検出可能なLHCシグネチャを予測する手法の実現可能性を示すこと。

提案手法

• 12個の自由パラメータを持つ素粒子物理学的MSSM（pMSSM）を用いて、超対称的DM候補をモデル化する。
• 現在のXENON100の除外限界以下に位置するが、1トン級DD実験で検出可能な4つのベンチマーク点を選定する。
• モンテカルロ・マルコフ連鎖（MCMC）を用いたベイズ解析により、模擬1トン級DDデータからDM質量およびスピン非依存散乱断面積を再構築する。
• 宇宙物理学的不確実性、統計的限界、事前分布の選択を、再構築プロセスにおいて体系的に評価する。
• 再構築された後方分布を用いて、同じモデルパラメータに敏感な運動量欠損とレプトンを含む最終状態のLHC信号を予測する。
• 7 TeVの中心系エネルギーにおけるATLAS検出器のシミュレーションを用いて、予測された最終状態の検出可能性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1トン級直接検出実験で観測された信号を、LHC信号への予測に体系的に変換できるか？
• RQ2 pMSSMの文脈において、特定のDD信号と最も明確に関連するLHC最終状態は何か？
• RQ3 DD実験におけるDM質量および断面積の再構築精度が、LHC予測の信頼性にどのように影響するか？
• RQ4 MSSMにおけるどのDM生成メカニズムが、DD入力から明確で識別可能なLHCシグネチャを生み出すか？
• RQ5 将来の1トン級DD実験が、DM探索におけるコライダー探索の予測力にどの程度貢献できるか？

主な発見

• 共鳴消失反応によって生成される60 GeVのビノ様中性保存子に対応するベンチマーク点xen1では、3つのレプトンと運動量欠損を伴う明確なLHC最終状態が予測される。
• 予測は頑健で明確に識別可能であり、本手法が専用のLHC探索を導く可能性を示している。
• 1トン級DD実験におけるDM質量およびスピン非依存散乱断面積の再構築は、特に残存密度およびB物理学の制約を組み合わせた場合、高い精度に達する。
• DDデータの統計的限界は、xen4のようなより複雑なDM候補では予測の精度に影響を及ぼすが、露出量の向上と尤度関数の改善によりこれを緩和できる。
• 本手法は、DDとコライダー信号の間を体系的かつモデルベースで結ぶことを確立し、両者の検出戦略の相乗効果を顕著に高める。
• 本アプローチは、残存密度機構がDDおよびLHCプロセスに重要な結合定数を直接決定するDM候補に対して特に効果的である。