[論文レビュー] Determination of the strong coupling constant from inclusive jet cross section data from multiple experiments

D. Britzger, K. Rabbertz+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2017

Astrophysics and Cosmic Phenomena参考文献 86被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、ATLAS、CDF、CMS、D0、H1、STAR、ZEUSの複数の高エネルギー物理学実験から得られる包含的ジャイティング断面積データを、次-leading order (NLO) pQCD予測を用いて統一的な統計枠組みで抽出する強い結合定数 αₛ(M_Z) のフレームワークを提示する。異なる加速器および運動的領域からのデータを統合することで、αₛ(M_Z) の実験的不確実性を 1.0% まで低減し、データセット間の整合性を示し、将来の next-to-next-to-leading order (NNLO) 確定の基盤を築く。

ABSTRACT

Inclusive jet cross section measurements from the ATLAS, CDF, CMS, D0, H1, STAR, and ZEUS experiments are explored for determinations of the strong coupling constant $α_{ ext{s}}(M_{ ext{Z}})$. Various jet cross section data sets are reviewed, their consistency is examined, and the benefit of their simultaneous inclusion in the $α_{ ext{s}}(M_{ ext{Z}})$ determination is demonstrated. Different methods for the statistical analysis of these data are compared and one method is proposed for a coherent treatment of all data sets. While the presented studies are based on next-to-leading order in perturbative quantum chromodynamics (pQCD), they lay the groundwork for determinations of $α_{ ext{s}}(M_{ ext{Z}})$ at next-to-next-to-leading order.

研究の動機と目的

• 複数の実験から得られる包含的ジャイティング断面積データを統合して αₛ(M_Z) を抽出する一貫性のある統計枠組みの構築。
• 異なる加速器、センター・オブ・マスエネルギー、および初期状態における包含的ジャイティング断面積データの整合性の評価。
• 複数のデータセットを同時に分析することで、αₛ(M_Z) の実験的不確実性を低減すること。
• 将来の pQCD における next-to-next-to-leading order (NNLO) 確定の基盤を築くこと。
• 理論的不確実性、特に規格化スケール依存性の影響が最終的な αₛ(M_Z) 抽出に与える影響の評価。

提案手法

• CMS、D0、H1共同研究グループが用いてきた既存の αₛ(M_Z) 確定手法の要素を統合し、新しい統計的抽出手法を提案する。
• 理論的断面積を各データセットについて、NNPDF3.0 PDF セットを用いた NLO pQCD 予測により計算する。
• ジャイティングエネルギースケール、PDF セット、非摂動的補正からの系統的不確実性を、すべての実験で一貫して評価する。
• 理論的精度を向上させるために、非摂動的補正および関連する電弱補正（必要に応じて）を含める。
• CDF、CMS、D0、H1、STAR、ZEUSのデータを同時にフィットする。ATLAS はデータセットに不整合があるため除外する。
• 不確実性予算を実験的要因、PDF セット、スケール、理論的要因に分解し、それらの相対的寄与度を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NLO pQCD 予測を用いて、複数の実験からの包含的ジャイティング断面積データを一括して αₛ(M_Z) 抽出に統合することは可能か？
• RQ2 複数の実験からのデータを統合した場合、単一のデータセットを用いた場合と比較して、αₛ(M_Z) の実験的不確実性はどの程度低減されるか？
• RQ3 同じデータセットに異なる αₛ(M_Z) 抽出手法を適用した場合、その結果および系統的不確実性はどのように比較できるか？
• RQ4 pp、p̄p、ep などの異なる実験（例：pp、p̄p、ep）からの包含的ジャイティング断面積測定値は、NLO pQCD 水準でどの程度互いに整合しているか？
• RQ5 現在の包含的ジャイティング断面積からの αₛ(M_Z) 確定における主な不確実性源は何か。また、将来の NNLO 計算によりその不確実性はどのように低減されるか？

主な発見

• CDF、CMS、D0、H1、STAR、ZEUSのデータに対する同時フィットにより、αₛ(M_Z) の実験的不確実性が 1.0% にまで低減した。これは、最も精度の高い単一のデータセットを用いた場合の 1.9% から顕著に改善された。
• 抽出された αₛ(M_Z) の値は 0.1192 であり、合計不確実性は規格化スケール依存性に支配されており、他の個々の不確実性よりも 3 倍以上大きい。
• 選択されたすべてのデータセットが αₛ(M_Z) = 0.1192 の NLO pQCD 予測によってよく説明されており、実験および運動的領域間での整合性が良好であることが示された。
• 個々のデータセットからの結果は互いに一貫しており、世界平均値とも一致しており、顕著な矛盾は観察されなかった。
• ATLAS データセットは、共通フィットから除外されたが、別個のフィットにより同等の結果が得られた。
• 本研究は、将来の NNLO における αₛ(M_Z) 確定のための堅牢な枠組みを確立し、非摂動的補正を一貫した方法で再評価するための提言を行った。