[論文レビュー] Impact of jet-production data on the next-to-next-to-leading-order determination of HERAPDF2.0 parton distributions

H, Zeus collaborations+235 more|arXiv (Cornell University)|Dec 2, 2021

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、HERAのep散乱およびジェット生成データの次々次の高次の（NNLO）グローバルフィットを提示し、より高い精度で部分子分布関数（PDFs）を決定する。αs(MZ²)とPDFsを同時にフィットすることにより、αs(MZ²) = 0.1156 ± 0.0011（実験的）± 0.0001/−0.0002（モデル＋パラメータ化）± 0.0029（スケール）が得られ、ジェットデータのおかげでグルーオンPDFの不確実性が低減され、包含的およびジェットデータセット間の整合性が確認された。

ABSTRACT

The HERAPDF2.0 ensemble of parton distribution functions (PDFs) was introduced in 2015. The final stage is presented, a next-to-next-to-leading-order (NNLO) analysis of the HERA data on inclusive deep inelastic $ep$ scattering together with jet data as published by the H1 and ZEUS collaborations. A perturbative QCD fit, simultaneously of $α_s(M_Z^2)$ and and the PDFs, was performed with the result $α_s(M_Z^2) = 0.1156 \pm 0.0011~{ m (exp)}~ ^{+0.0001}_{-0.0002}~ { m (model}$ ${ m +~parameterisation)}~ \pm 0.0029~{ m (scale)}$. The PDF sets of HERAPDF2.0Jets NNLO were determined with separate fits using two fixed values of $α_s(M_Z^2)$, $α_s(M_Z^2)=0.1155$ and $0.118$, since the latter value was already chosen for the published HERAPDF2.0 NNLO analysis based on HERA inclusive DIS data only. The different sets of PDFs are presented, evaluated and compared. The consistency of the PDFs determined with and without the jet data demonstrates the consistency of HERA inclusive and jet-production cross-section data. The inclusion of the jet data reduced the uncertainty on the gluon PDF. Predictions based on the PDFs of HERAPDF2.0Jets NNLO give an excellent description of the jet-production data used as input.

研究の動機と目的

• HERAデータのグローバルフィットにジェット生成データを組み込むことで、部分子分布関数（PDFs）の精度を向上させること。
• 摂動的QCDにおける次々次の高次（NNLO）で、包含的ディープインエラスティック散乱（DIS）およびジェット生成データの整合性を検証すること。
• PDFsとαsを同時にフィットすることで、強い結合定数αs(MZ²)のより正確な値を決定すること。
• ジェットデータがグルーオンPDFの不確実性および全体的なPDFセットの品質に与える影響を評価すること。
• 高エネルギー物理学の素描的応用に使用可能な、新しい自己一貫性のあるPDFセット、HERAPDF2.0Jets NNLOを提供すること。

提案手法

• H1およびZEUS協会のHERAの包含的ep散乱データおよびジェット生成データを、同時にNNLO pQCDでフィットした。
• グローバルフィットフレームワークを用いて、実験的、モデル的、パラメータ化の不確実性を含めた状態で、PDFsとαs(MZ²)を一度のフィットで抽出した。
• 比較のため、別個のPDFフィットのためにαs(MZ²)を0.1155および0.118に固定した。
• NNLO予測を、質量ゼロのジェットを仮定し、因子化および重正化スケールを適切に設定することで、NNLOJETイベントジェネレータを用いて計算した。
• データチャンク間の完全に相関した場合と50%相関／50%非相関の仮定の下で、スケール不確実性を評価した。
• 得られたPDFセットを、ジェットデータを含まないHERAPDF2.0 NNLOと比較し、整合性および正確性を検証した。

Figure 1: Difference between $\chi^{2}$ and $\chi^{2}_{\rm min}$ versus a) $M_{c}$ for $M_{b}=4.2$ GeV at NNLO with $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})=0.1155$ , b) $M_{c}$ for $M_{b}=4.3$ GeV at NLO with $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})=0.118$ , c) $M_{b}$ with $M_{c}=1.41\,$ GeV at NNLO with $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})=0.115

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ジェット生成データの組み込みが、グローバルNNLOフィットにおけるαs(MZ²)の決定にどのように影響するか？
• RQ2 HERAの包含的DISおよびジェット生成データセットは、NNLO精度でどの程度一致しているか？
• RQ3 ジェットデータがHERAPDF2.0フレームワークにおけるグルーオンPDFの不確実性に与える影響は何か？
• RQ4 HERAPDF2.0Jets NNLO PDFセットは、元のHERAPDF2.0 NNLOと比較して、整合性および予測力の面でどの程度優れているか？
• RQ5 包含的およびジェットデータをNNLOで同時に含むグローバルフィットから抽出された強い結合定数αs(MZ²)の精度はどの程度か？

主な発見

• 同時にフィットしたNNLOの結果として、αs(MZ²) = 0.1156 ± 0.0011（実験的）± 0.0001/−0.0002（モデル＋パラメータ化）± 0.0029（スケール）が得られ、世界平均と整合的であった。
• ジェットデータの組み込みにより、グルーオンPDFの不確実性が低減され、特にx > 10⁻³の領域で、ジェットデータが不確実性低減の主因となった。
• HERAPDF2.0Jets NNLO PDFに基づく予測は、フィットに使用されたジェット生成データと非常に良好に一致しており、データの整合性が確認された。
• αs(MZ²) = 0.1155および0.118のHERAPDF2.0Jets NNLO PDFセットは、全運動量領域にわたり、元のHERAPDF2.0 NNLO PDFと一致しており、互いに整合的であった。
• 完全に相関したスケール不確実性±0.0029は、50%相関／50%非相関の仮定の下で±0.0022に低減され、以前のNLO結果と整合した。
• HERAPDF2.0Jets NNLO PDFセットは、HERAPDF2.0のエントレープを完成させ、NNLOで完全にHERAデータから導出された、自己一貫性があり高精度なPDFセットを提供した。

Figure 2: Difference between $\chi^{2}$ and $\chi^{2}_{\rm min}$ versus $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})$ for HERAPDF2.0Jets NNLO fits with fixed $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})$ . The result and all uncertainties determined for the HERAPDF2.0Jets NNLO fit with free $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})$ are also shown, added in qua