[論文レビュー] Inclusive D-Meson Production at the LHC

H. Spiesberger|arXiv (Cornell University)|May 31, 2012

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、一般質量可変フレーバー数スキーム（GM-VFNS）を用いてLHCにおける包含的D中間子生成の次-leadingオーダー予測を提示し、√s = 7 TeVにおけるALICEデータと理論を比較している。理論的予測が低pTデータを適切に記述できるのは、GM-VFNSにおけるスケール選択が適切である場合に限るが、大ラピディティ測定はプロトン内における内在的 charm のモデルを制約可能であり、特定の内在的 charm パラメータ化では顕著な増幅が予測される。

ABSTRACT

I present predictions for the inclusive production of D mesons at the CERN LHC in the general-mass variable-flavor-number scheme at next-to-leading order. Numerical results are compared to data where available, and uncertainties due to scale variations, parton distribution functions and charm mass are discussed. I point out that measurements at large rapidity have the potential to pin down models of intrinsic charm.

研究の動機と目的

• GM-VFNSフレームワークを用いて、LHCにおける包含的D中間子生成の高精度な次-leadingオーダー予測を提供すること。
• 理論的予測を、横運動量およびラピディティ分布に関する利用可能なALICEデータと比較すること。
• スケール変動、パートン分布関数（PDFs）、およびcharm quark質量に起因する理論的不確実性を評価すること。
• 大ラピディティにおけるD中間子測定が、プロトン内における内在的 charm モデルを制約する可能性を評価すること。

提案手法

• DGLAPのPDFおよび分岐関数（FFs）の進化による大きな対数項の再結合を含めるために、次-leadingオーダーで一般質量可変フレーバー数スキーム（GM-VFNS）を用いる。
• CTEQ6.6 PDFとRef. [10]のFFをGM-VFNS計算に用い、理論的不確実性を推定するためのξiパラメータによるスケール変動を実施する。
• 固定フレーバー数スキーム（FFNS）の結果と比較し、特に低pT領域でFFNSがより優れていることを見る。
• CT10、MSTW08-NLO、NNPDF 2.1、HERAPDF 1.5の異なるPDFセットを用いて、断面積予測におけるPDF関連の不確実性を評価する。
• CTEQ6.6に含まれる内在的 charm モデル（BHPSおよび高強度の海的charm成分）を組み込み、D中間子生成におけるラピディティ依存性の増幅を推定する。
• すべての断面積をξi = 1のGM-VFNS予測に正規化し、低pTにおける重いクォーク成分の制御された減少を探索するためのスケールパラメータを変化させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GM-VFNS予測は、√s = 7 TeVにおけるALICEのD0中間子横運動量分布データをどの程度適切に記述できるか？
• RQ2 スケール変動およびPDFの不確実性は、D中間子生成の理論的予測にどの程度影響を与えるか？
• RQ3 GM-VFNSにおける因子化および重ね合わせスケールパラメータの選択が、従来FFNSが好まれる低pT領域でデータとの整合性を改善できるか？
• RQ4 大ラピディティにおけるD中間子生成は、プロトン内における内在的 charm モデルにどの程度感受性を示すか？
• RQ5 異なるPDFセットおよびcharmクォーク質量は、特に低pT領域で予測断面積にどの程度影響を与えるか？

主な発見

• ξi = 1のGM-VFNS予測は、pT < 5 GeV領域でデータを過剰に予測しており、この領域ではFFNSがより優れていることから、低pT領域におけるGM-VFNSのスケールチューニングの必要性が示唆される。
• 最適化されたスケールパラメータ（例：ξI = ξF = 0.8、ξR = 1）を用いることで、GM-VFNS予測は低pTを含む全pT領域でALICEデータと整合するようになる。
• スケール不確実性はGM-VFNSの方がFFNSより小さいため、大きな対数項の再結合が行われる高pT領域でのGM-VFNSの使用を支持する。
• CT10、MSTW08-NLO、NNPDF 2.1、HERAPDF 1.5の異なるPDFセットは、実験的不確実性の範囲内で一貫した予測をもたらし、特定のセットに強い偏りはない。
• PDFとFFのフィットで不一致なmc値が原因で、低pT領域に残存するmc依存性が確認され、本研究ではmc = 1.5 GeVを用いているが、一部のPDFセットでは1.3–1.4 GeVが使用されている。
• 内在的 charm モデル（BHPSおよび高強度の海的成分）の理論的予測は、大ラピディティ領域でD中間子生成に顕著な増幅を示し、BHPSモデルではpTとともに増幅が増加する傾向を示しており、LHCbのデータがこれらのモデルを制約可能である可能性を示唆する。