[論文レビュー] Measurements of inclusive and differential cross sections for top quark production in association with a Z boson in proton-proton collisions at $ \sqrt{s} $ = 13 TeV

Hayrapetyan, Aram, Aram Hayrapetyan+2398 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2024

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 1

ひとこと要約

本論文は、138 fb⁻¹ の CMS データを用いて、√s = 13 TeV の陽子-陽子衝突において、トップクォークのZボソンとともに生成される過程（ttZ + tWZ および tZq）の包括的および微分的断面積を同時に測定した最初の研究である。イベントを ttZ + tWZ、tZq、バックグラウンドの3つのカテゴリに分類するためのマルチクラス深層ニューラルネットワーク（DNN）を用い、系統的不確実性および相関を考慮したプロファイル尤度フィットにより断面積を抽出した。結果として、ttZ + tWZ の包括的断面積は 1.14 ± 0.07 pb、tZq は 0.81 ± 0.10 pb と測定され、標準模型の予測と良好に一致した。

ABSTRACT

Measurements are presented of inclusive and differential cross sections for Z boson associated production of top quark pairs ($\mathrm{t\bar{t}}$Z) and single top quarks (tZq or tWZ). The data were recorded in proton-proton collisions at a center-of-mass energy of 13 TeV, corresponding to an integrated luminosity of 138 fb$^{-1}$. Events with three or more leptons, electrons or muons, are selected and a multiclass deep neural network is used to separate three event categories, the $\mathrm{t\bar{t}}$Z and tWZ processes, the tZq process, and the backgrounds. A profile likelihood approach is used to unfold the differential cross sections, to account for systematic uncertainties, and to determine the correlations between the two signal categories in one global fit. The inclusive cross sections for a dilepton invariant mass between 70 and 110 GeV are measured to be 1.14 $\pm$ 0.07 pb for the sum of $\mathrm{t\bar{t}}$Z and tWZ, and 0.81 $\pm$ 0.10 pb for tZq, in good agreement with theoretical predictions.

研究の動機と目的

• 陽子-陽子衝突における √s = 13 TeV でのトップクォークがZボソンとともに生成される過程の包括的および微分的断面積を測定すること。
• ttZ + tWZ および tZq の両過程の断面積を同時に抽出し、それらの相関を直接測定すること。
• 複数のトップ-Z生成チャンネルのデータをグローバルフィットに統合することで、新しい物理の感度を向上させること。
• 高精度なデータを用いて、摂動的QCDおよびモンテカルロジェネレータの理論予測を検証すること。
• 高度なマルチクラス分類により、非即時のレプトンおよびWZ生成からのバックグラウンド汚染を低減すること。

提案手法

• 3個以上の分離されたレプトン（電子またはミューオン）を有するイベントが選別され、そのうち2個がZボソン候補を形成する。
• マルチクラス深層ニューラルネットワーク（DNN）が、3つのカテゴリ（ttZ + tWZ シグナル、tZq シグナル、バックグラウンド）の尤度スコアを割り当てる。
• DNN は、主なバックグラウンド（非即時のレプトンおよびWZ生成を含む）とシグナル過程を区別するようにトレーニングされる。
• プロファイル尤度フィットを用いて、包括的および微分的断面積を抽出し、系統的不確実性のためのノイズパラメータを同時に制約する。
• デバイス効果およびエネルギー分解能の補正を行うために、プロファイル尤度アプローチを用いて微分断面積をアンフォールドする。
• 2つのシグナルプロセス間の相関はグローバルフィットを通じて直接的に決定され、有効場理論解析における制約の改善が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 √s = 13 TeV におけるトップクォーク対およびシングルトップクォークがZボソンとともに生成される過程の包括的および微分的断面積は何か？
• RQ2 ttZ + tWZ および tZq の測定断面積は、標準模型の予測とどの程度一致するか？
• RQ3 ttZ + tWZ および tZq シグナルプロセス間の相関は何か？ そして、グローバルフィットでどのように活用できるか？
• RQ4 非即時のレプトンおよびWZ生成は、この最終状態におけるバックグラウンドにどの程度寄与しているか？
• RQ5 マルチクラス深層ニューラルネットワークは、高い純度で重複するトップ-Z生成チャンネルを効果的に分離できるか？

主な発見

• ttZ + tWZ 生成の包括的断面積は 1.14 ± 0.07 pb と測定され、標準模型の予測と整合的である。
• tZq 生成の包括的断面積は 0.81 ± 0.10 pb と測定され、理論的期待値と良好に一致している。
• 測定された断面積は、次-leading-order 量子色力学（QCD）予測と良好に一致している。
• ttZ + tWZ および tZq シグナルカテゴリ間の相関はグローバルフィットを通じて直接決定され、将来の有効場理論解析における感度向上が可能になった。
• マルチクラス DNN は、非即時のレプトンおよびWZ事象からの汚染を顕著に低減する効果的な分離を達成した。
• 微分断面積はプロファイル尤度アプローチを用いてアンフォールドされ、デバイス効果および系統的不確実性を高精度で補正した。