[論文レビュー] Methods to Select Soft Diffraction Dissociation at the LHC

Emily Laura Nurse, S. Sen|arXiv (Cornell University)|Jul 13, 2011

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 19被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、LHCにおけるATLASおよびCMS検出器の迅速性ギャップを用いたソフトな微分散崩壊事象の選別手法を評価する。迅速性ギャップΔη > 3かつpT > 200 MeVの条件を満たすと、98.8%の微分散崩壊事象を抽出できるが、前方迅速性カバー範囲が限られている（|η| < 5.2）ため、単一（SDD）と二重（DDD）微分散崩壊を区別できない。したがって、現在の検出器幾何学的条件下では純粋なSDDサンプルの選別は現実的でない。

ABSTRACT

Diffractive events at hadron colliders are typically characterised by a region of the detector without particles, known as a rapidity gap. In order to observe diffractive events in this way, we consider the pseudorapidity acceptance in the forward region of the ATLAS and CMS detectors at the Large Hadron Collider (LHC) and discuss the methods to select soft diffractive dissociation for pp collisions at sqrt(s) = 7 TeV. We showed that in the limited detector rapidity acceptance, it is possible to select diffractive dissociated events by requiring a rapidity gap in the event, however, it is not possible to distinguish single diffractive dissociated events from double diffractive dissociated events with a low diffractive mass.

研究の動機と目的

• ATLASおよびCMS検出器における迅速性ギャップを用いたLHCにおけるソフト微分散崩壊事象の選別可能性を評価すること。
• 検出器の前方迅速性カバー範囲が限られている中で、迅速性ギャップ基準を用いて単一（SDD）と二重（DDD）微分散崩壊事象を区別できるかどうかを特定すること。
• トラッカーおよびバーテックス再構築の制限が微分散事象選別に与える影響を評価すること。
• DDD汚染補正を避けることで、微分断面積測定のモデル依存性を最小限に抑えること。
• 検出器の制限を踏まえ、SDD事象を分離しようと試みるのではなく、直接的に包括的迅速性ギャップ断面積を測定することを推奨すること。

提案手法

• √s = 7 TeVにおける微分散事象をモデル化するため、PYTHIA 8およびPYTHIA 6-D6Tを用いたモンテカルロシミュレーションを実施。
• 迅速性ギャップを、|η| < 5.2の領域に粒子が存在しないことと定義し、すべての最終状態粒子に対してpT > 200 MeVの条件を課す。
• エッジギャップ（Δη > 3）に基づいて事象を分類し、そのサンプルに含まれるSDDおよびDDD事象の割合を測定。
• 崩壊した系のインバリアント質量を用いて、縦方向運動量損失の分数（ξ）を計算：ξ = (MX/√s)²。
• PYTHIA 8とPYTHIA 6-D6Tの間でのモデル依存性を比較するため、dσ/dΔηおよびdσ/dlog₁₀ξの分布を分析。
• 特に低質量の前方崩壊に対して影響を及える、|η| < 2.5における主バーテックス再構築の影響を評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ATLASおよびCMS検出器の前方領域における迅速性ギャップを、LHCにおけるソフト微分散崩壊事象の効果的選別に用いることができるか？
• RQ2 現在の検出器受容域内において、迅速性ギャップ基準を用いて単一微分散崩壊（SDD）と二重微分散崩壊（DDD）をどの程度区別できるか？
• RQ3 前方迅速性カバー範囲が限られている（|η| < 5.2）場合、選別された微分散サンプルの純度と完全性にどのような影響を与えるか？
• RQ4 迅速性ギャップサイズから推定される微分断面積のモデル依存性はどの程度で、それが断面積測定にどのような影響を及えるか？
• RQ5 包括的最小バイアスデータを補正してSDD事象を抽出することは可能か、あるいはより好ましいのはSDD事象の抽出を試みるのではなく、直接的に包括的迅速性ギャップ断面積を測定することか？

主な発見

• |η| < 5.2の領域で、すべての最終状態粒子に対してpT > 200 MeVを満たすエッジギャップ（Δη > 3）を要件とすると、PYTHIA 8の結果によれば、98.8%の事象が微分散崩壊であることが抽出される。
• 高い純度にもかかわらず、抽出された微分散事象の42.1%が二重微分散崩壊（DDD）事象であるため、この手法では純粋なSDDサンプルの選別は不可能である。
• 同じギャップサイズに対してξ値のモデル依存性は顕著であり、特に小さなギャップサイズではPYTHIA 8とPYTHIA 6-D6Tの間で差が観察された。
• 中央ギャップはSDDとDDDを区別するのにあまり効果的ではなく、DDD事象のわずか少数にしか中央ギャップが見られない。
• トラッカー領域（|η| < 2.5）における主バーテックス再構築は、非常に低質量で前方に崩壊する事象（Δη > 8の大きなギャップを有する）を抑制するため、微分散事象選別には実用的でない。
• 本研究は、包括的最小バイアスデータを補正してSDD断面積を抽出しようとすることは推奨できないと結論づける。モデル依存性が高いため、直接的に包括的迅速性ギャップ断面積を測定することがより好ましい。