[論文レビュー] Parton distributions and small-x QCD at the Large Hadron Electron Collider

Juan Rojo, Fabrizio Caola|ArXiv.org|Jun 11, 2009

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、NNPDF手法を用いて、小型x部材分布関数（PDF）の不確実性、特にグルーオンの不確実性を大幅に低減できる可能性について、大型ハドロン陽電子衝突型加速器（LHeC）の潜在的性能を調査する。LHeCにおける高精度な$F_2$および$F_L$構造関数データのシミュレーションを通じて、$F_2$と$F_L$の併用測定が、統計的に有意なレベルで小型xグルーオン状態を区別できることを示しており、DGLAP進化からの逸脱や、飽和または再summationを含む小型xQCDダイナミクスのテストに強力なプローブを提供する。

ABSTRACT

The proposed Large Hadron Electron Collider (LHeC) at CERN would bring Deep-Inelastic scattering into the unexplored TeV regime. The LHeC rich physics program, among other topics, includes both precision SM measurements to complement LHC physics as well as studies of QCD in the high energy limit. The present contribution reports on ongoing studies within the NNPDF framework towards the LHeC CDR. We study the impact of LHeC simulated data on PDF uncertainties, in particular the small-x gluon. We also assess the LHeC potential to disentangle between various scenarios of small-x QCD, including saturation models and small-x resummation. Finally, we explore how deviations from DGLAP can be quantified in inclusive measurements.

研究の動機と目的

• LHeCの擬似データが、特にグルーオンPDFにおける小型x部材分布関数の不確実性低減に与える影響を評価すること。
• LHeCが、飽和モデルや小型x再summationを含む、競合する小型xQCD状態を区別できる能力を評価すること。
• 包括的深接続散乱観測量における標準的DGLAP進化からの逸脱を検出するための統計的フレームワークを構築すること。
• 高エネルギーで未探索の運動量領域において、不偏なPDF決定と正確な不確実性伝播を実現するNNPDF手法の妥当性を検証すること。

提案手法

• ニューラルネットワークを普遍的補間関数として用い、実験的不確実性の伝播にモンテカルロサンプリングを適用するNNPDF手法を採用する。
• LHeCの擬似データとして、$E_e = 70$ GeV、$\theta_e \leq 179^\circ$、$\int \mathcal{L} = 1$ fb$^{-1}$の条件下で、$F_2(x,Q^2)$および$F_L(x,Q^2)$のデータを生成し、それぞれ平均不確実性が$\sim 2\%$および$\sim 8\%$となるように設定する。
• NNPDF1.2のデータとLHeCの擬似データを組み合わせ、同じ関数形と不確実性処理を用いて、グローバルPDFフィットを実施する。
• DGLAP予測からの逸脱を定量化するために、距離指標$d(x,Q^2) = \sqrt{ \frac{F^{\rm fit} - F^{\rm data}}{\sigma_{\rm fit}^2 + \sigma_{\rm data}^2} } \times \text{sign}(F^{\rm data} - F^{\rm fit})$を用いる。
• 非DGLAP効果への感受性を検証するため、飽和に由来する$Q^2 \geq A x^{-0.3}$の閾値を超えるデータ点を除外し、フィットの質と残差相関を評価する。
• NNPDF1.0の中央値および$\pm 1\sigma$のグルーオンPDFの3つの状況をシミュレートし、分離能力を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LHeCのデータは、小型xグルーオンPDFの不確実性を顕著に低減できるか？
• RQ2 $F_2$単独に比べて、$F_L$測定が小型xグルーオンに対する感度をどの程度向上させるか？
• RQ3 LHeCはDGLAP進化からの逸脱を検出できるか？ もしそうなら、どのように定量化できるか？
• RQ4 NNPDF手法は、飽和と再summationを含む、競合する小型xQCDモデルを信頼性高く区別できるか？
• RQ5 標準的DGLAPに基づくPDF抽出が安全な運動量領域はどこか？ また、非線形効果やBFKLに類似した効果が現れる可能性がある領域はどこか？

主な発見

• $F_2$のLHeC擬似データのみを追加すると、スケーリング違反を通じたグルーオンの間接的役割のため、小型xグルーオンPDFの不確実性低減は限定的となる。
• 両方の$F_2$および$F_L$の擬似データを組み合わせると、$F_L$がグルーオンPDFに対してより強い感受性を示すため、小型xグルーオンの不確実性が顕著に低減される。
• NNPDF1.0の中央値および$\pm 1\sigma$の3つの極端な小型xグルーオン状況は、$F_2 + F_L$データの組み合わせによるフィットで正確に分離可能であり、高い感受性が示された。
• 距離指標$d(x,Q^2)$は、$Q^2 \geq 1.5 x^{-0.3}$のデータ点を除外した場合、残差に相関の兆候を示しており、小型x領域におけるDGLAPからの逸脱の可能性を示唆している。
• LHeCの拡張された運動量領域を活用することで、小型xQCDダイナミクスの強力なテストが可能となり、特に$F_L$が小型xにおけるグルーオンの振る舞いを解明する上で中心的な役割を果たす。
• NNPDF手法により、固定関数形によるバイアスを回避する統計的に信頼性のある非パラメトリックなPDF決定が可能となり、未探索のLHeCの運動量領域を効果的に探査するのに最適である。