[論文レビュー] Probing extra dimensions through the invisible Higgs decay

Daniele Dominici|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2005

Black Holes and Theoretical Physics参考文献 7被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、大規模な追加次元（ADD）モデルにおけるヒッグス bosonの見えない崩壊が、LHCおよび将来の線形衝突型加速器（LC）で探査可能であると提唱している。主な結果は、LHC単独ではモデルパラメータを正確に特定できないが、LHCとLCのデータを組み合わせることで、特に軽いヒッグス bosonおよび中程度のM_D値において、δ、M_D、およびξを正確に特定可能となることである。

ABSTRACT

In the large extra dimension model of Arkani-Hamed, Dimopoulos and Dvali the presence of an interaction between the Ricci scalar curvature and the Higgs doublet of the Standard Model makes a light Higgs boson observable at LHC at the 5 sigma level through the fusion process pp-> W*W* +X -> Higgs, graviscalars +X -> invisible+X for the portion of the Higgs-graviscalar mixing (xi) and effective Planck mass (M_D) parameter space where channels relying on visible Higgs decays fail to achieve a 5 sigma signal. However even if the LHC has a good chance of seeing a signal, it will not be able to determine the parameters of the model with any real precision. This goal can be reached by adding the following LC measurements: gamma+missing E_T, Higgs production and decay in the visible SM-like final states and in the invisible final state.

研究の動機と目的

• 標準模型の崩壊チャンネルが5σの有意水準に達しない場合に、LHCでADDモデルにおける見えないヒッグス崩壊を検出できるかを調査すること。
• 特にξ（ヒッグス-重力スカラ結合定数）およびM_D（有効プランク質量）を含むADDモデルのパラメータを特定するにあたり、LHC単独の測定の限界を評価すること。
• 将来のe+e−線形衝突型加速器（LC）での高精度測定とLHCデータを組み合わせることで、ADDモデルパラメータの特定が著しく向上することを示すこと。
• さまざまな最終状態（可視ヒッグス崩壊、見えない崩壊、γ + E_T）の感度を、ヒッグスボソンの質量およびモデルパラメータの違いに応じて評価すること。
• 特に重力スカラ混合パラメータξおよび追加次元の数δに対して、LHCとLCのデータを統合した際のパラメータ分解能の向上を定量すること。

提案手法

• 作用に非最小結合項を導入することでヒッグス-重力スカラ混合をモデル化：S = -ξ ∫ d⁴x √g_ind R(g_ind) H†H。
• 混合ラグランジアンℒ_mix = ε h ∑_{n>0} s_n を導出。ここでε ∝ ξ v m_h² √[(3(δ-1))/(δ+2)] / M_P であり、s_n は重力スカラのカルツァ＝クラインモードである。
• 有効ヒッグス崩壊幅Γ_h→gravisc. ∝ ξ² v² m_h^{1+δ} / M_D^{2+δ} を計算。ここでM_DはD次元プランクスケールに関連する。
• 物理状態のコherentな振幅和を用いて、WW → h′ + ∑ s′_m → F の断面積を計算し、標準模型断面積を[Γ_h / (Γ_h + Γ_h→gravisc.)]でスケーリングした形に修正する。
• LHCとLCのデータを統合するため、可視および見えないチャンネルにおける信号率のΔχ²を計算し、バックグラウンド推定および強度スケーリングを組み込む。
• TESLA研究の結果を用い、LCにおけるγ + E_T信号の感度を評価。バックグラウンド断面積は、√s = 500–1000 GeVにおけるKKおよびnunugpvシミュレーションから得る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準模型崩壊チャンネルが5σに達しない場合に、ADDモデルにおける見えないヒッグス崩壊はLHCで検出可能か？
• RQ2 LHC単独で、ADDモデルのパラメータξ、M_D、δをどの程度正確に特定できるか？
• RQ3 将来の線形衝突型加速器での高精度測定を加えることで、LHC単独のデータに比べてADDモデルパラメータの特定精度がどの程度向上するか？
• RQ4 γ + E_T最終状態は、ヒッグス-重力スカラ混合パラメータξを制約するために果たす役割は何か？
• RQ5 パラメータ特定の精度は、ヒッグスボソンの質量、M_D、および見えない分岐比にどのように依存するか？

主な発見

• 軽いヒッグスボソン（m_h = 120 GeV）では、M_D ≈ 1 TeVおよびξ = 0.85の場合、見えない分岐比が最大0.85に達し、見えない崩壊による検出が可能となる。
• M_D > 2 TeVの場合、パラメータ空間における信号率のデゲネラシーのため、LHC単独ではδおよびM_Dの特定が著しく制限される。
• LCのデータ（特に見えないヒッグス崩壊およびγ + E_T最終状態）を加えることで、特にM_D ≤ 2 TeVの場合、δおよびM_Dの正確な特定が可能となる。
• 混合パラメータξの特定は、LCデータでも困難であるが、見えない分岐比が大きい場合（例：M_D = 2 TeV、ξ = 0.5）には、可視モードが抑制され、ξの変動に敏感になるため、例外的に特定可能となる。
• LHCおよびLCの強度を低下させても、精度の低下は緩やかであり、統合されたLHC+LC解析は低強度でも安定である。
• LHCとLCのデータを統合すると、95%信頼区間の除外領域が著しく縮小され、LHC単独（薄いグレー／イエロー領域）と比較して、より小さな濃いグレー（青）領域が示され、パラメータ分解能の向上が明確に確認される。