[論文レビュー] Search for third-generation vector-like leptons in $pp$ collisions at $\sqrt{s} = 13\, ext{TeV}$ with the ATLAS detector

Georges Aad, Aad, Georges+2970 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2023

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 2

ひとこと要約

本研究では、ATLAS検出器が収集した139 fb⁻¹のデータを用いて、√s = 13 TeVの陽子-陽子衝突において、第三世代のベクトル型レプトン（VLL）を探索した。多レプトン最終状態において、信号とバックグラウンドを区別するために機械学習によるブーストド決定木分類器を用いた分析により、これまでで最も厳しい除外限界が得られ、95%信頼水準で130 GeV〜900 GeVの質量範囲のダブルットVLLが除外された。最大の除外能力は970 GeVに達した。

ABSTRACT

A search for vector-like leptons in multilepton (two, three, or four-or-more electrons plus muons) final states with zero or more hadronic $τ$-lepton decays is presented. The search is performed using a dataset corresponding to an integrated luminosity of 139 fb$^{-1}$ of proton$-$proton collisions at a centre-of-mass energy of 13 TeV recorded by the ATLAS detector at the LHC. To maximize the separation of signal and background, a machine-learning classifier is used. No excess of events is observed beyond the Standard Model expectation. Using a doublet vector-like lepton model, vector-like leptons coupling to third-generation Standard Model leptons are excluded in the mass range from 130 GeV to 900 GeV at the 95% confidence level, while the highest excluded mass is expected to be 970 GeV.

研究の動機と目的

• 大型ハドロン衝突型加速器（LHC）において、ハドロン的崩壊を示すタウレプトンを含む多レプトン最終状態で第三世代ベクトル型レプトン（VLL）を探索すること。
• 機械学習によるブーストド決定木分類器を用いて、信号とバックグラウンドの分離を向上させること。
• 第三世代標準模型レプトンと結合するベクトル型レプトンの質量に対する新しい除外限界を設定すること。
• 特にダブルットVLLモデルを含む、ベクトル型フェルミオンを導入することで標準模型を拡張するモデルの妥当性を検証すること。
• Run 2の全データセットを踏まえたVLLの素粒子物理学的制約を更新すること。

提案手法

• 本分析では、ATLAS検出器が収集した139 fb⁻¹のpp衝突データ（√s = 13 TeV）を用いた。
• イベント選抜は、少なくとも2つの電荷を有するレプトン（e±, μ±）、0個以上のハドロン的崩壊を示すタウレプトン、および欠落運動量を含む条件に基づいて行われた。
• 運動量的およびトポロジカルな変数を用いて、信号とバックグラウンドの分離を最大化する目的でブーストド決定木（BDT）分類器を訓練した。
• バックグラウンドはデータの制御領域を用いて推定され、モンテカルロシミュレーションを用いて検証された。
• 主な要因としてジェットエネルギースケール、レプトン再構築、トリガー効率の系統的不確実性が評価された。
• プロファイル条件付き最尤法を用いて、95%信頼水準におけるVLL生成断面積の上限が設定された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ATLAS実験は、13 TeVの多レプトン最終状態において、第三世代ベクトル型レプトンに対してどの程度の感度を有するか？
• RQ2 機械学習分類器は、標準模型バックグラウンドとVLL信号をどの程度効果的に区別できるか？
• RQ3 ダブルットモデルの枠組みにおいて、現在のベクトル型レプトン質量の除外限界は何か？
• RQ4 本結果は、ATLASおよびCMSによる同様の最終状態での以前の探索と比較してどう異なるか？
• RQ5 95%信頼水準における除外可能なベクトル型レプトンの最大質量は何か？

主な発見

• 標準模型バックグラウンドの予想を上回る顕著な過剰イベントは観測されなかった。
• ダブルットベクトル型レプトンモデルにおいて、第三世代レプトンと結合するVLLは、95%信頼水準で130 GeV〜900 GeVの質量範囲で除外された。
• 最大の除外質量は970 GeVと予想され、本チャネルでこれまでで最も厳しい制限となった。
• 運動量的およびトポロジカル特徴量を用いてトレーニングされたブーストド決定木分類器の導入により、バックグラウンドの抑制が向上した。
• 結果は標準模型と整合的であり、ベクトル型フェルミオンを含む新しい物理モデルに対する制約を提供した。
• 特に高質量領域において、類似した最終状態での以前のATLASおよびCMSの探索を上回る除外限界が得られた。