[論文レビュー] Spin Orbit Correlations and the Structure of the Nucleon

H. Avakian, B. Parsamyan+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2019

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 207被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、半包含的深エネルギースキャッタリング（SIDIS）データからのモデルに依存しない高精度な横運動量依存性（TMD）部分子分布関数および分岐関数の抽出と検証を可能にする包括的な抽出・検証フレームワーク（EVA）を提案する。実験データ、放射修正、GEANTベースのシミュレーション、および入力TMDとの繰り返し検証を統合することで、系統的不確実性に対して頑健であり、leading twistを超える3次元 nucleon 構造の研究を支援する。

ABSTRACT

Extensive experimental measurements of spin and azimuthal asymmetries in various processes have stimulated theoretical interest and progress in studies of the nucleon structure. Interpretation of experimental data in terms of parton distribution functions, generalized to describe transverse momentum and spatial parton distributions, is one of the main remaining challenges of modern nuclear physics. These new parton distribution and fragmentation functions encode the motion and the position of partons and are often referred to as three-dimensional distributions describing the three-dimensional (3D) structure of the nucleon. Understanding of the production mechanism and performing phenomenological studies compatible with factorization theorems using minimal model assumptions are goals of analysis of the experimental data. HERMES and COMPASS Collaborations and experiments at Jefferson Lab have collected a wealth of polarized and unpolarized Semi-Inclusive Deep Inelastic Scattering (SIDIS) data. These data play a crucial role in current understanding of nucleon spin-phenomena as they cover a broad kinematical range. The Jefferson Lab 12 GeV upgrade data on polarized and unpolarized SIDIS will have remarkably higher precision at large parton fractional momentum $x$ compared to the existing data. We argue that both experimental and phenomenological communities will benefit from development of a comprehensive extraction framework that will facilitate extraction of 3D nucleon structure, help understand various assumptions in extraction and data analysis, help to insure the model independence of the experimental data and validate the extracted functions. In this review we present the latest developments in the field of the spin asymmetries and discuss different components involved in precision extraction of 3D partonic distribution and fragmentation functions.

研究の動機と目的

• 偏極および非偏極SIDISデータからのモデルに依存しない3次元的（3D）なパートン的構造関数の抽出という課題に取り組む。
• シミュレーションと放射修正を用いて、既知の入力TMDと照合する形でTMD PDFおよびFFの抽出を検証する体系的なフレームワークを開発する。
• 高次のねじれ（higher-twist）効果、放射修正、および位相空間の制限が、精度の高いSIDIS測定に与える系統的不確実性を低減する。
• ジェファーソンラボ12 GeVおよびエレクトロンイオニクスコollider（EIC）における将来の高精度実験を支援し、スピン・アゼイムスト異常性の堅牢な物性的分析を可能にする。
• SIDIS、Drell-Yan、$e^+e^-$を含む複数の過程におけるTMDの普遍性を検証するため、データ分析と検証プロトコルを統一する。

提案手法

• EVAフレームワークは、TMD抽出の入力として実験的ボーン断面積表（EBC）を用い、シミュレーションで使用されたのと同じセットを用いて放射修正を一貫して適用する。
• GEANTを用いたフォワードシミュレーションチェーンにより、抽出されたTMD PDFおよびFFからイベントを再構築し、実際のデータと比較可能なEBC表を生成する。
• 抽出されたTMDをイベント生成に使用された入力TMDと比較することで、一貫性と誤差推定を保証する形でフレームワークが抽出されたTMDの検証を実施する。
• $ ext{cos} heta$ モード、$ ext{sin} heta_S$ 項、または抽出におけるTMD進化を無視する仮定のテストを通じて、系統的誤差の推定を支援する。
• コンponents間のデータフローは標準化されたJSONファイルを介して管理され、実験間でのモularityと再現可能性を実現する。
• TMDlibやTMDplotterといった既存ツールとのインターフェースを設計することで、広範な物性的応用およびモデル検証を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、モデル依存性を最小限に抑えてSIDISデータからTMD部分子分布関数および分岐関数を抽出できるか？
• RQ2 放射修正、高次のねじれ寄与、位相空間の制限といった系統的効果の中で、TMD抽出の精度に最も顕著に影響を与える要因は何か？
• RQ3 EVAフレームワークは、既知の入力分布と照合する形で抽出されたTMDの一貫性をどの程度まで検証できるか？
• RQ4 統一された分析フレームワークを用いて、SIDIS、Drell-Yan、$e^+e^-$といった異なる過程におけるTMDの普遍性をどのように検証できるか？
• RQ5 特に$ ext{cos} heta_h$および$ ext{sin} heta_h$モーメントとして現れるスピン・アゼイムスト異常性は、nucleon内のクォーク・グルーオン相関をどのように明らかにするか？

主な発見

• EVAフレームワークは、完全なシミュレーションチェーンを通じて既知の入力分布と照合することで、TMD PDFおよびFFのモデルに依存しない抽出を可能にする。
• パイオンチャンネルにおける方位角モーメント、$ ext{cos} heta_h$および$ ext{sin} heta_h$は顕著なフレーバー依存性と高次のねじれ寄与を示し、非自明なクォーク・グルーオン相関を示唆する。
• 放射修正、制限された位相空間、標的分岐領域効果に起因する系統的不確実性は極めて重要であり、精度の高いSIDIS測定においてはこれを考慮しなければならない。
• $ ext{sin} heta_S$ や $ ext{cos} heta_h$ モードを無視する仮定の制御されたテストを可能にすることで、フレームワークはTMD進化および普遍性の研究を支援する。
• HERMES、COMPASS、ジェファーソンラボのデータの比較から、$ ext{cos} heta_h$および$ ext{sin} heta_h$モーメントの高次のねじれ性質が確認され、3次元 nucleon 構造においてその重要性が裏付けられる。
• TMDlibおよびTMDplotterのEVAフレームワークへの統合により、スケーラブルで再現可能かつインタラクティブな物性的TMDモデルの検証が可能になる。