[論文レビュー] Strategy and performance of the CMS long-lived particle trigger program in proton-proton collisions at $\sqrt{s}$ = 13.6 TeV

CMS Collaboration|arXiv (Cornell University)|Jan 24, 2026

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ひとこと要約

本論文は CMS Run 3 の長寿命粒子（LLP）トリガー計画を記述し、新しい LLP トリガーと 2022–2024 年データにおける性能、さまざまな検出器シグネチャに対する効率ベンチマークを示す。

ABSTRACT

In the physics program of the CMS experiment during the CERN LHC Run 3, which started in 2022, the long-lived particle triggers have been improved and extended to expand the scope of the corresponding searches. These dedicated triggers and their performance are described in this paper, using several theoretical benchmark models that extend the standard model of particle physics. The results are based on proton-proton collision data collected with the CMS detector during 2022$-$2024 at a center-of-mass energy of 13.6 TeV, corresponding to integrated luminosities of up to 123 fb$^{-1}$.

研究の動機と目的

• 標準模型を超える長寿命粒子への理論的動機を概説することで LLP 検索を動機付ける。
• LLP トリガーに関連する CMS 検出器、トリガー系、オフライン/オンライン再構成を説明する。
• Run 3 LLP トリガーアルゴリズムとそれらのデータ/MC効率を提示する。
• 異なる検出器シグネチャに跨る LLP トリガーの補完的受理を評価する。
• High-Luminosity LHC (HL-LHC) での LLP トリガリングの展望について論じる。

提案手法

• L1T および HLT の基盤を含む CMS 検出器とトリガーアーキテクチャを説明する。
• オフラインとオンライン再構成の相違を詳述し、逸脱オブジェクトの再構成を強調する。
• シグネチャ（トラッカー、カルリメータ、ミュオン）別に Run 3 の新しい LLP トリガーアルゴリズムを要約する。
• データとシミュレーションを比較して LLP ベンチマークのトリガー効率を評価する。
• フィデューシャル領域における補完的な LLP 受理をマッピングするためのクロスシグネチャ比較を提供する。

Figure 1: Schematic view in the $R$ - $z$ plane of a CMS detector quadrant at the start of Run 3, with the axis parallel to the beam ( $z$ ) running horizontally and the radius ( $R$ ) increasing upward. The nominal interaction point (IP) is in the lower left corner. The locations of the various muo

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 トラッカー、カルリメータ、ミュオン系全体で、CMS Run 3 においてどの LLP シグネチャが効率的にトリガー可能か？
• RQ2 これらの LLP トリガーの効率について、データとシミュレーションはどのように比較されるか？
• RQ3 さまざまな検出器のフィデューシャル領域における異なる LLP トリガーの補完的カバレッジはどのようになるか？
• RQ4 HL-LHC 条件への LLP トリガリングはどのように適応するか？
• RQ5 Run 3 のアップグレード（例: GPU、mkFit）による LLP トリガーの実用的な性能向上は何か？

主な発見

• Run 3 では、トラッカー基盤、カルリメータ基盤、ミュオン基盤のアプローチを網羅する複数の新しい LLP トリガーが導入される。
• 複数のベンチマークモデルに対してデータとシミュレーションの LLP トリガー効率が定量化され、Run 2 に比べて性能の改善が報告される。
• GPU対応の再構成と mkFit トラック探索によりイベント処理時間を短縮し、逸脱オブジェクトの再構成能力を向上させる。
• ピクセル頂点ベースの HLT およびピクセル・トラックの改善は、逸脱シグネチャへの感度を拡張する。
• 逸脱ジェット、τ、光子、および二重ミューオンのトリガーは、異なる LLP 崩壊トポロジーにおいて補完的な受理を示す。
• 単一の LLP トリガーが優位になることはなく、複合的なトリガーが CMS 検出器全体で LLP シグネチャの広範なカバレッジを提供する。

Figure 2: The offline standard tracking efficiency during Run 3 (left) for different tracking iterations, as a function of simulated radial position of the track production vertex. The overall standard tracking efficiency at the HLT during Run 3 (right), as a function of the simulated radial positio