[論文レビュー] Threshold and jet radius joint resummation for single-inclusive jet production

S. Moch, E. Eren+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2018

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、単一のインクリージェィブジェット生成におけるしきい値およびジェット半径の対数の連合再結合を、ソフトコリネント効果的場理論（SCET）を用いて行い、次-leading 対数（NLL）の精度に到達した。この手法は、固定順序のNNLO予測と比較して、√s = 8 TeVのCMS LHCデータとの一致を顕著に改善し、特にスケール不確かさを低減し、中程度から大規模なpT領域における主要な放射修正を捉えている。

ABSTRACT

The QCD predictions for single-inclusive jet production are computed with joint resummation of threshold and jet radius logarithms. The results are compared to those based on fixed order perturbation theory up to next-to-next-to-leading order and to data by the CMS collaboration measured in proton-proton collisions at the LHC at $\sqrt{S}=8$ TeV. The joint resummation results are in remarkable agreement with the data.

研究の動機と目的

• 単一インクリージェィブジェット生成における固定順序QCD予測の収束性の悪さと大きなスケール不確かさを解消すること。
• しきい値（pT → ∞に近い）および小スケールジェット半径（R ≪ 1）領域からの大きな対数を体系的に再結合すること。
• 統一されたフレームワーク内で両方の対数的増幅を再結合させることで、ジェット断面積に対する理論的予測を改善すること。
• CMS共同研究の実験データ（√s = 8 TeV）に対する連合再結合の有効性を検証すること。
• 固定順序NNLO予測の欠陥が、PDFやαsのフィッティングのみでは解消できないこと、再結合の必要性を示すこと。

提案手法

• 部分的断面積をハード関数、グローバルなソフト関数、ソフトコリネント関数、およびジェット関数に因子分解するために、ソフトコリネント効果的場理論（SCET）を用いる。
• すべての関数を自然スケールから共通のハードスケールµ = pT,maxにまで、レノルマライゼーション群の発展を用いて進化させる。
• それぞれの関数のRG方程式を用いて、ハード関数、ソフト関数、ジェット関数を進化させることで、NLL精度での連合再結合を実行する。
• 重複カウントを避けるために、固定順序NLOとのマッチングを実施し、σNLO+NLL = σNLO − σNLOsing + σNLL の関係を用いる。
• 現象論的比較におけるスケール選択として、CT14 PDFセットをNNLOで使用し、µR = µF = pT,max と設定する。
• χ²/dofおよび理論対データ比を主な診断指標として、複数のラピディティーバインでCMSデータと照合して結果を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 しきい値およびジェット半径の対数の連合再結合は、単一インクリージェィブジェット生成におけるスケール不確かさを低減できるか？
• RQ2 しきい値および小R対数は、どのようにジェットのpTスペクトルを形作っているか？
• RQ3 NLO + NLL再結合は、固定順序NNLO予測と比較して、LHCデータとの一致をどの程度改善するか？
• RQ4 NNLO予測の欠陥は、高次の補正が欠落しているためか、それともPDF/αsのパラメータ化の制限に起因するか？
• RQ5 連合再結合効果は、異なるラピディティーバインおよびジェットコーンサイズにおいても安定しているか？

主な発見

• NLO + NLL連合再結合結果では、χ²/dofがNNLOの229/157から154/157に低下し、CMSデータとの一致が顕著に改善された。
• 0.0 ≤ |y| < 0.5のラピディティーバインでは、χ²/dofがNNLOの55/33からNLO + NLLの39/33に低下し、データの記述が改善された。
• 連合再結合結果は、すべてのラピディティーバインで実験データと顕著に一致しており、特に中程度から大規模なpT領域で顕著である。
• 小R再結合効果が補正において支配的であり、R = 0.7に対しても同様に顕著であるが、非常に高いpT領域ではしきい値再結合が重要になる。
• この改善は、異なるPDFセットに対しても安定しており、PDFやαsのチューニングでは解消できないため、再結合の必要性が示された。
• NLO + NLLにおけるスケール不確かさは依然として大きく、今後のNNLLレベルの再結合による予測の安定化が求められる。