[論文レビュー] Treatment of top-quark backgrounds in extreme phase spaces: the "top $p_{T}$ reweighting" and novel data-driven estimations in ATLAS and CMS

L. Serkin|arXiv (Cornell University)|May 9, 2021

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 2被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、モンテカルロシミュレーションにおけるトップクォークの横運動量の誤モデリングを是正するための「トップ $p_{\mathrm{T}}$ リウェイト法」を提案し、ATLASおよびCMS実験の両方でLHCデータとの整合性を顕著に向上させた。また、高ジェット多重度や高 $p_{\mathrm{T}}$ のような極端な位相空間における $t\overline{t}$ バックグラウンドを推定する画期的なデータ駆動型手法を導入し、不確実なシミュレーションへの依存を低減するとともに、標準模型を超えた新しい物理現象の探索感度を向上させた。

ABSTRACT

The top quark plays an important role in searches for physics beyond the SM, both as a dominant background and as a key signature for the signal. The most notable feature found in the top physics analyses in both ATLAS and CMS Collaborations: the disagreement between simulation and data of the top quark $p_{T}$ spectrum - is highlighted. A reweighting procedure which significantly improves the agreement between simulation and data, also known as the "top $p_{T}$ reweighting", is summarised. Commonly raised points concerning the reweighting to fixed-order predictions are discussed, and several refined approaches are mentioned. An overview of several data-driven methods developed and used to estimate the $t\bar{t}$ background in regions with large jet and b-jet multiplicities and/or high top quark $p_{T}$ is presented.

研究の動機と目的

• LHCにおける $t\overline{t}$ イベントにおけるシミュレーションと観測されたトップクォーク $p_{\mathrm{T}}$ スペクトルの間の継続的である乖離を是正すること。
• モンテカルロシミュレーションの忠実度を向上させることで、トップクォーク測定と探索における系統的不確実性を低減すること。
• シミュレーションが信頼できない高多重度および高 $p_{\mathrm{T}}$ 地域における $t\overline{t}$ バックグラウンドを推定するためのデータ駆動型技術を開発・検証すること。
• シミュレーション依存の系統的不確実性を最小限に抑えることで、極端な位相空間における標準模型を超えた新しい物理現象の探索をより堅牢に可能にすること。

提案手法

• 固定順数QCDおよび電磁的補正（NNLO QCDおよびNLO EW）を基準予測として用い、測定された微分断面積とNLO+PSモンテカルロ予測の比に基づいて、シミュレートされた $t\overline{t}$ イベントを経験的に再重み付けする。
• 再重み付けの基準として、固定順数QCDおよび電磁的補正（NNLO QCDおよびNLO EW）を用い、データとの整合性を向上させる。
• 関数フィッティングによる $t\overline{t}$ 生成質量スペクトルのフィッティングや、カーネルベースの二次元テンプレート構築などのデータ駆動型バックグラウンド推定手法を実装する。
• 制御領域とABCD法に補正係数を適用し、シミュレーションに依存せずに信号に類似した領域における $t\overline{t}$ 生成断面積を推定する。
• フィッティング関数、テンプレートの形状、およびジェット $p_{\mathrm{T}}$ スペクトルの仮定を変化させることで、系統的不確実性を評価する。
• 高エネルギー尾部における相関を考慮するため、複数の観測量（例：トップ $p_{\mathrm{T}}$ および $t\overline{t}$ システム質量）に対する反復的再重み付けをテストする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 固定順数計算に基づくトップ $p_{\mathrm{T}}$ リウェイト法は、$t\overline{t}$ イベントにおけるシミュレーションとデータの整合性をどの程度向上させるか？
• RQ2 モンテカルロシミュレーションが失敗する高多重度および高 $p_{\mathrm{T}}$ 地域におけるデータ駆動型バックグラウンド推定手法の性能はいかがなものか？
• RQ3 データ駆動型 $t\overline{t}$ バックグラウンド推定における主要な不確実要因は何か、そしてそれらはどのように定量化されるか？
• RQ4 トップ $p_{\mathrm{T}}$ と $t\overline{t}$ システム質量の二次元的再重み付けは、単一変数再重み付けに比べてシミュレーションの正確性をどの程度向上させるか？
• RQ5 ATLASとCMSは、高エネルギー探索におけるトップ $p_{\mathrm{T}}$ リウェイト法およびデータ駆動型推定の処理をどのように異なるか？

主な発見

• NNLO QCD + NLO EW 予測に基づくトップ $p_{\mathrm{T}}$ リウェイト法は、シミュレーションとデータの整合性を顕著に向上させ、モデリングの系統的不確実性を低減した。
• この再重み付け手順により、ATLASおよびCMSの両方で、分解型およびブースト型の両領域において、トップクォーク $p_{\mathrm{T}}$ スペクトルの乖離が著しく低減された。
• 関数フィッティングやカーネルベースのテンプレート構築といったデータ駆動型手法は、極端な位相空間における $t\overline{t}$ バックグラウンドを効果的にモデル化でき、制御サンプルによる不確実性の妥当性が確認された。
• Z^\prime \to t\overline{t} 探索において、滑らかなフィッティングによりデータから導かれたバックグラウンドスペクトルは、標準模型の期待値と不確実性内に一致した。
• b-タギングの独立性仮定を用いた $t\overline{t}t\overline{t}$ 探索では、系統的不確実性の変動に対しても一貫した結果が得られ、手法の妥当性が裏付けられた。
• 残留相関を補正するための補正係数を含むABCD法により、SUSY探索における $t\overline{t}$ 推定が信頼的に可能となり、制御領域の検証によって確認された。