[論文レビュー] U(1)$_A$ Models of Fermion Masses Without a $μ$ Problem

Vidyut Jain, R. Shrock|ArXiv.org|Jul 5, 1995

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 8

ひとこと要約

この論文は、フェルミオン質量と関連するフラバー依存性のあるU(1)$_A$荷電を介して$\mu$項の質量を関連付けることで、超対称理論における$\mu$問題を解消するU(1)$_A$ゲージ対称性モデルを提案する。$\mu$項の荷電とダウンクォークおよびレプトン系の平均荷電との簡単な関係を導出し、$\mu \sim O(m_W)$が自然に得られることを示し、微調整を必要としない明示的なモデルを構築する。

ABSTRACT

We discuss the connection between models of fermion masses and mixing involving a string-motivated flavor/generation U(1)$_A$ gauge symmetry and the $μ$ term. We point out that in a certain class of such models the flavor physics can provide an appealing solution to the $μ$ problem, naturally yielding a $μ\sim O(m_{_W})$. A simple relationship between the $U(1)_A$ charge $q_{H}$ of the $μ$-term and the average generational $U(1)_A$ charges of the down quark and leptonic sectors is derived. Finally, we construct an explicit model illustrating our results.

研究の動機と目的

• ストリング理論に由来するU(1)$_A$フラバー対称性を用いて、超対称理論における$\mu$問題を解消すること。
• 微調整を必要とせず、$\mu$項の質量が$m_W$のオーダーに自然に得られることを示すこと。
• U(1)$_A$の$\mu$項の荷電と、ダウンクォークおよびレプトン系の平均荷電との間の定量的関係を導出すること。
• 提案されたメカニズムを実現する明確で実現可能なモデルの構築こと。

提案手法

• 世代依存の荷電を持つU(1)$_A$ゲージ対称性を導入し、フェルミオン質量と混合角をモデル化する。
• U(1)$_A$荷電$q_H$が$\mu$項に与えられるのと、ダウンクォークおよび電荷付きレプトン系の平均U(1)$_A$荷電との関係を確立する。
• 異常キャンセリングとフラバー対称性の制約を用いて荷電構造を固定する。
• 適切なヒッグスおよび物質内容を備えた最小のモデルを構築し、荷電割り当てを実現する。
• U(1)$_A$対称性の破れに伴い、$\mu$項が弱いスケール$m_W$で動的に生成されることを保証する。
• モデルが$\mu$問題を回避し、自然に$\mu \sim O(m_W)$を生成することを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 微調整を必要とせず、U(1)$_A$フラバー対称性が$\mu$項を$m_W$のオーダーに自然に生成できるか。
• RQ2 U(1)$_A$の$\mu$項の荷電と、ダウンクォークおよびレプトン系の平均荷電との正確な関係は何か。
• RQ3 フェルミオン質量モデルに基づくU(1)$_A$ゲージ対称性の枠組み内で$\mu$問題はどのように解消できるか。
• RQ4 異常キャンセリングと正しい物性論を満たす一貫性のある明示的モデルは存在するか。

主な発見

• U(1)$_A$荷電$q_H$が$\mu$項に与えられるのと、ダウンクォークおよびレプトン系の平均U(1)$_A$荷電との間の簡単な関係が導出された。
• モデルは自然に$\mu \sim O(m_W)$を生成し、微調整を必要とせず$\mu$問題を解消した。
• U(1)$_A$対称性の破れに伴い、$\mu$項の質量が弱いスケールで動的に生成された。
• 一貫性のある荷電割り当てと異常キャンセリングを満たす明示的なモデルが構築された。
• フレーバー対称性を統一的に用いることで、フェルミオン質量生成と$\mu$項の両者を統一的に説明する枠組みが得られた。
• フェルミオン質量と同様の動的枠組みに$\mu$項を埋め込むことで、モデルは$\mu$問題を回避した。