[논문 리뷰] A determination of mc(mc) from HERA data using a matched heavy-flavor scheme

xFitter Developers' team, :외 13명|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 06.

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한 줄 요약

이 논문은 FONLL 일반 질량 체계와 $\overline{\rm MS}$ 실행 질량을 사용한 $\overline{\rm MS}$ 쿼ark 질량 $m_c(m_c)$ 의 새로운 결정을 제시한다. HERA의 깊은 비탄성 산란(DIS) 데이터를 바탕으로 하며, xFitter 프레임워크를 활용한다. 분석 결과 $m_c(m_c) = 1.335 \pm 0.043^{+0.019}_{-0.000}^{+0.011}_{-0.008}^{+0.033}_{-0.008}$ GeV를 도출하였으며, 이는 PDG 세계 평균과 이전의 HERA 기반 결정과 일치하며, 매칭된 무거운 편성 체계를 통해 이론적 통제가 향상되었다.

ABSTRACT

The charm quark mass is one of the fundamental parameters of the Standard Model Lagrangian. In this work we present a determination of the MSbar charm mass from a fit to the inclusive and charm HERA deep-inelastic structure function data. The analysis is performed within the xFitter framework, with structure functions computed in the FONLL general-mass scheme as implemented in APFEL. In the case of the FONLL-C scheme, we obtain mc(mc) = 1.335 +- 0.043(exp) +0.019 -0.000(param) +0.011 -0.008(mod) +0.033 -0.008(th) GeV. We also perform an analogous determination in the fixed-flavor-number scheme at next-to-leading order, finding mc(mc) = 1.318 +- 0.054(exp) +0.011 -0.010(param) +0.015 -0.019(mod) +0.045 -0.004(th) GeV, compatible with the FONLL-C value. Our results are consistent with previous determinations from DIS data as well as with the PDG world average.

연구 동기 및 목표

• 고정밀도 HERA 포함 및 캄프라 질량 산란 데이터를 사용하여 $\overline{\rm MS}$ 쿼크 질량 $m_c(m_c)$ 의 정밀한 결정을 제공한다.
• 폴 질량 대신 $\overline{\rm MS}$ 실행 질량을 사용하는 FONLL 일반 질량 체계를 확장하여 저에너지 결정과 직접 비교할 수 있도록 한다.
• 포함 및 캄프라 태깅 데이터 간의 긴장이 있는지 여부를 포함하여, 질량 추출에 대한 데이터 서브세트, 이론 모델링, 피팅 방법론의 민감도를 평가한다.
• NLO 수준의 固定-플레이버-넘버(FFN) 체계와의 비교를 통해 FONLL-C 체계의 결과가 얼마나 견고한지 확인한다.

제안 방법

• 분석은 xFitter 프레임워크를 사용하여 HERA1+2의 포함 및 캄프라 구조 함수 데이터에 대한 글로벌 피팅을 수행한다.
• 구조 함수는 APFEL 코드에 구현된 FONLL 일반 질량 체계를 사용하여 계산되며, $\overline{\rm MS}$ 실행 질량으로의 명시적 일반화가 이루어진다.
• FONLL 체계는 $\overline{\rm MS}$ 체계에서 적용되어, 글로벌 평균 및 저에너지 측정과 직접 비교할 수 있도록 한다.
• 교차 확인을 위해, 다음부터의 주로 순서(NLO)에서 고정 플레이버 수 체계(FFN) 체계에서 별도의 피팅을 수행한다.
• 실험적, 매개변수적, 모델 및 이론적 원인에 기인한 불확실성은 체계적으로 평가되며, 고차항 보정 누락도 포함된다.
• 피팅에는 최종 조합된 H1 및 ZEUS의 포함 단면적 데이터와 캄프라 생성 측정치가 포함되며, 포함 및 배제 데이터 서브세트 간의 상호작용에 초점을 맞춘다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 최신 HERA 포함 및 캄프라 DIS 데이터를 FONLL 일반 질량 체계로 사용하여 $\overline{\rm MS}$ 캄프라 쿼크 질량 $m_c(m_c)$ 의 값은 무엇인가?
• RQ2 FONLL 체계에서 $\overline{\rm MS}$ 질량을 사용할 경우, NLO 수준의 고정 플레이버 수 체계(FFN) 체계와의 $m_c(m_c)$ 결정에서 어떤 차이가 있는가?
• RQ3 이 연구에서 이전의 HERA 기반 결정보다 더 높은 $m_c(m_c)$ 값을 취하는 이유는 무엇이며, 무엇이 이 변화를 이끌고 있는가?
• RQ4 포함 HERA 데이터만으로는 $m_c(m_c)$ 를 얼마나 잘 제약할 수 있으며, 이는 통합 피팅에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 PDF 매개변수화, 모델 입력 및 고차항 보정 누락으로 인한 불확실성은 최종 $m_c(m_c)$ 결정에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• FONLL-C 체계는 $m_c(m_c) = 1.335 \pm 0.043^{+0.019}_{-0.000}^{+0.011}_{-0.008}^{+0.033}_{-0.008}$ GeV 를 도출하였으며, 실험적 불확실성이 이론적 및 매개변수적 불확실성보다 지배적이다.
• NLO 수준의 FFN 체계는 $m_c(m_c) = 1.318 \pm 0.054^{+0.011}_{-0.010}^{+0.015}_{-0.019}^{+0.045}_{-0.004}$ GeV 를 도출하였으며, FONLL 결과와 양호한 일치를 보였다.
• 포함 HERA 데이터만으로는 $m_c(m_c)$ 에 대한 $\chi^2$ 의 기울기가 얕게 나타나 민감도가 낮음을 보였지만, 통합 피팅 값에 상향 이완 효과를 미쳤다.
• 이 연구에서 이전의 HERA 기반 결정보다 더 높은 $m_c(m_c)$ 값을 취하는 것은 주로 최종 HERA1+2 조합된 포함 데이터세트에 기인하며, 이 데이터세트는 캄프라 태깅 데이터보다 더 큰 질량을 선호한다.
• 결과는 $1.275 \pm 0.025$ GeV 의 PDG 세계 평균과 일치하며, 현재 결정은 약간 높지만 불확실성 범위 내에 있다.
• 이 연구는 $\overline{\rm MS}$ 질량을 사용하는 FONLL 체계가 DIS 데이터로부터 $m_c(m_c)$ 를 추출하는 데 있어 견고하고 정밀한 프레임워크를 제공하며, 이론적 불확실성이 최소화됨을 보여주었다.