[논문 리뷰] Azimuthal di-jet correlations with parton branching TMD distributions

A. Bermúdez Martínez, F. Hautmann|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 01.

Particle physics theoretical and experimental studies인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 LHC에서 이점자형의 진동각도 상관관계에 대해 다음 최고차수(NLO) 보정 예측을 제시한다. 이는 전단면 운동량에 의존하는(TMD) 분포의 파트온 분열(PB) 공식화를 사용한다. PB TMD 파트온 쇼어는 특히 각도 순서를 적용할 경우, 역행하는 쌍점자형 상관관계(∆φ ≈ π)의 기술을 크게 향상시키며, QCD 쇼어 역학과 장시간 스케일의 소프트 글루온 상관관계로 인한 인과성 붕괴 효과에 대한 민감성을 드러낸다.

ABSTRACT

The parton branching formulation of TMD evolution has recently been used to make pre-dictions for jet observables at the Large Hadron Collider (LHC), including perturbativematching at next-to-leading order (NLO). This contribution presents results for the az-imuthal ∆φ correlations in events with di-jets at large transverse momentum. It focuseson the back-to-back region of large ∆φ and discusses prospects for detailed studies ofQCD dynamics in this region at the LHC.

연구 동기 및 목표

• 고전적 운동량에서의 TMD 파트온 분포가 큰 횡운동량에서 이점자형의 진동각도 상관관계에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• PB TMD 프레임워크를 사용하여 소프트 글루온의 각도 순서가 역행하는 영역(∆φ ≈ π)에서의 영향을 평가하기 위해.
• PB TMD 쇼어를 고전적 쇼어와 비교하고, 고정밀 LHC 측정에서 QCD 역학에 대한 민감성을 평가하기 위해.
• 장시간 스케일의 소프트 글루온 상관관계로 인한 인과성 붕괴 효과가 이점자형 최종 상태에서 나타날 수 있는지 탐색하기 위해.

제안 방법

• Sudakov 형식요소와 분열 확률를 사용하여 TMD 분포와 파트온 쇼어를 모델링하기 위해 파트온 분열(PB) 접근법을 사용한다.
• MADGRAPH5_AMC@NLO 프레임워크를 사용하여 PB TMD 진화를 NLO 양자역학적 행렬요소와 보정한다.
• PB 프레임워크에서 뒤로 향하는 진화 기법을 구현하며, 분열 스케일을 사용하여 TMD 분포를 진화시킨다.
• 두 가지 PB TMD 분포 세트를 적용한다: Set 1은 αs의 분열 스케일을 사용하며, Set 2는 방출된 파트온의 횡운동량을 사용하여 소프트 글루온의 각도 순서를 강제한다.
• MCatNLO와 CASCADE3 몽테카를로 이벤트 생성기를 결합하여 NLO 보정을 수행함으로써, 양자역학적 및 비추상적 효과를 모두 포함한다.
• ∆φ에 대한 미분 단면적을 계산하고, CMS 실험 데이터 및 고전적 PYTHIA8 시뮬레이션과 예측을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 PB TMD 파트온 쇼어는 고전적 쇼어에 비해 이점자형의 진동각도 상관관계를 얼마나 잘 기술하는가?
• RQ2 역행하는 영역에서 소프트 글루온의 각도 순서는 ∆φ 분포에 어떤 민감도를 보이는가?
• RQ3 TMD 효과는 ∆φ = π 근처에서 ∆φ 분포의 형태에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 장시간 스케일의 소프트 글루온 상관관계로 인해 PB TMD 예측이 이점자형 최종 상태에서 잠재적인 인과성 붕괴 효과를 드러내는가?
• RQ5 TMD 분포의 불확실성과 스케일 변화는 NLO 보정 PB TMD 예측의 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• MCatNLO+CAS3로 계산된 PB TMD 예측은 ∆φ에서 매끄럽고 안정된 분포를 보이며, ∆φ = π 근처에서 고정 NLO 계산에서 관찰된 발산 행동을 해결한다.
• PB TMD의 포함으로 큰 ∆φ 영역에서 비물리적인 단면적 상승 현상이 억제되며, 이는 LHE 수준에서의 빼기 항목에 의해 보정된다.
• 소프트 글루온의 각도 순서를 횡운동량 스케일을 통해 적용한 PB TMD 분포의 Set 2는 Set 1보다 CMS 데이터의 역행 영역에서 더 나은 기술을 제공한다.
• ∆φ 분포의 형태는 쇼어 진화의 세부 사항에 민감하며, PB TMD는 고전적 PYTHIA8 예측과 뚜렷한 이탈을 보인다.
• MCatNLO+CAS3 예측의 불확실성 밴드는 스케일과 TMD 불확실성에 의해 지배되며, 비추상적 동역학에 대한 민감성을 반영한다.
• 낮은-∆φ 영역에서는 예측의 부족이 관찰되며, 이는 NLO를 초월한 고차항 기여, 예를 들어 다중 방출 등이 누락되어 있음을 시사하며, 이를 완전히 기술하기 위해서는 다중점자형 병합이 필요하다.