[논문 리뷰] HERAPDF fits including $F_2$(charm) data

A. M. Cooper-Sarkar|arXiv (Cornell University)|2010. 06. 23.

Particle physics theoretical and experimental studies인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 여러 중량 쿼크 스킴과 쿼크 질량을 고려한 복합 HERA $F_2$(charm) 데이터를 포함한 HERAPDF 피팅을 제시하며, 캐러머 데이터가 캐러머 쿼크 질량과 스킴 선택을 강하게 제약함을 보여준다. 결과적으로 높은 캐러머 질량($m_c = 1.65$ GeV)은 캐러머 생성을 억제하여 저 $x$ 영역에서 글루온 PDF를 증가시키며, LHC에서 $W/Z$ 횡단면 예측을 최대 2.5% 향상시킨다.

ABSTRACT

PDF fits in the HERAPDF1.0 formalism have been made to the combined HERA-I inclusive data and the newly combined $F_2$(charm) data from the H1 and ZEUS experiments. The charm data are found to be sensitive to the value of the charm mass and the choice of the heavy quark scheme. This has consequences for the predictions of $W$ and $Z$ cross sections at the LHC.

연구 동기 및 목표

• H1 및 ZEUS 실험에서 확보한 복합 HERA $F_2$(charm) 데이터를 포함하여 HERAPDF1.0을 향상시키기 위해.
• 캐러머 쿼크 질량($m_c = 1.4$에서 $1.65$ GeV)과 중량 쿼크 스킴 선택에 따른 PDF 피팅의 민감도를 조사하기 위해.
• RT-VFN 표준, 최적화된, ACOT, FFN, 및 NNLO 스킴의 차이가 PDF 진화 및 $W/Z$ 횡단면 예측에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 새로운 캐러머 데이터의 질량과 스킴에 대한 민감도를 활용하여 $m_c$의 모델 불확실성을 줄이기 위해.
• 각 스킴 간의 피팅 일관성과 LHC 횡단면 예측에 대한 함의를 평가하기 위해.

제안 방법

• 복합 HERA-I 비탄성 NC 및 CC $e^\pm p$ 산란 데이터와 $F_2$(charm) 데이터에 대해 NLO 및 NNLO 전역 피팅을 수행하였다.
• 중량 쿼크 생성을 모델링하기 위해 RT-VFN, 최적화된 RT-VFN, ACOT, 및 FFN 스킴을 사용하였으며, 다양한 $m_c$ 값에 대해 분석하였다.
• $F_2$(charm) 데이터에 대해 $Q^2 > 3.5$ GeV$^2$ 컷을 적용하여 총 41개 데이터 포인트를 확보하였으며, 피팅 적합도 평가로 $\chi^2$/ndp 를 사용하였다.
• FFN 피팅의 경우, 벨런스 쿼크 파라미터를 HERAPDF1.0 값으로 고정하였고, 인식 스케일로 $Q^2 + 4m_c^2$ 를 사용하였으며, $\alpha_s$ 는 오직 세 종류의 쿼크로만 진화시켰다.
• FFN 피팅의 변형을 탐색: 다른 인식 스케일, $Q^2 < 3000$ GeV$^2$ 컷, 그리고 대체 PDF 매개변수화 방식.
• RT-VFN 스킴에서 NNLO 피팅을 수행하였으며, $\alpha_s(M_Z)$ 값으로 두 가지 설정을 사용: 중심값 0.1176과 피팅에 의해 선호되는 0.1145로, 고차수에서의 스킴 의존성을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 복합 $F_2$(charm) 데이터의 포함이 PDF 피팅에서 캐러머 쿼크 질량의 선호값에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 다양한 중량 쿼크 스킴(RT-VFN, ACOT, FFN, 최적화된)이 결과 PDF와 $\chi^2$ 값에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 $m_c$와 $\alpha_s(M_Z)$의 변형이 저 $x$ 영역에서의 글루온 PDF와 $W/Z$ 횡단면 예측에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 이전 분석에 비해 $F_2$(charm) 데이터는 $m_c$의 모델 불확실성을 어느 정도 감소시키는가?
• RQ5 저 $Q^2$ 영역에서의 성능을 고려할 때, NNLO 피팅과 NLO 피팅은 $\chi^2$와 PDF 형태 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 표준 RT-VFN 스킴에서 $F_2$(charm) 데이터는 더 높은 캐러머 질량 $m_c = 1.65$ GeV를 선호하며, 이는 $\chi^2$/ndp가 43.5/41로 $m_c = 1.4$ GeV일 때의 134.5/41보다 유의미하게 낮다.
• 최적화된 RT-VFN 스킴에서는 데이터가 더 낮은 $m_c = 1.4$ GeV를 선호하며, $\chi^2$/ndp는 64.8/41이다. 이는 임계값 행동이 더 매끄럽기 때문에 고질량이 필요로 하지 않음을 시사한다.
• ACOT 스킴에서도 $m_c = 1.65$ GeV가 선호되며, $\chi^2$/ndp는 41.4/41이다. 이 스킴는 표준 RT-VFN 스킴과 유사한 PDF를 생성한다.
• FFN 스킴는 유사한 $\chi^2$ 값에도 불구하고, 캐러머 쿼크 기여가 없기 때문에 일반 질량 VFN 스킴에 비해 저 $x$ 영역에서 글루온 PDF가 뚜렷이 증가한다.
• NNLO 피팅은 $\alpha_s(M_Z)$ 값이 0.1145 또는 0.1176이든 간에 $m_c = 1.4$ GeV를 선호하며, $\chi^2$/ndp는 각각 54.5/41과 60.3/41이다. 또한 저 $Q^2$ 데이터를 포함하지 않아도 잘 기술한다.
• 저 $x$ 영역에서 글루온 PDF가 증가함에 따라, $m_c = 1.65$ GeV일 경우 $m_c = 1.4$ GeV에 비해 $W$ 및 $Z$ 횡단면 예측이 최대 2.5% 높아지며, 이는 LHC 예측에서 스킴과 질량 의존성의 중요성을 강조한다.