[논문 리뷰] Jet cross sections and transverse momentum distributions with NNLOJET

T. Gehrmann, Xuan Chen외 10명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 19.

Particle physics theoretical and experimental studies참고 문헌 35인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 레이저-레이저 충돌에서의 제트 횡단면과 횡방향 운동량 분포에 대해 다음-다음-최고순서(NNLO) QCD 보정을 제안하며, 이는 적외선 특이성을 다루기 위해 앤티나 빼기 방법을 구현한 NNLOJET 프레임워크를 사용한다. 결과적으로 이론적 불확실성이 크게 감소하고, 특히 저질량 및 저속도 제트 영역에서 LHC 데이터와의 일치도가 향상되어, 전반적인 PDF 및 αs 결정에 대해 NNLO 정밀도로 정밀도를 입증한다.

ABSTRACT

This talk discusses recent results for next-to-next-to-leading order (NNLO) QCD corrections to jet cross sections and transverse momentum distributions. The results are obtained in the NNLOJET code framework, which provides an implementation of the antenna subtraction method for the handling of infrared singular contributions at NNLO. We briefly describe the NNLOJET implementation, with particular emphasis on the construction of the real radiation phase space, which is tailored to ensure stability in all infrared sensitive regions.

연구 동기 및 목표

• 하나의 충돌에서 제트 생성에 대해 완전히 분리된 NNLO QCD 예측을 제공하여 NLO 계산의 한계를 해결한다.
• 더 높은 순서의 QCD 보정을 포함시켜 제트 횡단면과 횡방향 운동량 분포의 이론적 불확실성을 줄인다.
• 고정밀도 NNLO 데이터를 사용하여 파트론 분포 함수(PDFs)와 강한 결합 상수 αs의 정확한 전역 피팅을 가능하게 한다.
• 특히 다중 제트를 포함한 과정에 대해 콜라이더 현상학에서의 NNLO 계산을 위한 견고한 계산 인프라를 개발한다.
• 7 TeV에서 ATLAS 제트 데이터와의 비교를 통해 NNLOJET 프레임워크를 검증하여 운동량 분포의 기술적 기술을 향상시킨다.

제안 방법

• 이중 실수(RR), 실수-가상(RV), 이중 가상(VV) 기여에 대해 적외선 발산을 체계적으로 다루기 위해 NNLOJET 프레임워크에 앤티나 빼기 방법을 구현한다.
• 구배가 있는 단위 공간 점들을 생성하는 단위 공간 생성기를 구축하여, 공선 및 삼중 공선 근처 근사에서의 각도 상관관계를 다루며, 적외선 민감 영역에서의 안정성을 확보한다.
• OpenMP 병렬 처리를 사용한 몬테카를로 단위 공간 적분을 적용하여, 특히 RR 과정에서 발생하는 높은 계산 비용을 관리한다.
• Z+j, W+j, H+j, 이중 제트, 삼중 제트 생성을 포함한 2→2 과정에 대한 이중 루프 행렬 요소를 통합된 이벤트 생성기 프레임워크 내에 통합한다.
• 이론적 불확실성을 평가하고 데이터 기술을 향상시키기 위해 스케일 변동과 전자약력 보정을 곱셈 인자로 적용한다.
• 점별 수렴 검증과 문헌에서 알려진 결과와의 벤치마킹을 통해 빼기 항의 정확성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NNLO QCD 보정은 NLO 예측에 비해 이중 제트의 진동 질량과 횡방향 운동량 분포를 얼마나 향상시키는가?
• RQ2 LHC에서 제트 생성의 스케일 변동에 기인한 이론적 불확실성은 NNLO 보정을 통해 얼마나 감소하는가?
• RQ3 NNLOJET는 NLO 예측이 실패하는 저질량 및 저속도 영역에서 제트의 운동학적 거동을 정확히 모델링할 수 있는가?
• RQ4 NNLO 보정을 포함함으로써 강한 결합 상수 αs와 파트론 분포 함수의 전역 결정에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 NNLOJET에서 앤티나 빼기 방법은 삼중 공선 구성과 같은 모든 적외선 한계에서 수치적 안정성을 어떻게 확보하는가?

주요 결과

• NNLO 보정은 이론적 예측의 스케일 의존도를 크게 줄이며, 그림 3의 NNLO 밴드가 NLO 밴드보다 훨씬 좁은 불확실성 밴드를 보여준다.
• NNLO 예측은 전체 이중 제트 진동 질량 및 속도 범위에서 ATLAS 데이터와 뛰어난 일치도를 보이며, 특히 NLO가 실패하는 저질량 및 저속도 영역에서의 기술이 향상된다.
• 전자약력 보정을 곱셈 인자로 적용함으로써 고진동 질량 및 중심 영역에서의 데이터 일치도가 더욱 향상된다(|y*| < 0.5, mjj > 2 TeV).
• NNLOJET 프레임워크는 H1 깊은 비탄성 산란 데이터로부터 αs = 0.1157(20)exp(29)의 새로운 추정치를 도출할 수 있었으며, 이는 전역 피팅 결과와 일치하지만 더 높은 정밀도를 확보한다.
• 프레임워크는 일반적으로 80,000에서 250,000 코어 시간이 소요되는 2→2 과정의 NNLO 계산을 지원하며, 이는 주로 이중 실수 복사 기여에 의해 결정된다.
• NNLO 결과를 매개변수화하기 위해 격자 표를 사용함으로써 전역 PDF 피팅에 통합할 수 있게 되었으며, 이는 전역 분석에서의 광범위한 사용을 위한 첫걸음이다.