[논문 리뷰] Observation of four top quark production in proton-proton collisions at $\sqrt{s}$ = 13 TeV

CMS Collaboration|Institutional Repository University of Antwerp (University of Antwerp)|2023. 05. 22.

Particle physics theoretical and experimental studies참고 문헌 111인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 LHC의 CMS 실험에서 $√{s} = 13$ TeV에서의 proton-proton 충돌 데이터 138 fb$^{-1}$ 를 사용하여 네 개의 톰 쿼크 생성을 처음으로 관측했다. 고급 레프톤 및 b-제트 식별 기술과 기계학습을 활용한 다변량 분석을 통해 분석은 5.6 표준편차의 유의수준을 확보하였으며, 획득한 단면적은 $17.7^{+3.7}_{-3.5}\text{ stat}^{+2.3}_{-1.9}\text{ syst}$ fb로, 표준모형 예측과 일치한다.

ABSTRACT

The observation of the production of four top quarks in proton-proton collisions is reported, based on a data sample collected by the CMS experiment at a center-of-mass energy of 13 TeV in 2016-2018 at the CERN LHC and corresponding to an integrated luminosity of 138 fb$^{-1}$. Events with two same-sign, three, or four charged leptons (electrons and muons) and additional jets are analyzed. Compared to previous results in these channels, updated identification techniques for charged leptons and jets originating from the hadronization of b quarks, as well as a revised multivariate analysis strategy to distinguish the signal process from the main backgrounds, lead to an improved expected signal significance of 4.9 standard deviations above the background-only hypothesis. Four top quark production is observed with a significance of 5.6 standard deviations, and its cross section is measured to be 17.7 $^{+3.7}_{-3.5}$ (stat) $^{+2.3}_{-1.9}$ (syst) fb, in agreement with the available standard model predictions.

연구 동기 및 목표

• 13 TeV에서 proton-proton 충돌에서 희귀한 네 개의 톰 쿼크 생성 과정($\ttbar\ttbar$)을 관측하기 위해.
• 레프톤 및 b-제트 식별 기술을 향상시켜 $\ttbar\ttbar$ 생성에 대한 감도를 높이기 위해.
• 기계학습 기반으로 개선된 다변량 분석 전략을 통해 배경 기여를 줄이고 신호 식별 능력을 향상시키기 위해.
• 표준모형 예측을 시험하고 새로운 물리학을 탐색하기 위해 고정밀도로 $\ttbar\ttbar$ 생성 단면적을 측정하기 위해.
• 톰 쿼크 요하위 상수의 보완적 측정과 표준모형을 초월한 물리 현상에 대한 제약 조건을 제공하기 위해.

제안 방법

• 분석은 2016년에서 2018년 사이에 CMS 실험에서 확보한 $√{s} = 13$ TeV에서의 proton-proton 충돌 데이터 138 fb$^{-1}$ 를 사용한다.
• 신호 감도를 높이기 위해 두 개의 같은 전하의 레프톤(전자 및 뮤온)과 추가적인 제트를 포함하는 이벤트를 선별한다.
• 레프톤 및 b-제트에 대한 업데이트된 식별 알고리즘을 적용하여, 신호 효율성을 향상시키고 오식별률을 감소시킨다.
• 주로 $\ttbar\PW$ 및 $\ttbar\PZ$와 같은 주요 배경과의 구분을 위해 기계학습 기반의 다변량 분석 전략을 구현한다.
• 신호 단면적은 신호 대 배경 분리에 최적화된 운동량 분포에 대해 프로파일 가능도 피팅을 통해 추출된다.
• 배경는 피팅에서 자유도 정규화 파rameter로 모델링되어, $\ttbar\PW$ 및 $\ttbar\PZ$ 기여를 데이터 기반으로 추정할 수 있다.

Figure 2: Efficiency of selecting prompt leptons as a function of the misidentification probability for nonprompt leptons evaluated in simulated \ttbar events for the electron (red solid line) and muon (blue dashed line) ID BDT, shown for leptons with $10<\pt<25\GeV$ (left) and $\pt>25\GeV$ (right).

실험 결과

연구 질문

• RQ1 13 TeV에서 proton-proton 충돌에서 네 개의 톰 쿼크 생성을 관측하는 데 있어 통계적 유의수준은 얼마인가?
• RQ2 향상된 레프톤 및 b-제트 식별 기술은 $\ttbar\ttbar$ 신호 감도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 다시 설계된 다변량 분석 전략은 신호 대 배경 분리 능력에 얼마나 기여하는가?
• RQ4 측정된 $\ttbar\ttbar$ 생성 단면적은 얼마이며, 표준모형 예측과 비교해보면 어떠한가?
• RQ5 이 측정 결과는 확장된 힉스 보존 또는 초대칭과 같은 새로운 물리 이론에 대한 제약 조건을 제공할 수 있는가?

주요 결과

• $\ttbar\ttbar$ 생성 과정은 5.6 표준편차의 유의수준으로 관측되었으며, 관측 기준인 5σ를 초과하였다.
• 측정된 단면적은 $17.7^{+3.7}_{-3.5}\text{ stat}^{+2.3}_{-1.9}\text{ syst}$ fb로, 표준모형 예측인 $13.4^{+1.0}_{-1.8}$ fb와 일치한다.
• 고도화된 분석 전략(고급 레프톤 및 b-제트 식별 포함)은 기대 신호 유의수준을 4.9 표준편차로 높여 관측 가능하게 하였다.
• 기계학습 기반 다변량 기법을 활용함으로써, 신호 대 배경 분리 능력이 크게 향상되었다.
• 결과는 정밀한 톰 쿼크 요하위 상수 측정을 가능하게 하며, 표준모형을 초월한 새로운 물리 현상 탐색에 민감한 탐지 수 Mittel로 기능한다.
• 관측 결과는 표준모형과 일치하며, QCD 및 전자약력 이론의 다음 최고 순서 이론 예측의 일관성을 뒷받침한다.

Figure 3: Schematic representation of the event selection and categorization.