[논문 리뷰] Tools for estimating fake/non-prompt lepton backgrounds with the ATLAS detector at the LHC

ATLAS Collaboration|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 01.

Particle Detector Development and Performance인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 LHC에서 ATLAS 분석에 대한 가짜/비프롬프트 렙톤 배경을 추정하기 위해 세 가지 데이터 기반 방법—점점 수렴하는 행렬, 포isson 우도 행렬, 가짜 요인 방법—을 제시한다. 이러한 방법들은 기준 및 엄격한 렙톤 선택 기준을 사용하여 렙톤이 잘못 식별되어 프롬프트로 간주되는 기여도를 추정하며, 다중 렙톤 최종 상태에서 배경 추정의 신뢰성을 입증하는 토퍼-쿼크 및 새로운 물리학 탐색에서 성능이 검증되었다.

ABSTRACT

Measurements and searches performed with the ATLAS detector at the CERN Large Hadron Collider often involve signatures with one or more prompt leptons. Such analyses are subject to `fake/non-prompt' lepton backgrounds, where either a hadron or a lepton from a hadron decay or an electron from a photon conversion satisfies the prompt-lepton selection criteria. These backgrounds often arise within a hadronic jet because of particle decays in the showering process, particle misidentification or particle interactions with the detector material. As it is challenging to model these processes with high accuracy in simulation, their estimation typically uses data-driven methods. Three methods for carrying out this estimation are described, along with their implementation in ATLAS and their performance.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 검출기 효과와 비진동 물리학으로 인해 몬테카를로 시뮬레이션에서 가짜/비프롬프트 렙톤 배경을 정확히 모델링하는 데 어려움이 존재하므로 이를 해결하기 위해.
• ATLAS 물리 분석 전반에서 일관된 배경 추정을 위해 표준화되고 재현 가능한 데이터 기반 도구를 개발하기 위해.
• 입자 오식별 및 검출기 물질 상호작용에서의 정확도 결함으로 인해 시뮬레이션에 의존하는 가짜/비프롬프트 렙톤 추정 방식의 정확도를 떨어뜨리는 것을 줄이기 위해.
• 통계적 및 체계적 불확도를 제어하면서 블라인드 분석 단계에서도 신뢰할 수 있는 배경 추정을 가능하게 하기 위해.
• 이러한 방법의 성능을 실제 ATLAS 물리 분석, 특히 미분 단면적 측정 및 모델에 종속되지 않는 탐색에서 검증하기 위해.

제안 방법

• 이 방법들은 '엄격'(신호 기준)과 '기준'(더 많은 가짜/비프롬프트 비율을 포함하는 후보자를 포함하는 느슨한 기준)으로 나누어지는 두 수준의 렙톤 선택 기준을 정의하는 데 의존한다.
• 점점 수렴하는 행렬 방법은 실제 및 가짜 효율성을 사용하여 이벤트 수준의 가짜 가중치를 계산하며, 가중합을 통해 가짜 이벤트 수를 추정한다.
• 포isson 우도 행렬 방법은 높은 가짜 효율성 영역에서 더 낮은 불확도로 가짜 수확량을 추정하기 위해 우도 함수를 사용하며, 음수 추정을 방지한다.
• 가짜 요인 방법은 모든 렙톤이 엄격 기준을 충족하는 이벤트에 시뮬레이션 기반의 가짜 비율을 적용하여 블라인드 분석 단계에서도 사용할 수 있도록 한다.
• 모든 방법은 제어 샘플에서 측정된 효율성을 사용하여 신호 영역으로 외삽하며, 렙톤 운동량 및 제트 활동의 차이에 대한 보정을 포함한다.
• 체계적 불확도는 통계적 변동, 효율 측정 오차, 실제 렙톤 과정의 잘못된 모델링에서 유래한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시뮬레이션이 정확히 모델링하지 못할 경우 ATLAS 분석에서 가짜/비프롬프트 렙톤 배경을 어떻게 안정적으로 추정할 수 있는가?
• RQ2 점점 수렴하는 행렬, 포isson 우도 행렬, 가짜 요인 방법의 상대적 장점과 단점은 무엇인가? 특히 가짜/비프롬프트 렙톤 기여를 추정할 때.
• RQ3 伝통적 접근 방식이 실패하는 고가짜 효율성 영역에서 이러한 방법의 성능은 어떠한가?
• RQ4 통계적 무결성을 훼손하지 않고 이러한 방법을 블라인드 분석에 얼마나 널리 적용할 수 있는가?
• RQ5 효율 외삽 및 검출기 효과에서 기인하는 체계적 불확도가 최종 배경 추정에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 높은 가짜 효율 영역에서 포isson 우도 행렬 방법은 점점 수렴하는 행렬 방법보다 더 낮은 불확도를 제공하며, 음수 수확량 추정을 방지한다.
• 가짜 요인 방법은 블라인드 분석 단계에서도 배경 추정을 가능하게 하지만, 추가로 시뮬레이션 관련 불확도를 유발한다.
• 이 방법들은 다이내믹 t̄tZ 단면적 측정 및 모델에 종속되지 않는 다중 렙톤 탐색에 성공적으로 적용되었으며, 검증 영역에서 데이터와 예측 간 양호한 일치를 보였다.
• 체계적 불확도는 주로 기준 효율을 신호 영역으로 외삽하는 데 기인하며, 특히 렙톤 조성과 운동량의 차이로 인해 발생한다.
• 점점 수렴하는 행렬 방법은 음수 가중치로 인해 일부 경우에 음수 추정을 내놓는다. 이는 효율 변동에 민감함을 보여준다.
• 모든 방법은 제어 영역에서 검증되었을 때 일관된 성능을 보이며, 고우선순위 ATLAS 물리 분석에서의 사용 가능성을 확인한다.