[논문 리뷰] Core-corona effect in hadron collisions and muon production in air showers

Sebastian Baur, H.-P. Dembinski외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 25.

Particle physics theoretical and experimental studies인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 LHC에서의 프로톤-프로톤 충돌에서 핵심- Corona 효과(핵심: 통계적 하드론화, Corona: 스트링 분할)가 전자기 에너지 대 하드론 에너지 비율(R = E_em/E_had)에 영향을 미치며, 이는 E > 10^19 eV에서의 우주선 대기 샤워에서의 뮤온 생성에 직접적인 영향을 미친다고 제안한다. EPOS-LHC와 PYTHIA 8 시뮬레이션을 통해 고다양성에서 통계적 하드론화로의 전이가 R을 증가시켜, 오랫동안 지속된 시뮬레이션과 관측 결과 간의 뮤온 수 차이를 해결할 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

It is very well known that the fraction of energy in a hadron collision going into electromagnetic particles (electrons and photons, including those from decays) has a large impact on the number of muons produced in air shower cascades. Recent measurements at the LHC confirm features that can be linked to a mixture of different underlying particle production mechanisms such as a collective statistical hadronization (core) in addition to the expected string fragmentation (corona). Since the two mechanisms have a different electromagnetic energy fraction, we present a possible connection between statistical hadronization in hadron collisions and muon production in air showers. Using a novel approach, we demonstrate that the core-corona effect as observed at the LHC could be part of the solution for the lack of muon production in simulations of high energy cosmic rays. To probe this hypothesis, we study hadronization in high energy hadron collisions using calorimetric information over a large range of pseudorapidity in combination with the multiplicity of central tracks. As an experimental observable, we propose the production of energy in electromagnetic particles versus hadrons, as a function of pseudorapidity and central charged particle multiplicity.

연구 동기 및 목표

• E > 10^19 eV에서의 광범위한 대기 샤워에서 시뮬레이션과 관측된 뮤온 수의 지속적인 괴리 문제를 해결한다.
• 고다양성에서의 프로톤-프로톤 충돌에서의 핵심- Corona 효과(통계적 하드론화)가 뮤온 과잉 현상을 설명할 수 있는지 조사한다.
• 전자기 에너지 대 하드론 에너지 비율 R = E_em/E_had가 하드론화 메커니즘에 민감하며, 따라서 뮤온 생성에 핵심적임을 입증한다.
• 핵심- Corona 효과를 검증하기 위해 LHC에서의 위상각 및 중심 영역의 빈도수 기반 뮤온 수를 측정할 수 있는 정밀 측정을 제안한다.
• 소형 시스템에서의 집단성 메커니즘으로서 QGP 유사 및 비-QGP 유사 메커니즘 간의 구별을 위한 새로운 실험적 수단을 제공한다.

제안 방법

• 고에너지 하드론 충돌을 시뮬레이션하기 위해 EPOS-LHC와 PYTHIA 8 이벤트 생성기를 사용하고, 전자기(E_em) 및 하드론(E_had) 입자 간의 에너지 분배를 분석한다.
• 비율 R = E_em / E_had를 핵심 관측량으로 정의하며, 여기서 E_em은 π⁰ 붕괴에서 유래한 광자와 전자/양전자를 포함한다.
• 위상각(η)과 중심 영역의 빈도수 기반 빈도수(N_ch)에 따른 R을 분석하여 스트링 분할에서 통계적 하드론화로의 전이를 탐색한다.
• 핵심- Corona 효과가 있는 모델과 없는 모델을 비교하여 통계적 하드론화가 R에 미치는 영향을 분리한다.
• LHC의 중심 및 전방 탐지기에서의 에너지 계측 데이터를 활용해 R을 약 5%의 정밀도로 측정할 것을 제안한다.
• 향후 대기 샤워 실험에서 뮤온 수 분포의 尾부를 분석함으로써 π⁰ 에너지 스펙트럼의 고에너지 尾부를 간접적으로 유추할 수 있음을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 LHC에서의 프로톤-프로톤 충돌에서 핵심- Corona 효과가 우주선 대기 샤워에서 관측된 뮤온 과잉 현상을 설명할 수 있는가?
• RQ2 고에너지 하드론 충돌에서 비율 R = E_em / E_had는 위상각과 중심 영역의 빈도수 기반 빈도수에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ3 통계적 하드론화(핵심)가 스트링 분할(Corona)에 비해 R을 얼마나 증가시키며, 이는 뮤온 괴리 문제를 해결할 수 있는가?
• RQ4 LHC에서의 R 측정이 소형 시스템에서의 집단성 메커니즘으로서 QGP 유사 및 비-QGP 유사 메커니즘을 구별하는 데 기여할 수 있는가?
• RQ5 LHC에서 R을 5% 정밀도로 측정하는 것은 가능한가? 그리고 이러한 데이터는 대기 샤워에서의 뮤온 생성을 제약할 수 있는가?

주요 결과

• 대기 샤워에서의 뮤온 생성은 R = E_em / E_had 비율에 매우 민감하며, 이 비율은 하드론화 메커니즘에 따라 달라진다.
• 핵심- Corona 효과—다양성이 높을수록 통계적 하드론화가 지배하는 현상—은 R을 증가시키며, 이는 대기 샤워에서의 뮤온 생성을 증가시킨다.
• 현재의 시뮬레이션(EPOS-LHC 등)은 핵심 형성의 임계값을 과대평가하여 핵심 기여도를 과소평가하고 있어, 뮤온 수를 낮게 예측하고 있다.
• LHC에서 위상각과 빈도수 기반 빈도수에 따른 R 데이터는 현재까지 통계적 하드론화가 뮤온 과잉 현상을 해결할 수 있다는 가설과 일치한다.
• LHC에서 R을 5% 정밀도로 측정하는 것은 가능하며, 이는 하드론화 모델과 대기 샤워 시뮬레이션에 대한 중요한 제약 조건을 제공할 것이다.
• 제안된 관측량 R은 소형 시스템(예: 프로톤-프로톤 충돌)에서의 QGP 유사 및 비-QGP 유사 메커니즘 간의 차별화를 위한 새로운 방법을 제공한다.