[論文レビュー] Forward-backward multiplicity correlations in pp collisions at high energy in Monte Carlo model with string fusion

V. Kovalenko, V. Vechernin|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2014

High-Energy Particle Collisions Research参考文献 2被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、文字列融合効果を組み込んだモンテカルロモデルを用いて、高エネルギーpp衝突における前向き・後向き多重度相関を調査する。一部の相互作用を色ドロップレットでモデル化し、重なった文字列クラスタに応じて多重度と横方向運動量をスケーリングする文字列融合ルールを適用することで、ALICEおよびATLASのデータとの一致が向上する。特に、文字列融合を含めると、高エネルギーおよび広い正接性度窓において相関強度が強化される傾向が顕著に現れる。

ABSTRACT

The correlations between multiplicities in two separated rapidity windows, is studied in the framework of the Monte Carlo model based on the picture of string formation in elementary collisions of colour dipoles. The hardness of the elementary collisions is defined by a transverse size of the interacting dipoles. The dependencies of the forward-backward correlation strength on the width and position of the pseudorapidity windows, as well as on transverse momentum range of observed particles were studied. It is demonstrated that taking into account of the string fusion effects improves the agreement with the available experimental data.

研究の動機と目的

• 文字列形成に基づくモンテカルロモデルを用いて、高エネルギーpp衝突における前向き・後向き多重度相関を調査すること。
• 多重粒子生成における長距離相関を強化する要因としての文字列融合の役割を検討すること。
• 異なる正接性度窓幅、ギャップ、横方向運動量範囲において、ALICEおよびATLASの実験データとモデル予測を比較すること。
• 文字列融合が相関強度に与える影響、および衝突エネルギーと運動量配置依存性について評価すること。

提案手法

• モデルは、色ドロップレットによる一部の相互作用を想定し、基本的衝突はドロップレットの横方向サイズによって特徴づけられる。
• 文字列形成は、一部の間を結ぶ色文字列としてモデル化され、粒子多重度と横方向運動量はポissonおよびガウス分布から抽出される。
• 文字列融合は、格子に基づく離散的手法で実装される：同じ横方向セル内に重なった文字列がクラスタを形成し、多重度とpTはµ = √k µ1およびpT⁴ = Σ pT1i⁴としてスケーリングされる。
• 基本的衝突の硬さは、ドロップレットサイズに反比例するとモデル化され、pT1² = (1/di² + 1/d′i²) + p₀²（p₀ = 0.2 GeV/c）が成り立つ。
• モデルは全非弾性断面積および多重度データに合わせて調整され、rstr = 0.2 fmで固定され、p₀はLHCのpTスペクトルに一致するように設定される。
• 相関係数bcorrは計算され、エネルギー、窓幅、ギャップ、pT範囲にわたるALICE（中間正接性度）およびATLAS（pT依存）の実験データと比較される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 文字列融合の導入が、pp衝突における前向き・後向き多重度相関係数にどのように影響するか？
• RQ2 モデルは、ALICEおよびATLAS実験で観測されたbcorrのエネルギー依存性をどの程度再現できるか？
• RQ3 モデルにおけるbcorrは、正接性度窓幅、ギャップ、横方向運動量範囲にどのように依存するか？実験データと比較してどうなるか？
• RQ4 短距離効果（例：共鳴状態の崩壊）は、小さなギャップまたは高pT領域におけるモデルとデータの乖離にどの程度寄与しているか？
• RQ5 モデルの有効なpTスペクトル処理は、高pTminにおけるbcorrの低下を説明できるか？

主な発見

• 文字列融合を含むモデルは、√s = 200–7000 GeVにおける正接性度窓幅依存のbcorrに関して、ALICEデータとの一致が向上している。
• 相関係数は衝突エネルギーと窓幅の増加に伴い増加し、ηギャップの増加に伴い減少する。これは実験的傾向と定性的に一致する。
• モデルは高pT領域（pT min > 1 GeV/c）でbcorrを過剰に推定しており、これは1 GeV/cを超える領域でソフト文字列近似の限界を示唆している。
• 文字列融合効果は√sの上昇に伴いますます重要になるが、現在のエネルギー帯域では中間正接性度データのみでは、非融合モデルとの区別が困難である。
• モデルは短距離相関（例：共鳴状態の崩壊、ジェット）を考慮していないため、小さなηギャップまたは高pT領域におけるデータとの乖離に寄与している可能性がある。
• 有効なpTスペクトルモデルはソフト領域では妥当であるが、ジェットフラグメンテーションのようなハード過程の正確な取り扱いに欠け、高pT領域での定量的一致に影響を及ぼしている。