[論文レビュー] Measuring the Higgsplosion Yield: Counting Large Higgs Multiplicities at Colliders

James S. Gainer|arXiv (Cornell University)|May 1, 2017

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 29被引用数 8

ひとこと要約

この論文は、指数関数的に増加する断面積により高エネルギー衝突装置で多数のヒッグスボソンが生成される可能性のある「ヒッグスプロージョン」と呼ばれる架空の現象を検討する。100 TeVおよび14 TeVの衝突装置におけるモンテカルロシミュレーションを用いて、ジェットの横運動量のスカラー和がヒッグスボソンの多重度を測定するのに最も効果的であると特定した。この手法により、数イベントで10%の精度で測定が可能であるが、正確な多重度を特定するには統計的不確実性のため約1,000イベントが必要となる。

ABSTRACT

Recent work has brought renewed attention to the possibility that the cross section for producing $n$ Higgs bosons grows large with $n$ at a sufficiently energetic hadron collider. In particular, this "Higgsplosion'" mechanism has been suggested as a solution to the hierarchy problem. We investigate the phenomenology of this scenario. Discovery is trivial, so we consider several variables for use in measuring large Higgs multiplicities and evaluate their effectiveness. We find that a $10$% level measurement of the number of Higgs bosons is possible with a handful of events, using the scalar sum of jet transverse momenta, but determining the exact multiplicity may take a few thousand events, depending on the degree of statistical significance desired for the measurement. While this situation may be acceptable given the potentially large cross sections in this scenario, future research to improve the measurement is warranted.

研究の動機と目的

• 将来の衝突装置におけるヒッグスプロージョン事象における大規模なヒッグス多重度の測定可能性を評価すること。
• 異なるヒッグス多重度を区別するための運動量変数を評価すること。
• ヒッグス多重度の統計的に有意な測定を達成するために必要なイベント数を特定すること。
• 多変量解析やジェットの部分構造解析といった高度な解析手法が、測定効率を向上させる可能性を検討すること。

提案手法

• LHEファイルおよびNNPDF23_lo_as_0130_qed PDFを用いて、静止状態の100、150、200個のヒッグスボソンを含む部分素粒子レベルのシミュレート済みイベントを生成。
• Pythia8およびDELPHES 3を用いてイベントを処理し、FastJetを用いて反-kTアルゴリズムとΔR < 0.4を用いてジェット再構築。
• 運動量変数の性能を評価：ジェットpTのスカラー和、欠落横運動量、レプトンの分離度、および√ŝmin。
• 異なるヒッグス多重度におけるこれらの変数の分布を分析し、統計的精度を評価。
• 多重度測定における1σ不確実性を推定するために、分布を概ね正規分布とみなした。
• 変数間の相関関係に注意しつつ、多変量解析やジェットの部分構造技術による改善の可能性を検討した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ヒッグスプロージョン事象において、ジェットの横運動量のスカラー和は、異なるヒッグス多重度を効果的に区別できるか？
• RQ2 ヒッグス多重度の10%の精度測定を達成するにはどの程度のイベント数が必要か？
• RQ3 1σの有意水準で連続する多重度（例：n=150 vs. n=151）を区別するにはどの程度のイベント数が必要か？
• RQ4 欠落横運動量や√ŝminといった標準的な運動量変数は、ジェットpTのスカラー和と比較して、多重度の区別にどの程度有効か？
• RQ5 多変量解析や部分構造に基づく解析は、正確なヒッグス多重度測定に必要なイベント数を削減できるか？

主な発見

• ヒッグスボソンの多重度を測定するのに最も効果的な変数は、ジェットの横運動量のスカラー和であり、1つのヒッグスボソンあたり平均して約90 GeVの値を示す。
• 1σ不確実性が1回の測定あたり30イベント未満であるため、わずか10件以下のイベントでヒッグス多重度の10%の精度測定が可能である。
• 1σの有意水準で150 vs. 151個のヒッグスボソンを区別するには、約700～900件のイベントが必要である。
• 欠落横運動量とレプトン分離度は、識別力が限定的であり、前者はやや弱く増加し、後者はやや減少する傾向を示す。
• √ŝmin変数は、分布が広く高値への長い尾を示すため、ジェットpTのスカラー和に比べて効果が低い。
• 将来的には多変量解析やジェットの部分構造技術による改善が期待されるが、変数間の相関関係が利得を制限する可能性がある。