[논문 리뷰] Yukawa coupling unification in an $\mathsf{SO(10)}$ model consistent with Fermilab $(g-2)_{\mu}$ result

Amin Aboubrahim, Pran Nath외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 20.

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한 줄 요약

이 논문은 페르미랩 E989에서 측정한 4.2σ 수준의 뮤온 비례 자기모멘트의 비일관성과 일치하는 제3 쿼크 세대에 대한 요카다 상수 통합을 갖는 SO(10) 대통합 이론을 제안한다. 초중력 이론 매개변수 공간을 탐색하기 위해 신경망을 사용하여, 요카다 통합과 (g−2)μ 이상 현상이 함께 존재할 수 있는 영역—특히 글루아노가 전기약 대칭 깨짐을 이끄는 영역—을 규명하였으며, 이는 LHC에서 관측 가능한 가벼운 라플레톤과 움직임이 약한 히ッグ스 보손을 예측한다.

ABSTRACT

We investigate the Yukawa coupling unification for the third generation in a class of $\mathsf{SO(10)}$ unified models which are consistent with the 4.2 $\sigma$ deviation from the standard model of the muon $g-2$ seen by the Fermilab experiment E989. A recent analysis in supergravity grand unified models shows that such an effect can arise from supersymmetric loops correction. Using a neural network, we further analyze regions of the parameter space where Yukawa coupling unification consistent with the Fermilab result can appear. In the analysis we take into account the contributions to Yukawas from the cubic and the quartic interactions. We test the model at the high luminosity and high energy LHC and estimate the integrated luminosities needed to discover sparticles predicted by the model.

연구 동기 및 목표

• 제3 쿼크 세대에 대한 요카다 상수 통합이 SO(10) 대통합 모형에서 달성될 수 있는지, 페르미랩 (g−2)μ 결과와 일치하는지 조사하기.
• 초기자성 루프 보정이 4.2σ 수준의 뮤온 g−2 이상 현상과 일치하는 초중력 이론(SUGRA) 매개변수 공간의 타당한 영역을 규명하기.
• 특히 가벼운 라플레톤과 약한 보손을 중심으로 한 분리된 스파article 스펙트럼을 포함한 스파article 질량 스펙트럼을 계산하기.
• 딥 뉴럴 네트워크를 사용하여 고광도 및 고에너지 LHC에서의 이론적 발견 가능성을 시뮬레이션하고, 이벤트 분류에 활용하기.
• HL-LHC 및 HE-LHC에서 예측된 스파article를 관측하기 위한 통합 광도를 추정하기.

제안 방법

• 결합된 히긴스 표현(126+126, 210, 10+10, 120)을 포함하는 SO(10) SUGRA 모형을 구축하여 누락된 파트너 메커니즘과 게이지 대칭 깨짐을 실현한다.
• 초기자성 상수의 기여를 위해 슈퍼포텐셜 내의 삼차(형태 W3) 및 사차(형태 W4) 상호작용을 포함하며, 고차원 연산자의 기여를 명시적으로 계산한다.
• 딥 뉴럴 네트워크(DNN)를 사용하여 SUGRA 매개변수 공간을 스캔하고, (g−2)μ 이상 현상이 초대칭 루프에 의해 설명되는 영역을 규명한다.
• 스펙트럼 계산을 수행하여 스파article 질량을 결정하고, 가벼운 라플레톤(수백 GeV)과 무거운 글루아노/쿼크를 포함한 분리된 스펙트럼을 규명한다.
• 몬테카를로 이벤트 생성을 통해 LHC에서 라플레톤 쌍 생성을 시뮬레이션하고, 운동학적 및 DNN 기반 선택 조건을 적용하여 신호와 배경을 구분한다.
• 신호 대 배경의 신뢰도 기반으로, HL-LHC(14 TeV, 3000 fb⁻¹) 및 HE-LHC(27 TeV, 700–2100 fb⁻¹)에서의 발견을 위한 필요 통합 광도를 추정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제3 쿼크 세대에 대한 요카다 상수 통합이 SO(10) GUT 모형에서 달성될 수 있으며, 동시에 페르미랩 (g−2)μ 이상 현상과 일치하는가?
• RQ2 SUGRA 매개변수 공간의 어떤 영역에서 초대칭 루프 기여가 4.2σ 이상 현상과 일치하는가?
• RQ3 이러한 모형에서 도출된 스파article 질량 스펙트럼은 무엇이며, 가벼운 라플레톤을 포함한 분리된 스펙트럼을 예측하는가?
• RQ4 예측된 가벼운 라플레톤은 HL-LHC 및 HE-LHC에서 얼마나 발견 가능하며, 어떤 통합 광도가 필요한가?
• RQ5 딥 뉴럴 네트워크는 이중 레프톤 최종 상태에서 라플레톤 쌍 생성의 신호 감도를 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 최적의 (g−2)μ 이상 현상 설명 영역은 초대칭 루프가 필요한 보정을 제공하는 글루아노가 전기약 대칭 깨짐을 이끄는 영역(˜gSUGRA)에 집중되어 있다.
• 삼차 및 사차 상호작용의 기여를 통해 슈퍼포텐셜 내에서 요카다 상수 통합이 GUT 스케일에서 토프, 바텀, 타우 쿼크에 대해 달성된다.
• 이 모형은 분리된 스파article 스펙트럼을 예측한다: 가벼운 라플레톤과 약한 보손(수백 GeV), 무거운 글루아노, 쿼크, 히긴스 보손.
• HE-LHC에서 700 fb⁻¹의 통합 광도로도 이중 레프톤 최종 상태에서의 라플레톤 쌍 생성이 발견 가능하며, HL-LHC에서는 일부 벤치마크에 대해 최대 2100 fb⁻¹가 필요하다.
• 딥 뉴럴 네트워크는 신호 감도를 크게 향상시키며, 벤치마크 (b)에서는 27 TeV에서 2800 fb⁻¹에서 신호 초과가 관측되었고, 벤치마크 (g)에서는 700 fb⁻¹에서도 발견 가능성이 있다.
• 모든 고려된 벤치마크 (f), (g), (h), (i)는 HE-LHC에서 발견 가능하며, HL-LHC에서는 (g), (h), (i)만 잠재적으로 발견 가능하며, (b)와 (d)는 HE-LHC에서만 발견 가능하다.