[论文解读] Dark Matter searches at CMS and ATLAS

D. Pérez Adán, ATLAS Collaboration+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2023

Dark Matter and Cosmic Phenomena被引用 3

一句话总结

本文总结了ATLAS和CMS合作组利用√s = 13 TeV下139 fb⁻¹质子-质子碰撞数据，在LHC上进行的最新暗物质搜索。研究涵盖了单喷注、单Z玻色子、希格斯玻色子隐形衰变、暗光子、暗希格斯玻色子以及半可见喷注搜索，所有研究均以缺失横向动量（⃗pTmiss）为主要信号。未观测到与标准模型的显著偏离，且在多个模型中设定了严格限制，特别是在半可见喷注通道中，该通道补充了现有的单喷注和二喷注共振搜索。

ABSTRACT

A glimpse into the most recent searches for Dark Matter at the LHC performed by the ATLAS and CMS collaborations is presented. The results covered in this document are all based on Run-2 proton-proton collision data recorded at $\sqrt{s}=13 ext{ TeV}$ and corresponding to an integrated luminosity of just under 140 $ ext{fb}^{-1}$

研究动机与目标

• 利用完整的Run-2数据集，在LHC质子-质子碰撞中搜索暗物质产生。
• 通过包括单喷注、单Z玻色子和希格斯玻色子隐形衰变在内的多种末态信号，探测广泛的暗物质模型。
• 开发并应用新型技术，以有效探测半可见喷注，其中部分缺失动量与可见喷注方向一致。
• 通过机器学习和运动学变量减少QCD背景，提高对暗物质的探测灵敏度。
• 为关键模型参数（如暗物质质量、媒介子质量以及隐形分支比）提供稳健的排除限制。

提出的方法

• 以缺失横向动量（⃗pTmiss）作为不可见暗物质粒子的主要信号。
• 在信号区和控制区对⃗pTmiss分布进行分箱和无分箱的最大似然拟合，以建模背景。
• 利用深度神经网络和提升决策树，基于子结构和动量对齐特性，区分半可见喷注与QCD喷注。
• 使用包含轻子的控制区，以减少系统不确定性，约束W/Z + 喷注等主导标准模型背景。
• 应用运动学变量（如横波质量mT和∆φ(⃗pjetT, ⃗pTmiss)）以增强信号灵敏度并抑制QCD贡献。
• 在多个信号区和控制区同时进行拟合，以提取模型无关的限制。

实验结果

研究问题

• RQ1 在LHC质子-质子碰撞中，暗物质产生的最敏感信号是什么？
• RQ2 尽管存在高QCD背景，如何有效探测半可见喷注（其中部分缺失动量与可见喷注方向一致）？
• RQ3 当前LHC数据在多大程度上约束了具有希格斯玻色子隐形衰变或暗光子产生的模型？
• RQ4 单喷注、二喷注共振和半可见喷注搜索的限制如何共同约束新共振态的隐形部分？
• RQ5 机器学习技术能否在高缺失能量末态中有效提升暗物质信号与主导QCD背景的分离能力？

主要发现

• 在分析的五个暗物质搜索通道中，均未观测到与标准模型的显著偏离。
• 单喷注搜索对具有轴向矢量媒介子和隐形希格斯衰变的简化模型表现出强灵敏度，将媒介子质量的限制提升至1.5 TeV。
• 在半可见喷注搜索中，于Z′共振质量3.5 TeV处观测到约两个标准差的小局部超额，但统计上不显著。
• 在Z′质量与隐形分支比（rinv）的二维平面上设定了排除限制，覆盖了单喷注（rinv = 1）和二喷注共振（rinv = 0）搜索无法触及的中间范围。
• 使用提升决策树有效区分了半可见喷注与QCD喷注，尽管初始QCD本底率较高，仍显著降低了背景污染。
• 所有通道的联合结果为涉及隐形衰变和新规范玻色子的暗物质模型提供了迄今为止最全面的约束。