[论文解读] How alive is constrained SUSY really?

P. Bechtle, K. Desch+9 more|arXiv (Cornell University)|Oct 22, 2014

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 23被引用 10

一句话总结

本文首次使用结合低能、天体物理、希格斯玻色子和大型强子对撞机（LHC）排除数据的全局玩具拟合，对约束性最小超对称标准模型（CMSSM）进行了频派p值计算。通过模拟1,000组玩具数据集并比较观测值与期望的$χ^2$值，研究发现CMSSM在超过95%置信水平下被排除，p值为$(2.5\pm 0.5)\%$，表明该模型与当前实验数据之间存在显著矛盾。

ABSTRACT

Abstract Constrained supersymmetric models like the CMSSM might look less attractive nowadays because of fine tuning arguments. They also might look less probable in terms of Bayesian statistics. The question how well the model under study describes the data, however, is answered by frequentist p -values. Thus, for the first time, we calculate a p -value for a supersymmetric model by performing dedicated global toy fits. We combine constraints from low-energy and astrophysical observables, Higgs boson mass and rate measurements as well as the non-observation of new physics in searches for supersymmetry at the LHC. Using the framework Fittino, we perform global fits of the CMSSM to the toy data and find that this model is excluded at the 90% confidence level.

研究动机与目标

• 使用频派p值定量评估CMSSM与当前实验数据的相容性，此前尚未系统计算过此值。
• 解决尽管CMSSM在某些可观测量上拟合良好且LHC有强排除限制，但其可行性仍存在模糊性的问题。
• 开发并应用全局玩具拟合框架，为超对称模型计算一个统计上严谨的p值。
• 确定在大型强子对撞机未观测到超对称现象以及低能测量结果更新的背景下，CMSSM是否仍具可行性。

提出的方法

• 使用Fittino框架执行1,000次全局玩具拟合，模拟从已知参数的CMSSM模型中抽取的数据集。
• 使用包含低能可观测量（如$a_\mu$、$\mathcal{B}(B_s\to\mu\mu)$）、希格斯玻色子质量与衰变率，以及LHC排除限的综合数据集。
• 计算每次玩具拟合的$\chi^2$，并构建最小$\chi^2$值的分布以估计p值。
• 将真实数据的观测$\chi^2$与玩具分布进行比较，将p值定义为产生更差$\chi^2$的玩具拟合所占比例。
• 采用FeynHiggs进行精确的希格斯玻色子质量预测，并考虑非高斯不确定性与非线性参数依赖性。
• 应用轮廓似然方法，并通过22自由度的$\chi^2$分布进行结果验证以供对比。

实验结果

研究问题

• RQ1 当用当前全面的实验数据集检验时，CMSSM的p值是多少？
• RQ2 低能可观测量与LHC排除限之间的张力如何影响该模型与数据的统计相容性？
• RQ3 当标准$\chi^2$分布假设失效时，全局玩具拟合方法能否为超对称模型提供可靠的p值？
• RQ4 特定可观测量（如$a_\mu$和$\mathcal{B}(B_s\to\mu\mu)$）在玩具模拟中对模型拟合不佳的贡献程度如何？

主要发现

• CMSSM在超过95%置信水平下被排除，基于全局玩具拟合的p值为$(2.5\pm 0.5)\%$。
• 真实数据的观测$\chi^2$值劣于97.5%的玩具拟合结果，表明存在显著的统计不一致。
• 玩具拟合中最佳拟合$M_0$值的分布显示出对低质量的偏好，但高质质量解仍有可能存在。
• 玩具拟合预测的$\mathcal{B}(B_s\to\mu\mu)$值在较高值方向呈现长尾，表明其偏离实测值的余地大于低于实测值的余地。
• 在玩具拟合中，μ子反常磁矩($a_\mu$)对$\chi^2$的贡献小于真实数据中的贡献，表明$a_\mu$是导致拟合不佳的主要原因。
• 22自由度的$\chi^2$分布高估了拟合优度，证实了由于非高斯不确定性存在，必须采用玩具方法进行p值估计。