[论文解读] Impact of jet-production data on the next-to-next-to-leading-order determination of HERAPDF2.0 parton distributions

H, Zeus collaborations+235 more|arXiv (Cornell University)|Dec 2, 2021

Particle physics theoretical and experimental studies被引用 4

一句话总结

本论文通过同时拟合HERA ep散射和喷注产生数据，实现了对部分子分布函数（PDFs）的下一阶下一阶（NNLO）全球拟合，显著提升了精度。通过同时拟合 αs(MZ²) 和 PDFs，得到 αs(MZ²) = 0.1156 ± 0.0011（实验）± 0.0001/−0.0002（模型+参数化）± 0.0029（尺度），其中喷注数据降低了胶子PDF的不确定性，并证实了包容性与喷注数据集之间的一致性。

ABSTRACT

The HERAPDF2.0 ensemble of parton distribution functions (PDFs) was introduced in 2015. The final stage is presented, a next-to-next-to-leading-order (NNLO) analysis of the HERA data on inclusive deep inelastic $ep$ scattering together with jet data as published by the H1 and ZEUS collaborations. A perturbative QCD fit, simultaneously of $α_s(M_Z^2)$ and and the PDFs, was performed with the result $α_s(M_Z^2) = 0.1156 \pm 0.0011~{ m (exp)}~ ^{+0.0001}_{-0.0002}~ { m (model}$ ${ m +~parameterisation)}~ \pm 0.0029~{ m (scale)}$. The PDF sets of HERAPDF2.0Jets NNLO were determined with separate fits using two fixed values of $α_s(M_Z^2)$, $α_s(M_Z^2)=0.1155$ and $0.118$, since the latter value was already chosen for the published HERAPDF2.0 NNLO analysis based on HERA inclusive DIS data only. The different sets of PDFs are presented, evaluated and compared. The consistency of the PDFs determined with and without the jet data demonstrates the consistency of HERA inclusive and jet-production cross-section data. The inclusion of the jet data reduced the uncertainty on the gluon PDF. Predictions based on the PDFs of HERAPDF2.0Jets NNLO give an excellent description of the jet-production data used as input.

研究动机与目标

• 通过在HERA数据的全局拟合中引入喷注产生数据，提升部分子分布函数（PDFs）的精度。
• 在微扰QCD的下一阶下一阶（NNLO）精度下，检验包容性深度非弹性散射（DIS）与喷注产生数据之间的一致性。
• 通过同时拟合PDFs与 αs，获得更精确的强耦合常数 αs(MZ²) 值。
• 评估喷注数据对胶子PDF不确定性及整体PDF集合质量的影响。
• 为高能物理现象学提供一个全新的、自洽的PDF集合，即 HERAPDF2.0Jets NNLO。

提出的方法

• 对H1和ZEUS合作组的HERA包容性ep散射数据与喷注产生数据进行了同时的NNLO pQCD拟合。
• 采用全局拟合框架，在单次拟合中提取PDFs与 αs(MZ²)，并包含实验、模型与参数化不确定性。
• 将 αs(MZ²) 固定在两个值——0.1155 和 0.118——分别进行PDF拟合，以与先前的HERAPDF2.0 NNLO结果进行比较。
• 使用NNLOJET事件生成器计算NNLO预测，假设喷注为无质量，并适当地设定因子化与重整化尺度。
• 在假设数据通道间完全相关与50%相关/50%不相关的前提下，评估尺度不确定性。
• 将所得PDF集合与不含喷注数据的HERAPDF2.0 NNLO以及喷注产生数据进行比较，以验证一致性和准确性。

Figure 1: Difference between $\chi^{2}$ and $\chi^{2}_{\rm min}$ versus a) $M_{c}$ for $M_{b}=4.2$ GeV at NNLO with $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})=0.1155$ , b) $M_{c}$ for $M_{b}=4.3$ GeV at NLO with $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})=0.118$ , c) $M_{b}$ with $M_{c}=1.41\,$ GeV at NNLO with $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})=0.115

实验结果

研究问题

• RQ1 在全局NNLO拟合中，引入喷注产生数据如何影响 αs(MZ²) 的确定？
• RQ2 在NNLO精度下，HERA包容性DIS与喷注产生数据集之间的符合程度如何？
• RQ3 在HERAPDF2.0框架下，喷注数据对胶子PDF不确定性的影响有多大？
• RQ4 与原始的HERAPDF2.0 NNLO相比，HERAPDF2.0Jets NNLO PDF集合在一致性和预测能力方面表现如何？
• RQ5 当从包含包容性与喷注数据的全局拟合中提取 αs(MZ²) 时，其精度如何？

主要发现

• 同时进行的NNLO拟合得到 αs(MZ²) = 0.1156 ± 0.0011（实验）± 0.0001/−0.0002（模型+参数化）± 0.0029（尺度），与世界平均值一致。
• 引入喷注数据后，胶子PDF的不确定性显著降低，尤其在 x > 10⁻³ 范围内，喷注数据主导了不确定性减小。
• 基于HERAPDF2.0Jets NNLO PDF的预测与拟合中使用的喷注产生数据高度一致，证实了数据的一致性。
• 对于 αs(MZ²) = 0.1155 和 0.118 的HERAPDF2.0Jets NNLO PDF集合，在整个动量空间范围内彼此一致，并与原始的HERAPDF2.0 NNLO PDF一致。
• 在完全相关假设下，尺度不确定性为 ±0.0029，而在50%相关/50%不相关假设下降低至 ±0.0022，与先前的NLO结果一致。
• HERAPDF2.0Jets NNLO PDF集合完成了HERAPDF2.0系列，提供了一个完全基于HERA数据、在NNLO精度下的自洽且高精度的PDF集合。

Figure 2: Difference between $\chi^{2}$ and $\chi^{2}_{\rm min}$ versus $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})$ for HERAPDF2.0Jets NNLO fits with fixed $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})$ . The result and all uncertainties determined for the HERAPDF2.0Jets NNLO fit with free $\alpha_{s}(M_{Z}^{2})$ are also shown, added in qua