[论文解读] Jet cross sections at the LHC with NNLOJET

James Currie, A. Gehrmann–De Ridder+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2018

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 13被引用 6

一句话总结

本文针对LHC上二喷胶和单喷胶的含胶截面在下一阶下一阶（NNLO）QCD计算中，系统研究了因子化和重正化能标的选择。基于微扰收敛性和稳定性，该研究确定了二喷胶产生中最优能标为 $\mu = m_{jj}$，单喷胶含胶产生中为 $\mu = 2p_{\mathrm{T}}$，显著降低了理论不确定性，并改善了与ATLAS和CMS在7 TeV和13 TeV下的数据一致性。

ABSTRACT

We review the status of NNLO calculations for jet cross sections at the LHC. In particular, we describe how perturbative stability and convergence can be used as criteria to select the most appropriate scales in the theoretical description of di-jet and single jet inclusive production.

研究动机与目标

• 为解决NNLO喷胶截面中中心能标选择的歧义，此前该问题导致了较大的微扰不确定性，阻碍了在PDF拟合中的应用。
• 评估在NNLO下，二喷胶和单喷胶含胶产生中不同能标选择的微扰收敛性和稳定性。
• 识别出在完整动量空间范围内能产生稳定、正向且精确预测的理论上有依据的能标选择。
• 通过降低喷胶数据中的能标不确定性，实现精确的理论物理研究，促进NNLO全球PDF拟合并确定QCD参数。
• 通过与7 TeV和13 TeV下ATLAS和CMS的实验数据进行详细比较，验证能标选择。

提出的方法

• 采用NNLOJET框架，一种使用胶子喷射减法方法处理NNLO QCD振幅中红外奇点的 parton 级事件生成器。
• 计算了二喷胶和单喷胶含胶产生的完整NNLO修正，包括所有部分子道，并限制在主导颜色和主导 $N_F$ 项。
• 测试多种中心能标选择（如 $\mu = m_{jj}$、$\mu = \langle p_T \rangle$、$\mu = 2p_T$ 和 $\mu = \hat{H}_T$）的微扰稳定性与收敛性。
• 分析高阶修正的行为以及在不同动量区域中的残余能标不确定性，特别关注单喷胶含胶产生中第二喷胶的贡献。
• 将NNLO预测与ATLAS和CMS在 $\sqrt{s} = 7$ 和 $13$ TeV下的二喷胶质量分布和单喷胶 $p_T$ 分布数据进行比较。
• 使用能标变化带（因子为2和0.5）量化理论不确定性，并评估预测的稳定性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在NNLO下，哪种中心能标选择能使二喷胶产生的微扰级数最稳定且收敛？
• RQ2 不同能标选择如何影响单喷胶含胶 $p_T$ 谱的微扰收敛性和残余能标不确定性？
• RQ3 为何某些能标选择在NNLO下会导致第二喷胶贡献出现非物理的负预测？
• RQ4 能否通过与实验数据的比较以及在高阶修正中的稳定性，验证 $\mu = 2p_T$ 为最优能标选择？
• RQ5 NNLO修正在多大程度上减少了能标不确定性，并改善了二喷胶和单喷胶可观测量与LHC喷胶数据的一致性？

主要发现

• 在二喷胶产生中，$\mu = m_{jj}$ 的能标选择使微扰级数最稳定且收敛性最好，与 $\mu = \langle p_T \rangle$ 相比，能标不确定性显著降低。
• 在单喷胶含胶产生中，$\mu = 2p_T$ 能标在全部 $p_T$ 范围内均产生稳定、正向且小能标不确定性的预测，尤其在 $R = 0.4$ 聚集半径下表现更佳。
• 在NNLO下，第二喷胶对单喷胶含胶截面的贡献显著大于NLO，尤其在低 $p_T$ 区域，使得能标选择对稳定性至关重要。
• 其他能标选择（如 $\mu = \langle p_T \rangle$ 或 $\mu = \hat{H}_T$）在某些区域导致第二喷胶份额出现非物理的负预测，表明其微扰行为不佳。
• 采用 $\mu = 2p_T$ 的NNLO预测在所有快度切片中均显示微小正修正，且与13 TeV下的CMS数据相比，相比NLO有更优的一致性。
• 从NLO到NNLO，全 $p_T$ 范围内的能标不确定性显著降低，其中 $\mu = 2p_T$ 选择表现出最一致且可靠的性能。