[论文解读] Machine Learning-Assisted Measurement of Lepton-Jet Azimuthal Angular Asymmetries in Deep-Inelastic Scattering at HERA

The H1 Collaboration, V. Andreev+142 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2024

Particle physics theoretical and experimental studies被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于机器学习的展开方法，利用H1探测器数据测量HERA深度非弹性散射中轻子-喷注的方位角角不对称性。该方法实现了无分箱的矩提取，揭示了与微扰QCD预测一致的小但非零的不对称性，且在高横动量区域（$q_\perp > 3.0$ GeV）观察到偏差，表明$P_\perp \gg q_\perp$近似可能失效。

ABSTRACT

In deep-inelastic positron-proton scattering, the lepton-jet azimuthal angular asymmetry is measured using data collected with the H1 detector at HERA. When the average transverse momentum of the lepton-jet system, $\lvert \vec{P}_\perp vert $, is much larger than the total transverse momentum of the system, $\lvert \vec{q}_\perp vert$, the asymmetry between parallel and antiparallel configurations, $\vec{P}_\perp$ and $\vec{q}_\perp$, is expected to be generated by initial and final state soft gluon radiation and can be predicted using perturbation theory. Quantifying the angular properties of the asymmetry therefore provides an additional test of the strong force. Studying the asymmetry is important for future measurements of intrinsic asymmetries generated by the proton's constituents through Transverse Momentum Dependent (TMD) Parton Distribution Functions (PDFs), where this asymmetry constitutes a dominant background. Moments of the azimuthal asymmetries are measured using a machine learning method for unfolding that does not require binning.

研究动机与目标

• 在高精度下测量HERA深度非弹性散射中的轻子-喷注方位角角不对称性，以检验量子色动力学（QCD）预测。
• 开发并应用一种基于机器学习的展开技术，避免分箱，从而提高矩提取的统计精度并减少系统误差。
• 量化软胶子辐射对角不对称性的贡献，该贡献是未来测量横动量依赖（TMD）部分子分布函数的背景。
• 将测量得到的不对称性与事件生成器（如DJANGOH、RAPGAP、SHERPA、TXZ pQCD）和TMD模型（HXYZ）的理论预测进行比较，评估其与数据的一致性。
• 识别$P_\perp \gg q_\perp$近似失效的动量区域，特别是在$q_\perp > 3.0$ GeV时，并评估模型对饱和效应的敏感性。

提出的方法

• 采用基于机器学习的展开方法，无分箱地提取方位角不对称性的矩，减少偏差并提高测量分辨率。
• 该方法使用可微分的端到端神经网络架构，基于模拟事件训练，将重建级分布映射到真实级矩，最大限度减少分箱带来的失真。
• 通过已知不对称性的DIS事件蒙特卡罗模拟验证展开过程，确保矩重建的鲁棒性与准确性。
• 分析聚焦于方位角不对称性的前三阶谐波，定义为$A_n = \langle \cos(n\phi) \rangle$，其中$\phi$为$\vec{P}_\perp$与$\vec{q}_\perp$之间的夹角。
• 将理论预测（DJANGOH、RAPGAP、SHERPA、TXZ pQCD等事件生成器，以及HXYZ等TMD模型）与数据在$q_\perp$分箱内进行比较，评估一致性。
• 通过改变展开网络架构、模拟模型和动量截断条件，评估系统误差，确保误差估计的可靠性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在$P_\perp \gg q_\perp$区域内，测量得到的轻子-喷注方位角角不对称性在多大程度上与微扰QCD预测一致？
• RQ2 不同事件生成器（如SHERPA、DJANGOH、RAPGAP）在不同$q_\perp$分箱内与数据的性能相比如何？
• RQ3 包含饱和效应的HXYZ TMD模型是否与数据一致？在较高$q_\perp$区域是否不相容？
• RQ4 在哪个$q_\perp$值附近，$P_\perp \gg q_\perp$近似开始失效，表现为不对称性测量的偏差？
• RQ5 数据能否基于不对称性模式区分包含饱和效应的TMD模型（如TXZ(GBW)）与不包含饱和效应的模型（如TXZ(CT18A)）？

主要发现

• 测量得到的不对称性较小但非零，大多数数据点在$q_\perp > 2$ GeV时与零一致，表明软胶子辐射的信号微弱。
• DJANGOH和RAPGAP事件生成器在所有$q_\perp$分箱内均与数据高度一致，支持其在模拟软胶子效应方面的可靠性。
• Pythia调优版本及SHERPA在LO和NLO下的结果与数据偏差较大，尤其在高$q_\perp$区域，表明其部分子喷注建模存在局限性。
• TXZ pQCD计算整体与数据吻合良好，但在$3.0 < q_\perp < 4.0$ GeV区间的第一阶谐波开始出现偏差，表明该区域$P_\perp \gg q_\perp$近似失效。
• HXYZ（TMD）模型在低$q_\perp$区域与数据一致，但在$q_\perp > 3.0$ GeV时，所有三阶谐波均与数据不相容，提示其饱和效应建模或参数化可能存在缺陷。
• 当前数据尚无法区分TXZ(GBW)模型（含饱和效应）与TXZ(CT18A)模型（不含饱和效应），表明未来需在更低$Q^2$区域或eA碰撞中开展测量以解决此歧义。