[论文解读] Measurement of the Higgs boson mass in the $H ightarrow ZZ^* ightarrow 4\ell$ decay channel using 139 fb$^{-1}$ of $\sqrt{s}=13$ TeV $pp$ collisions recorded by the ATLAS detector at the LHC

ATLAS Collaboration|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2022

Particle physics theoretical and experimental studies被引用 4

一句话总结

本文利用大型强子对撞机ATLAS探测器在13 TeV质子-质子碰撞中获取的139 fb⁻¹数据，对希格斯玻色子质量进行了高精度测量，重点研究H → ZZ* → 4ℓ衰变道。通过采用改进的μ子动量校准、用于背景区分的深度神经网络，以及事件级不变质量分辨率模型，测得的希格斯玻色子质量为124.99 ± 0.18（统计）± 0.04（系统）GeV，相比以往结果显著降低了不确定性。

ABSTRACT

The mass of the Higgs boson is measured in the $H ightarrow ZZ^* ightarrow 4\ell$ decay channel. The analysis uses proton-proton collision data from the Large Hadron Collider at a centre-of-mass energy of 13 TeV recorded by the ATLAS detector between 2015 and 2018, corresponding to an integrated luminosity of 139 fb$^{-1}$. The measured value of the Higgs boson mass is $124.99\pm0.18 ext{(stat.)}\pm0.04 ext{(syst.)}$ GeV and is based on improved momentum-scale calibration for muons relative to previous publications. The measurement also employs an analytic model that takes into account the invariant-mass resolution of the four-lepton system on a per-event basis and the output of a deep neural network discriminating signal from background events. This measurement is combined with the corresponding measurement using 7 and 8 TeV $pp$ collision data, resulting in a Higgs boson mass measurement of $124.94\pm0.17 ext{(stat.)}\pm0.03 ext{(syst.)}$ GeV.

研究动机与目标

• 利用LHC运行2阶段的数据，在H → ZZ* → 4ℓ衰变道中以更高精度测量希格斯玻色子质量。
• 通过增强的校准和先进的分析技术，降低统计和系统不确定性。
• 利用深度神经网络分类器提升信号与背景的区分能力。
• 在似然函数模型中引入事件级不变质量分辨率，以实现更精确的质量重建。
• 将本结果与先前的运行1测量结果结合，获得更精确的希格斯玻色子质量全局值。

提出的方法

• 利用2015至2018年间ATLAS探测器收集的139 fb⁻¹质子-质子碰撞数据，能量为√s = 13 TeV。
• 应用新的高精度μ子动量标度校准，以减少μ子道中的系统不确定性。
• 采用深度神经网络以区分信号H → ZZ* → 4ℓ事件与背景过程。
• 在分析似然拟合中，对每个事件的四轻子不变质量分辨率进行建模。
• 使用解析模型描述重建的m₄ₗ分布作为mH的函数，并与观测数据进行拟合。
• 将运行2的结果与先前ATLAS运行1的测量结果结合，得出综合的希格斯玻色子质量值。

实验结果

研究问题

• RQ1 使用完整的运行2数据集，在H → ZZ* → 4ℓ衰变道中对希格斯玻色子质量的最精确测量结果是什么？
• RQ2 在似然模型中引入事件级不变质量分辨率如何提升质量测量的准确性？
• RQ3 新的深度神经网络分类器在多大程度上减少了背景污染并提升了信号灵敏度？
• RQ4 更新后的μ子动量校准在多大程度上降低了μ子末态中的系统不确定性？
• RQ5 当整合运行2数据与先前运行1的测量结果时，希格斯玻色子质量的综合值是多少？

主要发现

• 利用139 fb⁻¹的13 TeV数据，在H → ZZ* → 4ℓ道中测得希格斯玻色子质量为124.99 ± 0.18（统计）± 0.04（系统）GeV。
• 该测量得益于新的高精度μ子动量标度校准，显著降低了μ子末态中的不确定性。
• 采用深度神经网络分类器提升了信号与背景的分离能力，有助于降低系统不确定性。
• 在似然模型中引入事件级不变质量分辨率，显著提升了质量重建的精度。
• 与ATLAS运行1的测量结果结合后，希格斯玻色子质量被确定为124.94 ± 0.17（统计）± 0.03（系统）GeV。
• 该结果相比以往测量实现了显著的精度提升，综合不确定性约为0.17 GeV。