[论文解读] Prospects for Higgs Searches via VBF at the LHC with the ATLAS Detector

K. Cranmer, Y. Fang+4 more|ArXiv.org|Jan 20, 2004

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 7被引用 3

一句话总结

本文利用ATLAS探测器，评估了大型强子对撞机（LHC）上通过矢量玻色子融合（VBF）产生标准模型希格斯玻色子的发现潜力，重点关注H→WW*、H→γγ和H→ZZ衰变道。基于强子级模拟与快速探测器建模，结果表明在30 fb⁻¹亮度下，希格斯玻色子质量在125–300 GeV范围内，信号显著性可超过5σ，尤其在H→WW*→l⁺l⁻/pT道道中表现强劲，并证实VBF在高达500 GeV的宽质量范围内均为强有力的发现模式。

ABSTRACT

We report on the potential for the discovery of a Standard Model Higgs boson with the vector boson fusion mechanism in the mass range $115

研究动机与目标

• 评估使用ATLAS探测器通过LHC上矢量玻色子融合（VBF）产生的标准模型希格斯玻色子的发现潜力。
• 将先前的可行性研究扩展至更高的希格斯玻色子质量范围，最高达500 GeV，超出初始的200 GeV范围。
• 评估多变量分析技术（如神经网络）在提升信号显著性方面相对于经典截断分析的性能。
• 使用似然比技术结合多个衰变道（H→WW*、H→γγ、H→ZZ）的结果，同时考虑系统不确定性。
• 在10 fb⁻¹积分亮度下，对ATLAS探测器整体发现SM希格斯玻色子的潜力进行全面评估，包括更新的背景建模与截面计算。

提出的方法

• 使用PYTHIA6.1进行强子级蒙特卡罗模拟，以建模初始态和末态的QCD辐射、强子化及多重相互作用。
• 采用CTEQ5L部分子分布函数，并利用HDECAY计算希格斯玻色子衰变至WW*、γγ和ZZ的信号截面与分支比。
• 应用快速探测器模拟以建模ATLAS探测器响应，包括喷流、轻子和光子识别效率以及背景抑制技术。
• 采用神经网络实现多变量分析，使用红外安全变量如Δη、Δφ、Mjj、Mll和MT以增强信号区分能力。
• 使用似然比技术计算信号显著性，以希格斯候选粒子不变质量或神经网络输出作为判别变量。
• 使用似然比技术结合各衰变道结果，并在背景估计中引入10%的系统不确定性以提高鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在LHC上使用ATLAS探测器，标准模型希格斯玻色子通过VBF产生时，在115–500 GeV质量范围内的发现潜力如何？
• RQ2 在H→WW*→l⁺l⁻/pT衰变道中，信号显著性如何随希格斯玻色子质量与积分亮度变化，特别是在200 GeV以上？
• RQ3 与经典截断分析相比，多变量技术（如神经网络）在VBF希格斯玻色子搜索中能将信号显著性提升多少？
• RQ4 在VBF背景下，H→γγ与H→ZZ→l⁺l⁻qq̄衰变道的发现前景与H→WW*道道相比如何？
• RQ5 在10 fb⁻¹亮度下，结合多个VBF衰变道时，ATLAS探测器对标准模型希格斯玻色子的整体发现潜力如何？

主要发现

• 在30 fb⁻¹积分亮度下，125–300 GeV质量范围内，H→WW*→l⁺l⁻/pT衰变道的信号显著性可超过5σ。
• 在300 GeV时，H→WW*→l⁺l⁻/pT道道的信号显著性预计为3.75σ（30 fb⁻¹），而在500 GeV时降至1.98σ，表明在更高质量下灵敏度逐渐下降。
• H→γγ与H→ZZ→l⁺l⁻qq̄衰变模式在115–300 GeV范围内表现出强劲的发现潜力，200 GeV时的信号显著性分别为3.47σ与3.76σ。
• 在H→WW*与H→τ⁺τ⁻模式中，使用神经网络的多变量分析相比经典截断分析，可将信号显著性提高约30–50%。
• 在10 fb⁻¹亮度下，ATLAS探测器通过VBF模式发现标准模型希格斯玻色子的整体潜力在115–500 GeV范围内被证实为强劲，125–300 GeV质量区间组合显著性超过5σ。
• 对于M_H > 200 GeV的背景估计，可通过边带技术实现，因为截面预测存在较大的理论不确定性。