[论文解读] Rates of Jets Produced in Association with W and Z Bosons

K. S. Grogg|arXiv (Cornell University)|Oct 2, 2011

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 4被引用 7

一句话总结

本研究基于CMS探测器采集的36.1 pb⁻¹数据，对√s = 7 TeV质子-质子碰撞中与W及Z玻色子关联产生的喷注进行了精确测量。研究对喷注多重性分布进行去卷积处理，测量了截面比值，并检验了Berends-Giele标度规律，结果与MadGraph+Pythia模拟及标准模型预期高度一致。

ABSTRACT

Presented here is a study of jets produced in association with vector bosons production in pp collisions at \surds = 7 TeV using the full CMS 2010 data set, corresponding to an integrated luminosity of 36 \pm 1.4 pb-1. The transverse energy distribution of the reconstructed leading jets is measured and compared to theoretical expectations. The jet multiplicity distributions are corrected for efficiency and unfolded. The ratios of multiplicities, σ(V+ \geq n jets)/σ(V+ \geq (n - 1) jets) and σ(V+ \geq n jets)/σ(V) where n stands for number of jets, are also presented along with the first test of the Berends-Giele scaling at \surds = 7 TeV.

研究动机与目标

• 在√s = 7 TeV下测量W和Z玻色子与喷注产生过程中，截面比值σ(V + ≥n jets)/σ(V) 以及 σ(V + ≥n jets)/σ(V + ≥(n−1) jets)。
• 利用2010年CMS运行数据，检验V+jets过程中的Berends-Giele标度规律。
• 对喷注多重性分布进行探测器效应去卷积，并校正效率与堆叠效应的影响。
• 将结果与MadGraph+Pythia模拟的理论预测进行比较，采用Z2和D6T参数化方案。
• 通过相对于总W/Z截面的比值测量，降低系统学不确定性。

提出的方法

• 使用反-kT算法（R = 0.5）对所有子探测器的粒子流对象重建喷注。
• 应用喷注能量校准（JEC）和堆叠抑制技术，以校正喷注能量与响应。
• 采用带有SVD正则化的贝叶斯去卷积方法，校正探测器分辨率与效率效应。
• 通过轻子识别（电子/μ子）及不变质量切片选择信号事件，以区分W+jets与Z+jets过程。
• 利用轻子与Eₜ/ₜ计算横动量质量MT，以抑制本底并提高信号纯度。
• 使用MadGraph生成矩阵元，Pythia进行部分子辐射，Z2参数化用于底层事件建模。

实验结果

研究问题

• RQ1 在√s = 7 TeV下，测量得到的总喷注多重性比值σ(V + ≥n jets)/σ(V) 与理论预测相比如何？
• RQ2 在W+jets与Z+jets末态中，比值σ(V + ≥n jets)/σ(V + ≥(n−1) jets) 在多大程度上符合Berends-Giele标度规律？
• RQ3 MadGraph+Pythia模拟（采用Z2与D6T参数化）对观测到的喷注多重性与横动量谱的描述程度如何？
• RQ4 在去卷积与喷注计数过程中，主要的系统学不确定性来源是什么？
• RQ5 在高喷注多重性区域，V+jets截面比值是否显示出与标准模型的显著偏离？

主要发现

• 测量得到的领先喷注横动量谱与采用Z2参数化的MadGraph+Pythia模拟结果高度一致。
• 在高喷注多重性区域，Pythia模拟无法准确描述数据，而采用Z2参数化的MadGraph+Pythia模拟则表现出良好一致性。
• Berends-Giele标度拟合结果中，W+jets的β ≈ 0（含1倍标准差不确定性），Z+jets的β ≈ 0.5σ，与标准模型预期一致。
• W+jets与Z+jets的α和β参数在统计不确定性范围内彼此一致，且与MadGraph预测相符。
• 来自喷注能量标度（JES）与去卷积过程的系统学不确定性以误差带形式展示，其中主要贡献来自JES与去卷积方法的变体。
• 通过贝叶斯与SVD方法估算去卷积不确定性，并通过改变模拟模型（MadGraph vs. Pythia）与参数化方案（Z2 vs. D6T）进行验证，结果表现出良好的鲁棒性。