[论文解读] Search for Long-Lived Heavy Neutral Leptons with Lepton Flavour Conserving or Violating Decays to a Jet and a Charged Lepton

Hayrapetyan, Aram, Aram Hayrapetyan+2337 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2023

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 75被引用 1

一句话总结

本研究基于CERN CMS实验在13 TeV质子-质子碰撞中获取的138 fb⁻¹数据，开展对长寿命重中性轻子（HNLs）的搜索。研究采用深度神经网络喷流标记器，识别HNL衰变为轻子与夸克所产生的喷流，同时探测全部三种轻子世代。该分析设定了迄今为止最严格的限制，排除了95%置信水平下质量为10 GeV的狄拉克（Majorana）HNL的|VµN|² > 5 × 10⁻⁷（4 × 10⁻⁷），对应于17 mm（10 mm）的固有衰变长度。

ABSTRACT

A search for long-lived heavy neutral leptons (HNLs) is presented, which considers the hadronic final state and coupling scenarios involving all three lepton generations in the 2-20 GeV HNL mass range for the first time. Events comprising two leptons (electrons or muons) and jets are analyzed in a data sample of proton-proton collisions, recorded with the CMS experiment at the CERN LHC at a centre-of-mass energy of 13 TeV, corresponding to an integrated luminosity of 138 fb$^{-1}$. A novel jet tagger, based on a deep neural network, has been developed to identify jets from an HNL decay using various features of the jet and its constituent particles. The network output can be used as a powerful discriminating tool to probe a broad range of HNL lifetimes and masses. Contributions from background processes are determined from data. No excess of events in data over the expected background is observed. Upper limits on the HNL production cross section are derived as functions of the HNL mass and the three coupling strengths $V_{\ell\mathrm{N}}$ to each lepton generation $\ell$ and presented as exclusion limits in the coupling-mass plane, as lower limits on the HNL lifetime, and on the HNL mass. In this search, the most stringent limit on the coupling strength is obtained for pure muon coupling scenarios; values of $\lvert V_{\mu\mathrm{N}} vert^{2}\gt $ 5 (4)$ imes$10$^{-7}$ are excluded for Dirac (Majorana) HNLs with a mass of 10 GeV at a confidence level of 95% that correspond to proper decay lengths of 17 (10) mm.

研究动机与目标

• 在2–20 GeV质量范围内，针对寿命长达10⁴ mm的长寿命HNL开展搜索。
• 同时探测HNL与全部三种轻子世代（e, μ, τ）的耦合，包括轻子味守恒与轻子味破坏的场景。
• 开发并应用一种基于新型深度神经网络的喷流标记器，以识别HNL衰变产生的喷流。
• 利用数据驱动的背景估计方法，设定HNL产生截面、耦合强度及固有衰变长度的排除限制。
• 在先前研究假设HNL仅与单一轻子世代耦合的基础上，提升对HNL的探测灵敏度。

提出的方法

• 训练深度神经网络，利用喷流及其组成粒子的运动学特征与子结构特征，识别源自HNL衰变的喷流。
• 网络使用喷流质量、轨迹多重性、影响参数及次级顶点特性等输入变量，以区分来自HNL衰变的喷流与本征喷流。
• 分析选择包含两个轻子（e, μ）和喷流的事件，其中一个轻子为本征，另一个为位移，与HNL衰变一致。
• 通过控制区域直接从数据中估计背景贡献，最大限度减少对模拟的依赖。
• 采用CLs方法推导排除限制，考虑信号与背景建模中的不确定性。
• 搜索覆盖VℓN对e、μ和τ的全部耦合空间，使对狄拉克与马约拉纳HNL的探测均具有灵敏度。

实验结果

研究问题

• RQ1 在2–20 GeV质量范围内，针对具有位移衰变的长寿命HNL，其与μ子的耦合|VμN|的最严格排除限制是什么？
• RQ2 与传统方法相比，深度神经网络喷流标记器在识别HNL衰变产生的位移喷流方面效果如何？
• RQ3 在全部耦合空间中，狄拉克与马约拉纳HNL的固有衰变长度（cτ₀）的灵敏度限制是多少？
• RQ4 当允许多个轻子世代的混合耦合而非假设仅与单一世代耦合时，排除限制如何变化？
• RQ5 同时包含轻子味守恒与轻子味破坏衰变模式时，对整体探测灵敏度有何影响？

主要发现

• 数据中未观测到显著超出预期背景的事件。
• 对于10 GeV的狄拉克HNL，95%置信水平下排除了|VµN|² > 5 × 10⁻⁷，对应于17 mm的固有衰变长度。
• 对于10 GeV的马约拉纳HNL，95%置信水平下排除了|VµN|² > 4 × 10⁻⁷，对应于10 mm的固有衰变长度。
• 本研究在2–20 GeV质量范围内设定了迄今为止最严格的HNL耦合限制，尤其在纯μ子耦合场景下。
• 深度神经网络喷流标记器显著提升了对位移喷流的探测灵敏度，使能够探测固有衰变长度高达10⁴ mm的长寿命HNL。
• 排除限制以HNL质量与耦合强度的函数形式呈现，覆盖全部三种轻子世代及狄拉克与马约拉纳HNL情形。