[论文解读] Search for supersymmetry in final states with missing transverse momentum and three or more $b$-jets in 139 fb$^{-1}$ of proton$-$proton collisions at $\sqrt{s} = 13$ TeV with the ATLAS detector

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

Particle physics theoretical and experimental studies被引用 1

一句话总结

本论文利用ATLAS探测器在2015至2018年期间收集的139 fb⁻¹数据，对√s = 13 TeV质子-质子碰撞中胶子夸克对产生并衰变为轻希格斯ino（χ̃⁰₁）的超对称性进行了搜索，重点关注具有大缺失横向动量和三个或更多b夸克喷注的末态。通过结合运动学选择与深度神经网络，该分析在95%置信水平下设定了胶球子质量的排除极限，分别为2.44 TeV（对于t¯tχ̃⁰₁衰变）和2.35 TeV（对于b¯bχ̃⁰₁衰变），且未观测到显著超出标准模型背景的过剩信号。

ABSTRACT

A search for supersymmetry involving the pair production of gluinos decaying via off-shell third-generation squarks into the lightest neutralino ($ ilde\chi^0_1$) is reported. It exploits LHC proton$-$proton collision data at a centre-of-mass energy $\sqrt{s} = 13$ TeV with an integrated luminosity of 139 fb$^{-1}$ collected with the ATLAS detector from 2015 to 2018. The search uses events containing large missing transverse momentum, up to one electron or muon, and several energetic jets, at least three of which must be identified as containing $b$-hadrons. Both a simple kinematic event selection and an event selection based upon a deep neural-network are used. No significant excess above the predicted background is found. In simplified models involving the pair production of gluinos that decay via off-shell top (bottom) squarks, gluino masses less than 2.44 TeV (2.35 TeV) are excluded at 95% CL for a massless $ ilde\chi^0_1$. Limits are also set on the gluino mass in models with variable branching ratios for gluino decays to $b\bar{b} ilde\chi^0_1$, $t\bar{t} ilde\chi^0_1$ and $t\bar{b} ilde\chi^-_1$ / $\bar{t}b ilde\chi^+_1$.

研究动机与目标

• 在139 fb⁻¹的13 TeV质子-质子碰撞数据中，针对具有大缺失横向动量和三个或更多b夸克喷注的末态，搜索超对称性。
• 在R-宇称守恒假设下，探测胶球子对产生并通过虚top或bottom squark衰变为最轻中性ino（χ̃⁰₁）的过程。
• 通过使用深度神经网络提升信号与背景事件之间的区分能力，从而提高分析的灵敏度。
• 在简化模型中设定胶球子和中性ino质量的排除极限，考虑胶球子衰变分支比固定或可变的情况。
• 基于更大数据集和优化的分析技术，更新并扩展先前的ATLAS搜索结果。

提出的方法

• 本分析使用ATLAS探测器在2015至2018年期间收集的139 fb⁻¹质子-质子碰撞数据，能量为√s = 13 TeV。
• 事件根据大Eₜₘᵢₛₛ、最多一个孤立电子或μ子，以及通过喷注味标签识别出的至少三个b夸克喷注进行选择。
• 采用两种分析策略：在多个信号区域中应用传统的运动学选择，以及利用深度神经网络结合可观测量以优化信号与背景的分离。
• 深度神经网络经过训练，用于区分胶球子信号事件与标准模型背景，特别是QCD多喷注和W/Z + 喷注过程。
• 解释时采用简化模型，包括Gtt（胶球子 → t¯tχ̃⁰₁）、Gbb（胶球子 → b¯bχ̃⁰₁）以及Gtb（胶球子衰变分支比可变，涵盖t¯tχ̃⁰₁、b¯bχ̃⁰₁、t¯bχ̃⁻₁/¯t bχ̃⁺₁）。
• 系统性不确定性评估涵盖喷注能量标度、缺失横向动量、b标签效率和亮度，且在极限计算中完整传播了这些不确定性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在胶球子通过虚top或bottom squark衰变为最轻中性ino的简化模型中，胶球子质量的排除极限是多少？
• RQ2 与传统的运动学选择相比，本研究中引入深度神经网络如何提升对这一末态的灵敏度？
• RQ3 在同时包含t¯tχ̃⁰₁、b¯bχ̃⁰₁和t¯bχ̃⁻₁/¯t bχ̃⁺₁衰变的模型中，胶球子分支比受到何种约束？
• RQ4 139 fb⁻¹数据的结果相比以往使用较小数据集的ATLAS搜索有何改进？
• RQ5 在信号区域中，观测到的数据与预期的标准模型背景之间的显著性如何？

主要发现

• 在任何信号区域中均未观测到显著超出标准模型背景预测的过剩信号。
• 对于Gtt模型且χ̃⁰₁质量为零的情况，95%置信水平下排除了低于2.44 TeV的胶球子质量。
• 对于Gbb模型且χ̃⁰₁质量为零的情况，95%置信水平下排除了低于2.35 TeV的胶球子质量。
• 在Gtb模型中，当m(χ̃⁰₁) = 1000 GeV时，分析在B(˜g → t¯tχ̃⁰₁)与B(˜g → b¯bχ̃⁰₁)的整个参数平面上设定了排除极限，最高排除的胶球子质量达到2.1 TeV。
• 基于深度神经网络的分析相比仅使用运动学选择的方法，显著提升了灵敏度，尤其在信号区域重叠区域表现更优。
• 由于数据量更大且事件选择策略更优化，本结果在排除范围上相比以往ATLAS分析实现了显著提升。