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QUICK REVIEW

[论文解读] Searches for Pair-Produced Multijet Resonances Using Data Scouting in Proton-Proton Collisions at $\sqrt{s}$=13 TeV

Hayrapetyan, Aram, Tumasyan, Armen|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2024
Particle physics theoretical and experimental studies被引用 1
一句话总结

本研究首次利用 √s = 13 TeV 下的数据探查技术,对完全强子末态中成对产生、质量简并的 R-奇偶性破坏型希格斯ino 及低质量 RPV 胚胎胶子进行搜索。通过利用经简化的 HLT 级事件数据与喷流子结构技术,显著提升了对低质量多喷流共振态的探测灵敏度,将当前对 RPV 顶 squark 和胶子的排除范围扩展至 200 GeV 以下。

ABSTRACT

Searches for pair-produced multijet signatures using data corresponding to an integrated luminosity of 128 fb$^{-1}$ of proton-proton collisions at $\sqrt{s}$ = 13 TeV are presented. A data scouting technique is employed to record events with low jet scalar transverse momentum sum values. The electroweak production of particles predicted in $R$-parity violating supersymmetric models is probed for the first time with fully hadronic final states. This is the first search for prompt hadronically decaying mass-degenerate higgsinos, and extends current exclusions on $R$-parity violating top squarks and gluinos.

研究动机与目标

  • 首次探测电弱过程产生的 R-奇偶性破坏型超对称粒子在完全强子末态中的行为。
  • 将现有对 RPV 顶 squark 和胶子的约束扩展至更低质量,特别是低于 200 GeV 的区域。
  • 研究在多喷流共振态中,由喷流子结构识别出的、即时衰变为强子的、质量简并的希格斯ino。
  • 通过数据探查技术克服标准触发阈值限制,提升对低质量共振态的探测灵敏度。

提出的方法

  • 采用数据探查技术,仅保留经 HLT 重建的物理对象,降低事件数据量,实现更低能量阈值。
  • 使用专为数据探查设计的喷流子结构变量,识别来自高能夸克喷流的合并二喷流与三喷流。
  • 对所有三种信号类型(合并二喷流、合并三喷流、分辨三喷流)采用统一的背景估计方法,处理 QCD 多喷流过程。
  • 利用模拟样本估算在各自末态中来自 SM tt、W 和 Z 玻色子衰变的不可约背景。
  • 分析三种不同信号类型:大半径合并二喷流、合并三喷流与分辨三喷流,每种对不同新物理粒子敏感。
  • 利用 CMS 粒子流算法与探测器几何结构,从 HLT 级数据中重建喷流与子结构。

实验结果

研究问题

  • RQ1数据探查技术是否能提升对低于标准触发阈值的低质量多喷流共振态的探测灵敏度?
  • RQ2目前对完全强子末态中成对产生、R-奇偶性破坏型希格斯ino 的排除极限是多少?
  • RQ3现有对 RPV 顶 squark 和胶子的约束可被扩展至低于 200 GeV 的质量范围多大程度?
  • RQ4喷流子结构技术在数据探查数据集中识别合并二喷流与三喷流的效率如何?
  • RQ5该搜索对 13 TeV 质子-质子对撞中质量简并希格斯ino 的即时强子衰变的探测灵敏度如何?

主要发现

  • 这是首次探测质量简并的 R-奇偶性破坏型希格斯ino 的即时完全强子衰变。
  • 该分析将 RPV 胃蛋白的排除范围扩展至低于 200 GeV,覆盖此前未探索的质量区域。
  • 与以往搜索相比,对 RPV 顶 squark 的排除极限被扩展至更低质量。
  • 数据探查技术使能够探测到喷流标量横动量和(HT)较低的事件,从而提升对低质量共振态的探测灵敏度。
  • 通过仅保留 HLT 级重建的关键物理信号,同时大幅减少数据量,该方法显著提升了探测灵敏度。
  • 本研究在 HEPData 记录中提供了表格化结果,支持可复现性与进一步分析。

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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。