[论文解读] Sivers distribution functions and the latest SIDIS data

M. Anselmino, M. Boglione+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 22, 2011

Particle physics theoretical and experimental studies被引用 13

一句话总结

本文利用最新的HERMES和COMPASS SIDIS数据，对Sivers分布函数进行了现象学拟合，仅假设价夸克（u和d）贡献，并忽略海夸克Sivers函数。拟合得到的减少卡方值为1.06，表明此前归因于海夸克的增强kaon不对称性可仅通过价夸克Sivers函数得到一致解释。

ABSTRACT

We present an extraction of the Sivers distribution functions from the most recent experimental data of the HERMES and COMPASS experiments, assuming a negligible contribution of sea quark Sivers functions.

研究动机与目标

• 利用HERMES和COMPASS最新的SIDIS数据重新评估Sivers分布函数。
• 检验此前观测到的较大kaon Sivers不对称性是否可在不考虑海夸克Sivers函数贡献的情况下得到解释。
• 仅使用u和d价夸克Sivers函数，对HERMES和COMPASS数据进行全局拟合，假设采用因子化参数化形式。
• 通过系统误差分析，评估Sivers函数参数的约束及其相关性。

提出的方法

• 采用Sivers函数的因子化参数化形式，表达式为Δᴺf_q/p↑(x,k⊥) = 2N_q(x)h(k⊥)f_q/p(x,k⊥)，其中N_q(x)为多项式，h(k⊥)为横动量的高斯函数。
• 固定无极化分布函数和分裂函数，采用GRV98和DSS方案，其横动量宽度分别为⟨k⊥²⟩ = 0.25 (GeV/c)²和⟨p⊥²⟩ = 0.20 (GeV/c)²。
• 对HERMES（质子靶）和COMPASS（氘核靶）的209个数据点进行全局拟合，仅将u和d夸克Sivers函数作为自由参数。
• 通过最小化χ²/dof，确定七个自由参数：Nu, αu, βu, Nd, αd, βd, 和 M₁²，其中M₁²控制Sivers函数的k⊥宽度。
• 通过蒙特卡洛采样方法提取参数不确定性，生成对应于Δχ²中95.45%置信水平的参数集合。
• 分析参数之间的相关性，特别是Nu与M₁²之间，显示出强烈的相互依赖性。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可在不包含海夸克Sivers函数的情况下，一致地描述最新的HERMES和COMPASS SIDIS数据？
• RQ2 HERMES实验中观测到的K⁺产生过程中的大Sivers不对称性，是否可仅通过价夸克贡献解释？
• RQ3 当仅拟合价夸克分布时，Sivers函数参数（特别是横动量宽度M₁²）的约束条件是什么？
• RQ4 与包含海夸克贡献的先前拟合相比，提取的u和d夸克Sivers函数有何异同？
• RQ5 Nu与M₁²之间的相关性在Sivers函数形状和数据约束背景下具有何种意义？

主要发现

• 拟合得到的减少卡方值为χ²/dof = 1.06，表明与实验数据具有良好的一致性。
• Sivers函数参数被约束为M₁² = 0.19 GeV²，约为无极化分布函数k⊥宽度（0.25 GeV²）的60%。
• u夸克Sivers函数的归一化为正（Nu = 0.40），而d夸克函数为负（Nd = -0.97），与预期的符号结构一致。
• 最强的参数相关性出现在Nu与M₁²之间，表明Sivers函数的振幅与宽度并非独立确定。
• 尽管COMPASS测量存在±0.01的尺度不确定性，该模型在COMPASS动量范围内对质子靶的Sivers不对称性预测与数据兼容。
• 引入海夸克Sivers函数可略微改善χ²/dof，但并非描述数据所必需，表明价夸克贡献已足够。