発見から10年後のATLAS実験によるヒッグス粒子相互作用の詳細な地図

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素粒子物理学の標準モデル 1、2、3、4 は、重力を除く、宇宙を構成する既知の基本的な粒子と力を記述しています。 標準モデルの中心的な特徴の 1 つは、空間全体に浸透し、基本粒子と相互作用する場です 5、6、7、8、9。 ヒッグス場として知られるこの場の量子励起は、スピンを持たない唯一の基本粒子であるヒッグス粒子として現れます。 2012 年、標準模型のヒッグス粒子と一致する性質を持つ粒子が、CERN10,11 の大型ハドロン衝突型加速器での ATLAS および CMS 実験によって観測されました。 それ以来、ATLAS 実験によって 30 倍以上のヒッグス粒子が記録され、より正確な測定と理論の新しいテストが可能になりました。 ここでは、この大規模なデータセットに基づいて、前例のない数のヒッグス粒子の生成および崩壊過程を組み合わせて、素粒子との相互作用を精査します。 グルーオン、光子、強い力、電磁力、弱い力の伝達体である W ボソンと Z ボソンとの相互作用が詳細に研究されています。 3 つの第 3 世代物質粒子 (ボトム (b) およびトップ (t) クォーク、およびタウ レプトン (τ)) との相互作用が十分に測定されており、第 2 世代粒子 (ミューオン、μ) との相互作用の兆候が現れています。 これらの実験により、10年前に発見されたヒッグス粒子が理論の予測と著しく一致しており、標準モデルを超えた新しい現象の多くのモデルに厳しい制約が与えられていることが明らかになった。

素粒子物理学の標準モデルは、その定式化以来多くの実験によってテストされており 1、2、3、4 、ニュートリノの質量を考慮した後、これまでのところ実験観測とその予測の間に矛盾は確立されていません。 標準モデルの中心的な特徴は、宇宙に浸透し、巨大な素粒子に質量を与えるスピンレス量子場の存在です。 この場とそれに関連する粒子であるヒッグス粒子の存在と特性をテストすることは、数十年にわたり素粒子物理学の主な目標の 1 つでした。 標準モデルでは、ヒッグス粒子と特定の粒子の間の相互作用、つまり「結合」の強さは、粒子の質量と種類によって完全に定義されます。 質量のない標準モデルの力メディエーターである光子とグルーオンとの直接的な結合はありませんが、理論には大質量粒子との 3 種類の結合があります。 1 つ目は、ヒッグス粒子と弱い力の媒介物である W ベクトル粒子と Z ベクトル粒子の「ゲージ」結合です。 ゲージ結合の存在を実証することは、自発的な電弱対称性の破れメカニズムの重要なテストです5、6、7、8、9。 2 番目のタイプの結合には、ヒッグス粒子と物質粒子 (フェルミオン) の間の別の基本的な相互作用である湯川相互作用が関与します。 3 番目のタイプの結合は、ヒッグス粒子とそれ自体との「自己結合」です。 この理論の中心的な予測は、カップリングが粒子の質量に応じてスケールされ、すべての粒子の質量が判明すると、それらはすべて正確に予測されるということです。 したがって、ヒッグス粒子と個々の粒子との結合を実験的に決定することは、標準モデルの重要かつ独立したテストを提供します。 また、標準モデルを超えた理論に対して厳しい制約も提供し、一般に結合値のさまざまなパターンを予測します。

2012 年、CERN の大型ハドロン衝突型加速器 (LHC)14 での ATLAS12 および CMS13 実験により、標準モデルのヒッグス粒子について予測された特性と一致する特性を持つ新しい粒子の発見が発表されました 10,11。 2011 年から 2012 年までの LHC での最初のデータ取得期間 (実行 1) に取得されたすべての陽子間衝突データを使用したより正確な測定では、他のすべての既知の基本粒子とは対照的に、発見された粒子の特性が次のような証拠を示しました。粒子はスピンを持たないという仮説と一致していました15,16。 交互のスピン 1 仮説とスピン 2 仮説もテストされ、高い信頼度で除外されました。 新しい粒子の電荷共役とパリティ (CP) 特性の調査も行われ、標準モデルによって予測された CP 偶数量子状態との一貫性が実証されましたが、非標準モデルの CP 偶数または CP の少量の混合もまだ許容されています。 -奇数の状態15、16。 粒子の寿命の限界は、粒子の自然な幅を間接的に測定することによって得られました15、16、17、18、19。 さらに、新しい粒子と他の素粒子との相互作用のより正確な測定が達成されました20。 これらすべての調査の結果、その性質が標準模型ヒッグス粒子の性質と互換性があることが実証されました。 しかし、これらの初期の測定に関連する統計的不確実性により、標準モデルを超えた新しい現象に関してデータを解釈する余地が大きくなり、標準モデルの多くの予測がテストされないままになっていました。

ヒッグス粒子の特性評価は、2015 年から 2018 年のラン 2 データ取得期間中に継続されました。この期間中に ATLAS 検出器で約 900 万個のヒッグス粒子が生成されたと予測されていますが、そのうち実験的にアクセスできるのはわずか約 0.3% です。 これは、衝突率の上昇と、衝突エネルギーが 8 テラ電子ボルト (TeV) から 13 TeV に増加し、生成率が上昇したため、発見当時の 30 倍の出来事です。 この記事では、139 逆フェムトバーン (fb−1) の積分光度に対応する完全な Run 2 データセットを、ヒッグス粒子の生成と崩壊速度の測定に使用します。これは、ヒッグス粒子とヒッグス粒子の間のカップリングを研究するために使用されます。含まれる粒子。 これは、部分的な実行 2 データセットで得られた以前の測定値を改善します 21、22。 対応する予測は、ヒッグス粒子の質量の値に依存します。ヒッグス粒子の質量は、ATLAS および CMS の実験によって測定されており、不確実性は約 0.1% です。 この記事で使用されている予測では、合計中心値 125.09 GeV23 が使用されています。

ヒッグス粒子生成の約 87% を占める LHC での主要な生成プロセスは、重クォーク ループを介したグルオン - グルオン融合プロセス (ggF) です。 2 番目に多いプロセスはベクトルボソン融合 (VBF) で、Z ボソンまたは W ボソンのいずれかの 2 つの弱いボソンが融合してヒッグスボソンが生成されます (7%)。 次に割合が高いのは、弱い (V = W, Z) 粒子に関連したヒッグス粒子の生成 (4%) です。 トップクォーク \((t\bar{t}H)\) またはボトムクォーク \((b\bar{b}H)\) のペアに関連したヒッグス粒子の生成は、それぞれ、合計率。 他の \(q\bar{q}H\) プロセスの寄与ははるかに小さく、実験的にはアクセスできません。 単一のトップクォーク (tH) に関連して生成されるヒッグス粒子は、わずか約 0.05% です。 これらのプロセスの代表的なファインマン線図を図 1a ～ e に示します。 ヒッグス粒子は生成後、ほぼ瞬時に崩壊し、その寿命は 1.6 × 10−22 秒であると予測されています。 これらの崩壊の90％以上は、8つの崩壊モード（図1f–i）を介して発生します。ゲージボソンペア、つまり、確率または分岐率が22％のWボソン、Zボソン3％、光子（ γ) 0.2%、Z ボソンと光子 0.2%、さらにフェルミ粒子ペア、つまり b クォーク 58%、c クォーク 3%、τ レプトン 6%、ミューオン (μ) 0.02% に崩壊します。 標準モデルの予測である 0.1% を超えて、ヒッグス粒子が崩壊して目に見えない粒子になる可能性もあり、これも検索されます。 このような崩壊は、たとえば検出器と相互作用しない暗黒物質粒子の存在を仮定する、標準モデルを超えた理論で可能です。

a-e、ヒッグス粒子は、グルーオン-グルーオン融合 (a)、ベクトル粒子融合 (VBF; b)、およびベクトル粒子 (c)、トップクォークまたは b クォークのペア (d)、または単一のトップクォークとの関連生成を介して生成されます。 (e)。 f–i、ヒッグス粒子は、ベクトルボソンのペア (f)、光子のペアまたは Z ボソンと光子 (g)、クォークのペア (h)、および荷電レプトンのペア (i) に崩壊します。 。 ループ誘起ヒッグス粒子とグルーオンまたは光子との相互作用は青で示され、W または Z 粒子との結合を含む過程は緑で、クォークとの結合はオレンジで、レプトンとの結合は赤で示されています。 2 つの異なる緑 (オレンジ) の色合いを使用して、VBF と VH (\(t\bar{t}H\) および tH) の製造プロセスを分離します。

この記事では、上記のすべてのプロセスを調査するヒッグス粒子の生成と崩壊の相互に排他的な測定を、それらの不確実性間の相関関係を考慮して組み合わせます。 単一の測定では、通常、さまざまな結合が生成と減衰に寄与します。 したがって、これらのカップリングを個別に制約するには、すべての測定値を組み合わせる必要があります。 これにより、ヒッグス粒子とさまざまな基本粒子の結合強度の決定やヒッグス粒子生成の運動学的特性の包括的な研究など、標準模型のヒッグスセクターの重要なテストを実行できるようになります。 後者は、結合強度の測定では観察できない、標準モデルを超えた新しい現象を明らかにする可能性があります。

LHC の ATLAS 実験 12 は、前後対称の円筒形状と立体角でほぼ 4π をカバーする多目的粒子検出器です。 検出器は、LHC の陽子束衝突の生成物によって生成されたデジタル化された信号 (以下、衝突「イベント」と呼ぶ) を記録します。 さまざまな粒子を識別し、その運動量とエネルギーを測定するように設計されています。 これらの粒子には、電子、ミューオン、τ レプトン、光子に加え、検出器内で粒子の平行ジェットを生成するグルーオンやクォークが含まれます。 b クォークと c クォークからのジェットには比較的寿命の長いハドロンが含まれているため、通常、衝突点から測定可能な距離で発生する崩壊頂点を観察することでジェットを識別できます。 ニュートリノなど、検出器と相互作用しない粒子の存在は、ビームを横切る平面内の可視粒子のベクトル運動量を合計し、横運動量の保存を課すことによって推定できます。

衝突点に最も近い検出器コンポーネントは、荷電粒子の軌道と運動量を測定します。 この内部分光計は、粒子の識別とそのエネルギーの測定に使用される熱量計に囲まれています。 熱量計は、熱量計を通過する唯一の荷電粒子であるミューオンの軌道と運動量の測定専用の外側分光計に囲まれています。 2 レベルのトリガー システムは、40 MHz のレートで発生する陽子束衝突から約 1 kHz のレートで関心のあるイベントを選択するために、Run 2 のデータ取得 26 用に最適化されました。 広範なソフトウェアスイート27は、実際のデータとシミュレートされたデータのシミュレーション、再構成、分析、検出器の操作、実験のトリガーシステムとデータ収集システムで使用されます。

物理分析は通常、特定の生成および崩壊プロセスに焦点を当て、非ヒッグス背景プロセスを考慮した後に観察されるヒッグス粒子候補の数を測定します。 ヒッグス粒子の相互作用の強さを決定するために、相補的な測定値を組み合わせたセットに対して、物理的に動機づけられたさまざまな仮定による同時フィッティングが実行されます。 組み合わせにおける入力測定値の相対的な重みは、解析の選択効率、解析によって調査されたヒッグス過程に関連する信号速度、信号対バックグラウンドの比、および関連する系統的不確実性に依存します。

組み合わせに入る各崩壊モードについて、生成プロセスは、主に専用の機械学習アプローチを介して、ヒッグス粒子に関連して生成される粒子の特性に基づくイベント分類によって評価されます。 特に明記されていない限り、各減衰モードの研究では、ggF、VBF、WH、ZH、\(t\bar{t}H\)、および tH の 6 つの生成プロセスからのすべての個別または組み合わせた寄与が考慮されます。 ヒッグス粒子の相互作用は、生成されたヒッグス粒子と関連する粒子の運動学的特性に基づいた各生成プロセスの追加のイベント分類によってさらに調査されます。

組み合わせた測定への入力には、最初にヒッグス粒子の発見につながった崩壊モードの最新の結果が含まれています。H → ZZ → ℓ+ℓ−ℓ+ℓ− 28 個の Z 粒子が崩壊し、その後、逆に帯電した電子のペアに崩壊します。またはミュオン。 H → W ±W∓ → ℓ±νℓℓ∓νℓ は、ggF と VBF29、WH と ZH30 の生成プロセスを個別にターゲットにして減衰します。 そして、H → γγ は 2 つの高エネルギー光子で崩壊します31。 後者は、\(t\bar{t}H\) プロセスと tH プロセスを区別するために使用される唯一の測定値です。 これらのダイボソン崩壊モードは、まれな H → Zγ → ℓ+ℓ−γ 崩壊の検索によって初めて補完されます 32。 ヒッグス粒子からフェルミ粒子への崩壊も幅広く研究されています。 支配的な \(H\to b\bar{b}\) 減衰モードの測定は、非常に大きなマルチジェット バックグラウンドがあるため特に困難ですが、WH または ZH33 に特徴的な追加の粒子の存在を必要とすることで抑制できます。 ,34、VBF35、および \(t\bar{t}H\)36 の製造プロセス。 新しい入力として、大きなヒッグス粒子横運動量を伴う完全ハドロン \(H\to b\bar{b}\) 信号イベントも考慮され 37、この減衰モードでの ggF 生成プロセスに対する初めての感度が得られます。 H → τ+τ− 減衰モード 38 における最新の測定の感度は、VH および \(t\bar{t}H\) および tH 生成プロセスの組み合わせにまで拡張されました。 γγ、τ+τ−、ZZ 減衰モードで得られる \(t\bar{t}H\) 測定に加えて、τ+τ−、\({W}^{\ pm }{W}^{\mp }\) および ZZ 減衰は、最終状態で複数のレプトンを持つイベントを使用して実行されます39。 第 2 世代フェルミオンへのヒッグス粒子結合のかなり困難な測定は、H → μ+μ− 崩壊 40 の探索によって調査され、\(H\to c\bar{c}\ が初めて組み合わせに含まれます) ）崩壊41。 マルチジェットのバックグラウンドが大きいため、後者の減衰モードは現在、WH および ZH 生成を介してのみアクセスできます。 最後に、この組み合わせへの入力は、ヒッグス粒子が検出器から漏れ出る目に見えない粒子に崩壊するための VBF および ZH 生成プロセスにおける最新の直接検索によって補完されます 42,43。 組み合わせで使用されるこれらの入力測定の概要は、拡張データ表 1 にあります。

すべての入力測定は、2015 年と 2016 年に収集された部分的な Run 2 データセットを使用する以前の研究 30,39 の測定を除き、Run 2 データの完全なセットを使用して実行されます。 目に見えないヒッグス粒子の崩壊と \(H \to c\bar{c}\) の測定値は、関連するヒッグス粒子の結合強度の測定にのみ使用され、高いヒッグス粒子横運動量での \(H\to b\bar{b}\) の測定値は、次の場合にのみ考慮されます37。ヒッグス粒子生成の運動学的特性を調査しています。 他のすべての入力は、生産断面、分岐部分、結合強度の測定に使用されます。 ヒッグス粒子生成の運動学的特性の測定では、感度が限られているため、以前の研究 30、32、39、40、41 からの入力測定は除外されます。

実行 2 データを使用して実行される解析では多くの改善が行われ、多くの場合、解析されるデータ量の増加のみから予想される信号感度と比較して信号感度が最大 50% 向上します。 これらの改善には、粒子再構成の改善 (バンチ交差あたりの陽子相互作用の増加に対処するために最適化)、高度にローレンツブーストされた \(H\to b\bar{b}\) 崩壊の専用再構成、より多くのシミュレートされたイベントが含まれます。 、各生産プロセスでプローブされる運動学的領域の粒度が向上し、信号および背景理論の予測が向上しました。

標準モデルは、ヒッグス粒子の生成断面積と分岐部分の最先端の計算を必要とする理論予測と、観測された信号レートを比較することによってテストされます44、45、46、47、48、49、50。 すべての信号再構成効率とほとんどのバックグラウンド レートはシミュレーションから予測されます。 シミュレーションは、選択されたバックグラウンドプロセスの測定と信号選択効率の制限のための専用の信号枯渇制御データの使用によって補完されます。 陽子と陽子の衝突におけるグルーオンとクォークの相互作用を記述するために、すべての解析で共通のイベント ジェネレーターのセットが使用されました。 生成された粒子は、再構築および識別される前に、ATLAS 検出器の応答の詳細なシミュレーションを通過しました。

データの統計分析については、「方法」で詳しく説明します。 これは、尤度形式主義に依存しており、結合された尤度を取得するために、各入力測定値を記述する尤度関数の積が計算されます51。 実験的および理論的な系統的不確実性が予測信号およびバックグラウンド収量に及ぼす影響は、尤度関数に迷惑パラメータを含めることによって実現されます。 これらの追加パラメータの値は、含まれるデータによって完全に決定されるか、尤度を乗算するガウス項によって制約されます。 複数の測定に影響を及ぼす不確実性の影響は、共通の迷惑パラメータを使用することにより、フィッティングを通じて一貫して伝播されます。

対象パラメータの測定に使用される、特定の信号仮説の統計検定は、プロファイル尤度比 52 に基づく検定統計量を使用して実行されます。 測定されたパラメータの信頼区間と、結果と標準モデルの予測の適合性をテストするために使用される p 値は、漸近式を使用して得られるテスト統計量の分布から構築されます52。

特定の対象パラメータの測定における全体的な不確実性は、さまざまな要素に分解できます。 統計的不確実性は、すべての外部制約された迷惑パラメータを最適値に設定して近似することで得られます。 系統的不確実性は、全体の不確実性の二乗と統計的不確実性の二乗の差として評価される二乗値であり、迷惑パラメータの関連するすべてのサブセットを最適値に設定することでカテゴリに分解できます。

ヒッグス粒子の生成率は、前述した観測信号収量への尤度当てはめによって調べられます。 特定の生産プロセス i および減衰モード f の生産断面積 σi と分岐率 Bf は、さらなる仮定なしに個別に測定できないため、特定のプロセスで観測された信号収量は、単一の信号強度修飾子 \( {\mu }_{if}=({\sigma }_{i}/{\sigma }_{i}^{{\rm{SM}}})({B}_{f}/{B} _{f}^{{\rm{SM}}})\)、上付き文字「SM」は、対応する標準モデル予測を示します。 すべての生成プロセスと崩壊プロセスが同じグローバル信号強度 μ = μif でスケールすると仮定すると、標準モデル予測に対する包括的なヒッグス粒子生成速度は次のように測定されます。

合計の測定の不確かさは、信号モデリングとバックグラウンド モデリングの両方における統計的不確かさ、実験の系統的不確かさ、理論的不確かさの成分に分解されます。 実験的不確実性と理論的不確実性は両方とも、実行 1 の結果よりもほぼ 2 分の 1 低くなります20。 提示された測定は、以前の ATLAS と部分的な実行 2 データセット 22 の組み合わせに代わるものであり、最新の合計測定の不確実性が約 30% 減少します。

ヒッグス粒子の生成も個々のプロセスごとに研究されています。 \(t\bar{t}H\) 生成からのトップクォーク崩壊生成物とは対照的に、\(b\bar{b}H\) 生成からの b ジェットの識別効率は低く、\(b \bar{b}H\) プロセスは実験的には ggF 生成と区別できません。 したがって、\(b\bar{b}H\) プロセスと ggF プロセスは一緒にグループ化され、\(b\bar{b}H\) は比較的少量、つまり合計 \({ \rm{g}}{\rm{g}}{\rm{F}}+b\bar{b}H\) の生産。 いくつかのプロセスが組み合わされる場合、その組み合わせでは、コンポーネントの相対的な割合が、対応する理論上の不確実性の範囲内で標準モデルからのものであると仮定されます。 結果はデー​​タへの適合から得られます。各製造プロセスの断面は適合の自由パラメータです。 ヒッグス粒子の崩壊分岐部分は、以前に指定された不確実性の範囲内で標準モデル値に設定されます44。 結果を図2aに示します。

a, さまざまなヒッグス粒子生成プロセスの断面積は、崩壊分岐部分の標準モデル (SM) 値を仮定して測定されます。 b、さまざまなヒッグス粒子崩壊モードの分岐率は、生成断面積の SM 値を仮定して測定されます。 下のパネルは、SM 予測に対する測定値の比率を示しています。 各点の縦棒は 68% 信頼区間を示します。 測定と SM 予測の適合性の p 値は、a では 65%、b では 56% です。 データはATLAS Run 2からのものです。

すべての測定結果は標準モデルの予測と互換性があります。 実験 1 データで以前に観察された ggF および VBF の生成プロセスでは、断面がそれぞれ 7% と 12% の精度で測定されます。 次の生成プロセスも観察されるようになりました。WH の観察された (期待された) 信号の有意性は 5.8 (5.1) 標準偏差 (σ)、ZH は 5.0σ (5.5σ)、および \(t\bar{t}H\) です。 ) および 6.4σ (6.6σ) の tH 生成プロセス。ここで、期待されるシグナル有意性は標準モデル仮説の下で得られます。 \(t\bar{t}H\) と tH の個別の測定により、95% 信頼水準 (CL) での標準モデル予測の 15 (7) 倍という tH 生成の観察された (予想される) 上限が得られます。 2 つの測定値間には 56% という比較的大きな負の相関係数が見られます。 これは、これらの生産プロセスに対して最も高い感度を提供する再構築されたイベントのセット内の \(t\bar{t}H\) プロセスと tH プロセスの間の相互汚染によるものです。

個々のヒッグス粒子の崩壊モードの分岐部分は、ヒッグス粒子生成プロセスの断面積をそれぞれの標準モデル値に設定することによって測定されます。 結果を図2bに示します。 実行 1 データですでに観察されている γγ、ZZ、\({W}^{\pm }{W}^{\mp }\) および τ+τ− 崩壊の分岐部分は、精度は 10% ～ 12% です。 \(b\bar{b}\) 減衰モードは 7.0σ (予想 7.7σ) の信号有意性で観測され、H → μ+μ− および H → Zγ 減衰の観測された (予想された) 信号有意性は次のとおりです。それぞれ2.0σ（1.7σ）、2.3σ（1.1σ）。

上記の測定におけるさまざまな崩壊または生産プロセスの相対的な寄与に関する仮定は、生産プロセスと崩壊プロセスのさまざまな組み合わせについて、生産断面積と分岐率の積を直接測定することによって緩和されます。 対応する結果を図 3 に示します。測定値は標準モデルの予測と一致しています。

各点の水平バーは 68% 信頼区間を示します。 狭い灰色の帯は、標準モデル (SM) 断面の理論上の不確実性と分岐率の予測を掛け合わせたものを示しています。 測定と SM 予測の適合性の p 値は 72% です。 σi Bf は SM 予測に対して正規化されます。 データはATLAS Run 2からのものです。

特定のヒッグス粒子の結合強度の値を決定するには、多くの個別の生成時間分岐率測定値を同時にフィッティングする必要があります。 ここで示すカップリング フィットは、所定のプロセスの運動学的分布を変えることなく、ヒッグス粒子のカップリング強度に影響を与えるパラメーター κ のセットを使用して κ フレームワーク 53 内で実行されます。

この枠組み内では、個々の測定の断面積と分岐部分の積は、乗算結合強度修飾子 κ の観点からパラメーター化されます。 特定の粒子 p への結合を介した生成または減衰プロセスの結合強度修飾子 κp は、 \({\kappa }_{p}^{2}={\sigma }_{p}/{\sigma } として定義されます。 _{p}^{{\rm{SM}}}\) または \({\kappa }_{p}^{2}={\varGamma }_{p}/{\varGamma }_{p}^ {{\rm{SM}}}\)、ここで Γp は粒子ペア p への部分減衰幅です。 パラメータ化では、総崩壊幅が現在の測定に含まれるすべての崩壊モードに加え、標準モデルによって予測される現在未検出または目に見えない直接崩壊または間接崩壊 (グルーオン、軽いクォーク、ニュートリノなど) に依存することが考慮されています。そして、仮説は非標準モデル粒子に崩壊します。 非標準モデル粒子への崩壊は、目に見えない粒子への崩壊と、大きなバックグラウンドのために検出されないその他の崩壊に分けられます。 2 つの対応する分岐部分は Binv で示されます。 とBu.、それぞれ。

以下では、結合強度修飾子に関する仮定が徐々に少なくなる 3 つのクラスのモデルを検討します。 第一世代フェルミオンの結合強度修飾子には標準モデル値が仮定され、κc がフィット内で浮動のままになっている場合を除き、第二世代クォークの修飾子は第三世代の修飾子に設定されます。 サイズが小さいため、これらのカップリングは結果に目立った影響を与えることはないと考えられます。 ggF の生成と H → γγ および H → Zγ の減衰はループ誘導プロセスです。 それらは、標準モデルのループ誘起プロセスに寄与する粒子に対応する、より基本的な結合強度スケール係数の観点から表現されるか、それぞれ有効な結合強度修飾子 κg、κγ、κZγ を使用して処理されます。 後者のシナリオでは、標準モデルを超えた粒子からのループ寄与の可能性が考慮されます。 ループによって引き起こされる gg → ZH プロセスからの小さな寄与は、対応する標準モデル粒子への結合の観点から常にパラメーター化されます。

最初のモデルは、ベクトル ボソンの 1 つのスケール係数 κV = κW = κZ をテストし、2 番目のモデル κF をテストします。これはすべてのフェルミ粒子に適用されます。 一般に、標準モデルの κV = κF = 1 の予測は、標準モデルの拡張には当てはまりません。 たとえば、ヒッグス粒子が複合粒子であるモデルでは、κV と κF の値は 1 未満になります。 ggF、H → γγ および H → Zγ ループ誘発プロセスに対応する有効なカップリングは、基本的な標準モデルのカップリングの観点からパラメーター化されます。 標準模型、つまり Binv を超えるヒッグス粒子の崩壊は目に見えない、または検出されないものと仮定されています。 = ブ。 = 0。κV と κF の間の相対符号のみが物理的であり、負の相対符号は高い信頼度で除外されているため 20、κV ≥ 0 および κF ≥ 0 が仮定されます。 図 4 は、(κV、κF) 平面での組み合わせフィットの結果を示しています。 組み合わせフィットからの最適値とその不確かさは、κV = 1.035 ± 0.031 および κF = 0.95 ± 0.05 で、標準モデルの予測と互換性があります。 2 つのフィット パラメーター間には 39% という比較的大きな正の相関が観察されます。これは、最も感度の高い入力測定の一部には、その後のヒッグス粒子がベクトル粒子に崩壊する ggF 生成プロセス (つまり、フェルミオンへの結合を介した) が含まれるためです。

データは、目に見えない、または検出されていない非標準モデルのヒッグス粒子崩壊による寄与がないと仮定した組み合わせフィットから得られます。 組み合わせた測定と標準モデル (SM) 予測の互換性の p 値は 14% です。 データはATLAS Run 2からのものです。

2 番目のクラスのモデルでは、W、Z、t、b、c、τ、μ の結合強度修飾子が独立して処理されます。 すべての修飾子は正であるとみなされます。 標準モデル粒子のみがループ誘起プロセスに寄与し、フェルミ粒子とベクトルボソン結合の修正がループ計算を通じて伝播されると想定されます。 目に見えない、または検出されない非標準モデルのヒッグス粒子崩壊は考慮されません。 これらのモデルでは、低減された結合強度修飾子 \(\sqrt{{\kappa }_{V}{g}_{ V}/2{\rm{vev}}}=\sqrt{{\kappa }_{V}}({m}_{V}/{\rm{vev}})\) 質量を持つ弱いボソンの場合質量 mF のフェルミ粒子の場合、mV および κFgF = κFmF/vev。ここで、gV および gF は対応する絶対結合強度、「vev」はヒッグス場の真空期待値です。 図 5 は、2 つのシナリオの結果を示しています。1 つは、c クォークへの結合に対する感度の低さに対処するために、κc = κt によって制約された c クォークへの結合です。 もう 1 つは、κc がフィットにおける自由パラメーターとして残されたものです。 測定されたすべての結合強度修飾子は、標準モデルの予測と互換性があることがわかります。 結合強度修飾子 κc がフィットで制約されないままの場合、標準モデル予測の κc < 5.7 (7.6) 倍の上限が 95% CL で観察 (予想) され、他の各パラメーターの不確実性が増加します。その結果、合計の減衰幅に対する制約が弱くなります。 これにより、他の結合強度修飾子に関する緩和された仮定にもかかわらず、 \(H\to c\bar{c}\) の減衰の個別の測定から 95% CL での κc < 8.5 (12.4) という現在の観察された (予想される) 限界が改善されます 41。すべての測定に影響を与えるヒッグス粒子の合計崩壊幅のパラメータ化から生じる制約。

フェルミ粒子 (F = t, b, τ, μ) および \(\sqrt{{\kappa }_{V}}{m}_{V}/{\rm{vev}} の場合、κFmF/vev として定義されます。 \) ベクトルボソンの質量 mF および mV の関数。 κc = κt (色付きの円マーカー)、または κc がフィット内で自由に浮いたままになっている (灰色の十字マーカー) を持つ 2 つのフィット シナリオが示されています。 ループ誘起プロセスは標準モデル (SM) 構造を持つと仮定され、ヒッグス粒子が非 SM 粒子に崩壊することは許可されません。 各点の縦棒は 68% 信頼区間を示します。 組み合わせた測定と SM 予測の互換性の p 値は、それぞれのシナリオで 56% と 65% です。 下のパネルには、結合強度修飾子の値が表示されます。 灰色の矢印は最適値の方向を指しており、対応する灰色の不確実性バーは下部パネルの範囲を超えて伸びています。 データはATLAS Run 2からのものです。

κ フレームワークの 3 番目のクラスのモデルは、前のモデルに厳密に従っていますが、ループ誘発プロセスにおける非標準モデル粒子の存在を考慮しています。 これらのプロセスは、ループ計算を通じて標準モデルの粒子結合の修正を伝播するのではなく、有効な結合強度修正子 κg、κγ、および κZγ によってパラメータ化されます。 また、標準モデルを超える潜在的な影響は、ヒッグス粒子の崩壊生成物の運動学的特性に実質的に影響を及ぼさないと想定されています。 目に見えない、または検出されていない非標準モデルのヒッグス粒子崩壊が総ヒッグス崩壊幅、つまり Binv に寄与しないと仮定されるシナリオの当てはめ結果。 = ブ。 = 0、そのような減衰を許容するシナリオの結果を図 6 に示します。 縮退した解を避けるために、後者は Bu を制約します。 ≥ 0 であり、標準モデルを超えた物理学のさまざまなシナリオで自然に発生する追加の制約 κV ≤ 1 が課されます 54,55。 測定されたすべての結合強度修飾子は、標準モデルの予測と互換性があります。

各点の水平バーは 68% 信頼区間を示します。 Binv が登場するシナリオ。 = ブ。 = 0 と仮定され、円マーカーの実線で示されます。 この場合、標準モデル (SM) 予測との適合性の p 値は 61% です。 Binv が登場するシナリオ。 そしてブ。 κV ≤ 1 および Bu を仮定しながら、ヒッグス粒子の合計崩壊幅に寄与することができます。 ≥ 0 は、正方形のマーカーが付いた破線で表示されます。 下のパネルは、Binv の 95% CL 上限を示しています。 データは ATLAS Run 2 からのものです。

目に見えない、または検出されていない非標準モデルのヒッグス粒子崩壊がヒッグス粒子の崩壊幅全体に寄与することを許容する場合、以前に測定された結合強度修飾子は大きく変化せず、Bu の上限は変化しません。 < 0.12 (予想値 0.21) および Binv。 < 0.13 (予想値 0.08) は、対応する分岐部分の 95% CL に設定されます。 後者は、Binv の現在の最適制限を改善します。 ATLAS 直接検索では < 0.145 (予想 0.103) 42。

テストされたすべてのシナリオにおいて、統計的および系統的不確実性は、ほとんどの κ パラメータ測定における合計の不確実性にほぼ等しく寄与します。 例外は、κμ、κZγ、κc、および Bu です。 統計的な不確実性が依然として支配的な測定。

結合の内部構造を調べるヒッグス粒子生成の運動学的特性は、単純化されたテンプレート断面の枠組みで研究されています 44、56、57、58。 このフレームワークは、「方法」で説明されているように、標準モデルのヒッグス粒子生成プロセスの位相空間を、ヒッグス粒子、および関連する場合には関連するジェット、W 粒子、または Z 粒子の特定の運動学的特性によって定義される一連の領域に分割します。 領域は、標準モデル予測からの逸脱に対する実験感度を提供し、これらの予測における大きな理論的不確実性を回避し、実験的にアクセス可能な信号領域への外挿のモデル依存性を最小限に抑えるように定義されます。 導入された運動学的領域のそれぞれで測定された信号断面積は、ヒッグス粒子崩壊の分岐部分と運動学的特性が標準モデルによって記述されると仮定した場合に予測されたものと比較されます。

36 の運動学的領域での同時測定の結果を図 7 に示します。より小さいデータセット 22 を使用した以前の結果と比較して、特に高いヒッグス粒子横運動量で、はるかに多くの領域がプローブされています。標準モデルを超えた新たな現象の強化が期待されます。 すべての測定値は標準モデルの予測と一致しています。

各点の縦棒は 68% 信頼区間を示します。 組み合わせた測定と標準モデル (SM) 予測の適合性の p 値は 94% です。 運動領域は、ジェットの多重度、ヒッグス \(({p}_{{\rm{T}}}^{H})\) およびベクトル ボソン (\) の横運動量に基づいて、各製造プロセスに対して個別に定義されます。 ({p}_{{\rm{T}}}^{W}\) および \({p}_{{\rm{T}}}^{Z}\)) と 2 ジェット不変質量（mjj）。 それぞれの要件 \({m}_{jj}\in [60,120)\,{\rm{GeV}}\) および \({m}_ {jj}\notin [60,120)\,{\rm{GeV}}\) は、それぞれ VH および VBF プロダクションからの信号イベントで強化されます。 データはATLAS Run 2からのものです。

要約すると、ヒッグス粒子の生成速度と崩壊速度は、2015 年から 2018 年までの LHC の実行 2 中に ATLAS 実験によって収集されたデータセットを使用して測定されました。測定結果は、標準モデルの予測とよく一致していることがわかりました。 。 さまざまなシナリオで、トップクォーク、b クォーク、τ レプトンの 3 つの最も重いフェルミオンとの結合が約 7% ～ 12% の範囲の不確実性で測定され、弱いボソン (Z および W) との結合が測定されました。不確実性は約 5% です。 さらに、非常にまれなヒッグス粒子が第 2 世代フェルミオンに崩壊し、Z 粒子と光子に崩壊する兆候が現れています。 最後に、ヒッグス粒子生成運動学の包括的な研究が実行され、その結果は標準モデルの予測と一致することもわかりました。 発見以来 10 年間、ヒッグス粒子は多くの実験テストを受け、これまでのところ、その性質が標準模型の予測と著しく一致していることが証明されています。 ただし、ヒッグス粒子とそれ自体の結合など、その重要な特性の一部はまだ測定されていません。 さらに、そのまれな減衰モードの一部はまだ観測されておらず、標準モデルを超えた新しい現象が発見される余地は十分にあります。 今後数年間で検出器のアップグレードが計画されていること、体系的な不確実性が大幅に減少すると予想されること、および LHC のデータセットのサイズが 20 倍に増加すると予想されることを考慮すると、これらの面での大幅な進歩が将来予想されます。

ATLAS 検出器 12 は、薄い超電導ソレノイドに囲まれた内部追跡検出器、電磁熱量計およびハドロン熱量計、および 3 つの大型超電導空芯トロイダル磁石を組み込んだミュオン分光計で構成されています。

ATLAS は、検出器の中心にある公称相互作用点を原点とし、ビーム パイプに沿った Z 軸を持つ右手座標系を使用します。 x 軸は相互作用点から LHC リングの中心を指し、y 軸は上を指します。 円筒座標 (r、ϕ) は横断面で使用され、ϕ は z 軸周りの方位角です。 擬似ラピディティは、極角 θ に関して η = −ln(tan(θ/2)) として定義されます。

内部検出器 (ID) システムは 2 T 軸方向磁場に浸漬され、 |η| の範囲で荷電粒子を追跡します。 < 2.5。 高粒度のシリコン ピクセル検出器は頂点領域をカバーし、通常、トラックごとに 4 つの測定値を提供します。通常、最初のヒットは、実行 260,61 の前にインストールされた挿入可能 B 層 (IBL) にあります。 これにシリコン マイクロストリップ トラッカー (SCT) が続き、通常はトラックごとに 8 つの測定値が提供されます。 これらのシリコン検出器は遷移放射線追跡装置 (TRT) によって補完され、 |η| まで放射状に拡張された軌道の再構成が可能になります。 < 2.0。 TRT はまた、遷移放射線に対応するより高いエネルギー蓄積閾値を超えるヒットの割合 (通常は合計 30) に基づいて電子識別情報も提供します。

熱量計システムは、擬似速度範囲 |η| をカバーします。 < 4.9。 領域 |η| 内 3.2 未満では、電磁熱量測定はバレルおよびエンドキャップの高粒度鉛/液体アルゴン (LAr) 熱量計によって提供され、|η| をカバーする追加の薄型 LAr プリサンプラーが備えられています。 熱量計の上流での材料のエネルギー損失を補正するには、< 1.8。 ハドロン熱量測定は、|η| 内の 3 つのバレル構造に分割されたスチール/シンチレーター タイル熱量計によって提供されます。 < 1.7、および 2 つの銅/LAr ハドロン エンドキャップ熱量計。 立体角のカバー範囲は、それぞれ電磁エネルギー測定とハドロンエネルギー測定用に最適化された前方銅/LAr およびタングステン/LAr 熱量計モジュールで完成します。

ミューオン分光計 (MS) は、超電導空芯トロイダル磁石によって生成された磁場内のミューオンの偏向を測定する、別個のトリガー チャンバーと高精度追跡チャンバーで構成されています。 トロイドの磁場積分は、ほとんどの検出器にわたって 2.0 ～ 6.0 Tm の範囲にあります。 3 層の精密チャンバーはそれぞれ監視対象のドリフト チューブの層で構成され、領域 |η| をカバーします。 < 2.7。バックグラウンドが最も高い前方領域の陰極ストリップ チャンバーによって補完されます。 ミューオントリガーシステムは |η| の範囲をカバーします。 < 2.4 バレル内の抵抗プレート チャンバーとエンドキャップ領域の薄いギャップ チャンバー。

内部検出器での頂点とトラックの再構成のパフォーマンス、電磁熱量計とハドロン熱量計の熱量計分解能、およびミュオン分光計によって提供されるミュオン運動量分解能は、以前に示しました 12。

興味深いイベントは、カスタム ハードウェアに実装された第 1 レベルのトリガー システムによって選択され、その後、高レベル トリガーのソフトウェアに実装されたアルゴリズムによって選択されます62。 第 1 レベルのトリガーは、40 MHz バンチ クロスからのイベントを 100 kHz 未満のレートで受け入れます。高レベル トリガーは、イベントを約 1 kHz でディスクに記録するために、このレートをさらに減らします。

この論文で示されている組み合わせの結果は、各入力測定値の尤度の積として定義される尤度関数から得られます。 再構成されたイベントの各カテゴリで観察された収量は、予想される信号とバックグラウンドの寄与の合計をパラメーターとするポアソン分布に従います。 任意のカテゴリ k の信号イベントの数は、異なる生成モードと減衰モードに分割されます。

ここで、i でインデックス付けされた合計は、生産プロセス (ggF、VBF、WH、ZH、\(t\bar{t}H\)、tH)、または測定された一連の生産運動学領域にわたって実行され、インデックス付けされた合計はf による関数は、減衰最終状態 (ZZ、WW、γγ、Zγ、\(b\bar{b}\)、\(c\bar{c}\)、τ+τ−、μ+μ−) にわたって実行されます。 量 \({ {\mathcal L} }_{k}\) はカテゴリ k で使用されるデータセットの積分光度であり、\({(A\epsilon )}_{if}^{k}\) は次のようになります。カテゴリ k の生産プロセス i および減衰モード f の受け入れ回数選択効率係数。 合格率と効率はシミュレーションから得られます (効率の制御データの校正測定によって補正されます)。 それらの値は、実験的および理論的な体系的な不確実性により変動する可能性があります。 断面積 σi と分岐率 Bf は、モデルの重要なパラメータです。 テストされるモデルに応じて、それらは自由パラメーターであるか、標準モデル予測に設定されるか、または他のパラメーターの関数としてパラメーター化されます。 すべての断面はヒッグス粒子の速度範囲 |yH| で定義されます。 < 2.5。これは検出器内のヒッグス粒子の運動量の極角に関連しており、実験感度の領域にほぼ対応します。

予測されるシグナルおよびバックグラウンド収量に対する実験的および理論的な系統的不確実性の影響は、尤度関数に含まれる迷惑パラメーターによって考慮されます。 各製造プロセスから予測される信号収量、分岐部分、および各分析カテゴリの信号許容量は、理論上の不確実性の影響を受けます。 したがって、結合された尤度関数は次のように表されます。

ここで、nk,b、\({n}_{k,b}^{{\rm{signal}}}\) および \({n}_{k,b}^{{\rm{bkg}}} \) は、それぞれ、分析カテゴリ k のビン b 内の観察されたイベントの数、予想されるシグナル イベントの数、および予想されるバックグラウンド イベントの数を表します。 対象パラメータは α、迷惑パラメータは θ、P はポアソン分布を表し、G は迷惑パラメータに割り当てられたガウス制約項を表します。 一部の迷惑パラメータはデータのみによって決定されることを意図しており、関連する制約項がありません。 これは、たとえば、コントロール カテゴリに適合するバックグラウンド正規化係数の場合に当てはまります。 特定のカテゴリの信号とバックグラウンドの正規化に影響を与える迷惑パラメータの効果は、通常、乗算式を使用して実装されます。

ここで、n0 はシグナルまたはバックグラウンドの名目上の期待収量、σ は不確実性の値です。 これにより、θ が負の値であっても n(θ) > 0 が保証されます。 分布の形状に影響を与えるすべてのパラメータを含む迷惑パラメータの大部分については、分布の各ビンで代わりに線形式が使用されます。

体系的な不確実性は独立した基礎となるソースに分類されるため、あるソースが複数またはすべての分析に影響を与える場合、共通の迷惑パラメーターを使用することで、関連する迷惑パラメーターをこれらの分析に対応する尤度の項間で完全に相関させることができます。 これは、光度測定63、再構成および選択効率64、65、66、67、68、69、70、およびエネルギー測定の校正71、72、73、74における体系的な不確実性の場合である。 それらの影響は、該当する場合には常に共通の迷惑パラメータを使用することによって一貫して伝播されます。 完全な実行 2 データを使用して実行された分析と、2015 年と 2016 年のデータのみを使用して実行された分析との間で相関関係があるのは、系統的不確実性のごく一部の構成要素だけです。これは、評価、再構成アルゴリズム、およびソフトウェア リリースの違いによるものです。 バックグラウンドプロセスのモデリングに関連する体系的な不確実性、および予想されるシグナルおよびバックグラウンド収量を推定するために使用されるシミュレートされたイベントの数が限られていることに起因する不確実性は、分析間で相関がないものとして扱われます。

パートン分布関数の不確実性は、すべての入力測定値とすべての解析カテゴリで一貫して実装されます75。 粒子のジェットに降り注ぐパートンのモデル化における不確実性は、信号の受け入れと効率に影響を与え、特定の製造プロセス内のすべての入力測定に共通です。 同様に、高次の量子色力学 (QCD) 補正の欠落による不確実性は、特定の製造プロセスでは一般的です。 簡略化されたテンプレート断面フレームワークの運動学的領域にそれらを実装すると、合計 66 個の不確実性ソースが生成され、全体的な許容効果がさまざまなビン間 (たとえば、ジェット多重度領域間またはダイジェット不変質量領域間) の移動から分離されます。 76. 許容誤差と信号収量の不確実性は両方とも、測定収量と期待収量の比較に依存する信号強度修飾子と結合強度修飾子の結果に影響します。 許容不確実性のみが断面積と分岐率の結果に影響します。 標準モデルのパラメーター値 (b および c クォーク質量など) への依存性と欠落した高次効果によるヒッグス粒子の分岐部分の不確実性は、前述の相関モデルを使用して実装されます 44。

合計で 2,600 を超える系統的不確実性の原因が、結合された尤度に含まれます。 提示された測定値のほとんどについて、系統的不確実性は、対応する統計的不確実性と同様のサイズか、それより若干小さいと予想されます。 体系的な不確実性は、最も正確に測定されるパラメーター、つまり、ggF および VBF プロセスの全体的な信号強度と生成断面積で支配的です。 グローバル信号強度測定の予想される系統的不確実性 (約 5%) は統計的不確実性 (3%) より大きく、信号 (4%) およびバックグラウンド モデリング (1.7%) の理論的不確実性、および実験の系統的不確実性 (3%)。 後者は主に光度測定の不確実性 (1.7%) で構成され、電子、ジェット、B ジェットの再構成、データ駆動型の背景モデリング、および限られた数のシミュレートされたイベント (約 1) の不確実性が続きます。 ％ それぞれ）。 実験の不確実性の他のすべての原因を組み合わせると、さらに 1% が寄与します。 ggF プロセスの製造断面における系統的不確実性は、統計的不確実性が 4% であるのに対し、実験的不確実性 (3.5%) が大部分を占め、シグナル理論の不確実性 (3%) がそれに続きます。 VBF プロセスの場合、統計的不確実性は 8%、実験的不確実性は 5% と推定され、信号理論の不確実性は合計で 7% になります。 W ペアおよび τ レプトン ペアへの分岐部分の測定では、系統的不確実性が統計的不確実性よりも支配的です。

対象パラメータの測定には、プロファイル尤度比に基づく統計検定が使用されます52。

ここで、α は対象パラメータ、θ は迷惑パラメータです。 \(\hat{\hat{{\boldsymbol{\theta }}}}({\boldsymbol{\alpha }})\) 表記は、迷惑パラメータ値が、指定されたパラメータ値の尤度を最大化する値であることを示します興味を持っている。 分母では、対象パラメータと迷惑パラメータの両方が値 (\(\hat{{\boldsymbol{\alpha }}}\)、\(\hat{{\boldsymbol{\theta }}}) に設定されます。 \)) 無条件に可能性を最大化します。 パラメータ α の推定値は、尤度比を最大化する値 \(\hat{{\boldsymbol{\alpha }}}\) です。

通常、測定では多数のイベントが選択されるため、この論文で示されるすべての結果は、尤度がほぼガウス分布に従う漸近領域で得られます。 これは、個々の入力測定の以前の反復でチェックされました。たとえば、ref。 77 に示すように、漸近式の結果を擬似実験の結果と比較することにより、この仮定はイベント数が少ない場合にも当てはまります。 これにより、ガウス近似がわずか ≳ 5 個の背景イベントに対して有効になるという以前の研究 52 の結果が確認されました。 漸近領域の 2 倍では、プロファイル尤度の負の対数 λ(α) = −2ln(Λ(α)) は、対象のパラメータの数に等しい自由度をもつ χ2 分布に従います。 特定の信頼水準 (CL) (通常は 68%) の信頼区間は、 \(\lambda ({\boldsymbol{\alpha }}) < {F}_{n}^{-1}( {\rm{C}}{\rm{L}})\) ここで \({F}_{n}^{-1}\) は自由度 n の χ2 分布の分位関数であるため、 \ ({F}_{1}^{-1}=1\,(4)\) 1 自由度の 1σ (2σ) CL の場合。 これらの信頼区間に対応するパラメータ α の値は、プロファイル尤度をスキャンすることによって取得されます。 同様に、p 値 pSM = 1 − Fn(λ(αSM)) は、測定と標準モデル予測の互換性をテストするために使用されます。 パラメータ間の相関は、尤度の 2 次導関数の行列を反転することによって推定されます。

期待される有意性と限界は、「アシモフ」データセット52を使用して決定されます。このデータセットは、迷惑パラメータが尤度を最大化する値に設定されている場合に、観測された収量を期待値に設定することによって取得されます \(\hat{{\rm{\theta }}}\)。

κ フレームワーク内では、個々の測定の断面は次のようにパラメータ化されます。

ここで、Γf はヒッグス粒子が最終状態 f に崩壊する部分幅、ΓH はヒッグス粒子の全崩壊幅です。 全体の幅は、含まれるすべての減衰モードの部分幅の合計によって求められます。 標準モデルを超える現象によるヒッグス粒子の全崩壊幅への寄与は、1 とは異なる結合強度修飾子 κp の値、または Binv の値として現れる可能性があります。 またはブ。 ゼロとは違う。 ヒッグス粒子の全幅は \({\varGamma }_{H}({\boldsymbol{\kappa }},{B}_{{\rm{inv.}}},{B}_{{ \rm{u.}})={\kappa }_{H}^{2}({\boldsymbol{\kappa }},{B}_{{\rm{inv.}}},{B} _{{\rm{u.}}}){\varGamma }_{H}^{{\rm{SM}}}\) と

ヒッグス粒子の生成断面積と部分的および全体的な崩壊幅は、参考文献の表 9 に示されているように、結合強度修飾子に関してパラメータ化されています。 22. この文書では、測定精度の向上に合わせて、追加のサブリード寄与を含む改良されたパラメータ化が使用されています。

単純化されたテンプレート断面 44、56、57、58 の枠組みにおけるヒッグス粒子生成の精密研究のための運動領域の定義は、特定の生成プロセスで生成される粒子の予測特性に基づいています。 この分割は、いわゆるステージ 1.2 スキームに従います。このスキームは、ステージ 1.1 スキームよりわずかに細かい粒度を特徴とし、\(t\bar{t}H\) 生成プロセスにヒッグス粒子の横運動量カテゴリーを導入します。 ヒッグス粒子は |yH| で高速に生成される必要があります。 < 2.5。 関連する粒子ジェットは、ジェット半径パラメータ R = 0.4 の anti-kt アルゴリズム 78 を使用して、ヒッグス粒子の崩壊生成物と W 粒子および Z 粒子の崩壊によるレプトンを除く、寿命が 10 ps を超えるすべての安定粒子から構築されます。横運動量 pT,jet > 30 GeV を持たなければなりません。 ヒッグス粒子崩壊の運動学的特性については、標準モデルの予測が想定されています。 標準モデルを超える現象は、これらの特性を大幅に変更する可能性があり、特に WW または ZZ 減衰モードの場合、信号の受け入れを大幅に変更する可能性があるため、関連する解釈にこれらの測定を使用する場合は、このことを考慮する必要があります。

ヒッグス粒子の生成は、まず初期状態と関連粒子の性質に従って分類され、後者には W 粒子と Z 粒子が存在する場合はその崩壊生成物が含まれます。 これらのクラスは、\(t\bar{t}H\) および tH プロセスです。 qq' → Hqq' プロセス。VBF とベクトルボソンのハドロン崩壊によるクォーク開始 VH (V = W, Z) 生成の両方が寄与します。 ベクトルボソン (V(ℓℓ, ℓν)H) のレプトン崩壊を伴う pp → VH 生成 (gg → ZH → ℓℓH 生成を含む)。 そして最後に、ggF プロセスが \(gg\to ZH\to q\bar{q}H\) 生成と結合して、単一の gg → H プロセスを形成しました。 \(b\bar{b}H\) 生成プロセスの寄与は、各運動学的領域における gg → H 収率の 1%44 増加として考慮されます。これは、両方のプロセスの許容値がすべての入力解析で同様であるためです44。 。

個々の減衰モードでの入力測定では、Stage-1.2 スキームの一部の領域では断面に対する感度が制限されています。これは主に、これらの領域の一部ではイベントの数が少ないためです。 他の場合には、これらの領域の組み合わせに対する感度のみが提供され、相関の強い測定値が得られます。 これらの影響を軽減するために、Stage-1.2 の運動領域の一部が統合された測定用に統合されました。

個々の入力測定と比較して、信号予測に関連する体系的な理論の不確実性は、Stage-1.2 スキームの粒度に厳密に従うように組み合わせに対して更新されました。 ggF 生産における QCD スケールの不確実性は、この生産プロセスの影響を受けやすいすべての入力チャネルについて更新されました。 合計 18 個の不確実性ソースのうち、2 個は全体的な固定次数効果と再開効果を説明し、2 個は異なるジェット多重度ビン間の移動をカバーし、7 個はヒッグス粒子の横運動量のモデリングに関連しています (\({p}_{{ \rm{T}}}^{H}\)) 異なる位相空間領域で、4 つはダイジェット不変質量 (mjj) 変数の分布の不確実性を説明し、1 つはヒッグス粒子のモデリングと 2 つの主要な粒子をカバーします。 2 ジェット以上の領域におけるジェットの横運動量 (\({p}_{{\rm{T}}}^{Hjj}\)) 分布。1 つはヒッグス粒子と 1 つのジェット横方向の分布のモデル化に関係します。高値における運動量 (\({p}_{{\rm{T}}}^{Hj}\)) を \({p}_{{\rm{T}}}^{H}\) で割ったもの-\({p}_{{\rm{T}}}^{H}\) 領域、そして最後の領域では、トップクォーク質量スキームの選択による不確実性が考慮されています。 qq′ → Hqq′ および \(t\bar{t}H\) プロセスの理論的不確かさは以前に定義されており 28、V(ℓℓ, ℓν)H 運動領域の理論不確かさは以前の研究で説明されたスキームに従います 76。 いくつかの Stage-1.2 領域の結合によって定義される運動領域については、各 Stage-1.2 領域の相対的な割合が標準モデル値と、これらの標準モデルによって予測される不確実性によって与えられると仮定して、信号受容係数が決定されます。端数は考慮されます。

この研究の結果を裏付ける実験データは、HEPData で https://doi.org/10.17182/hepdata.130266 という識別子で入手できます。

ATLAS データ削減ソフトウェアは、次のリンクから入手できます: https://zenodo.org/record/4772550。 統計モデリングと分析は、https://zenodo.org/record/3895852 で入手可能な ROOT ソフトウェアとその組み込み RooFit および RooStats モジュールに基づいています。 これらの統計ツールを構成し、その出力を処理するコードは、リクエストに応じて入手できます。

この論文の訂正が公開されました: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05581-5

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この記事の著作権は、ATLAS コラボレーションの利益のために CERN が保有します。

著者全員がこの出版物に貢献し、検出器の設計と構築、ソフトウェアの作成、サブシステムの校正、検出器の操作とデータの取得、そして最終的に処理されたデータの分析にさまざまに関与しました。 ATLAS コラボレーションのメンバーは科学的結果について議論し、承認しました。 原稿は共同研究によって任命された著者のサブグループによって作成され、共同研究全体の内部レビュープロセスの対象となりました。 著者全員が原稿の最終版をレビューし、承認しました。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Nature は、この研究の査読に貢献してくれた Matt Kenzie、Zhen Liu、David Sperka に感謝します。

この論文については https://doi.org/10.1038/s41586-022-04893-w で入手できます。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

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転載と許可

アトラスとのコラボレーション。 発見から10年後のATLAS実験によるヒッグス粒子相互作用の詳細な地図。 Nature 607、52–59 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41586-022-04893-w

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受信日: 2022 年 3 月 21 日

受理日: 2022 年 5 月 23 日

公開日: 2022 年 7 月 4 日

発行日: 2022 年 7 月 7 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-04893-w

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