ヒッグス粒子の崩壊?の論文<Observation of H →bb¯ decays and VH production with the ATLAS detector>の日本語訳
自動翻訳なので、滅茶苦茶です。
<ATLAS検出器によるH→bb¯崩壊およびVH生成の観測>
WまたはZボゾンに関連して生成された場合の標準モデルヒッグスボゾンのbb¯対への崩壊の探索がATLAS検出器で行われる。積分光度79.8 fb-1に対応するデータは、13TeVの質量中心エネルギーで大型ハドロンコライダーの実験2の間に陽子-陽子衝突で収集された。125GeVのヒッグスボソン質量の場合、他の標準モデルプロセスから予想されるバックグラウンドを超える過剰な事象が、観測された(期待される)有意性が4.9(4.3)標準偏差で見出される。bb¯崩壊モードにおけるヒッグスボゾンのRun 1とRun 2の他の検索結果との組み合わせが行われ、5.4(5.5)標準偏差の観察された(予想される)有意性が得られ、したがって、Higgsボソン崩壊のbクォークへの崩壊の直接観察が可能になる。標準モデル期待値に対するヒッグスボソンのbb¯に崩壊する測定された事象収率の比は、1.01±0.12(stat.)+0.16-0.15(syst.)である。さらに、ベクトルボソンに関連して生成されたヒッグスボソンを探索するラン2の結果の組み合わせは、5.3(4.8)標準偏差の観察された(予想される)有意性を生じる。
内容
1 はじめに 3
2 ATLAS検出器 4
3 オブジェクトとイベントの選択 4
3.1 オブジェクト再構成 4
3.2 イベントの選択と分類 6
3.3 多変量解析 8
3.4 ダイジェット質量分析 9
4 データ、模擬サンプル、マルチジェット背景 9
5 系統的な不確実性 11
5.1 実験的不確実性 11
5.2 模擬サンプルの不確実性 12
5.2.1 背景の不確実性 12
5.2.2 信号の不確実性 15
5.3 マルチジェットバックグラウンドの不確実性 15
6 統計分析 16
6.1 多変量解析 17
6.2 ダイジェット質量分析 17
6.3 ダイボソン分析 17
6.4 組み合わせ 18
6.4.1 実験1 18
6.4.2 H→bb¯ 19
6.4.3 VH 19
7 結果 20
7.1 √s=13TeVにおけるSMヒッグスボゾン探索の結果 20
7.2 ダイジェット質量分析の結果 25
7.3 ダイボソン分析の結果 25
7.4 組合せの結果 26
7.4.1 VH、H→bb¯のRun 1とRun 2の組み合わせ 26
7.4.2 H→bb¯崩壊の観測 26
7.4.3 VH生成の観測 27
8 結論 30
1 はじめに
ヒッグスボゾン[1-4]は、2012年にATLASとCMSのコラボレーション[5,6]によって、大型ハドロンコライダー(LHC)によって生成されたプロトン-プロトン(pp)衝突の分析から約125 GeVの質量で発見された[7]。それ以来、LHCのラン1および2の7TeV、8TeVおよび13TeVの質量中心エネルギーで収集されたデータの分析は、標準モデル(SM)によって予測される多くの生成モードおよび崩壊チャネルの観察につながった。ボゾンの崩壊チャネルは確立されており、精密測定の時代に入った[8-14]。τ-レプトン対への崩壊は、ATLASおよびCMS分析の組み合わせにおいて最初に観察された[15]。ヒッグスボソンの主要生成モードであるグルーオン-グル―オン融合(ggF)とベクトル-ボゾン融合(VBF)は、ラン1データの解析後にすでに測定されており、最近、Higgsボゾンとトップクォークのカップリングは、ATLASとCMSのコラボレーション[16,17] によって、Higgsボゾンとトップクォークペア(tt¯H)の関連生成の観測を通して直接観察された。
SMヒッグスボゾンの支配的な崩壊は、mH=125GeVの質量に対して約58%の予想される分枝比を有するbクォークの対にある[18]。しかし、マルチジェット生産による大きなバックグラウンドは、ハドロンコライダーにとって非常に挑戦的なグルーオン-グルーオン融合生成モードの優位性を探求しています。H→bb¯崩壊を検出する最も敏感な生産モードは、ヒッグスボゾンとWまたはZボゾンの関連する生成であり[19](VH)、ベクトルボゾンのレプトニック崩壊が効率的なトリガリングとマルチジェットバックグラウンドの大幅な削減を可能にします。ヒッグスボゾンの支配的な崩壊を探るだけでなく、この測定により、全体のヒッグスボゾン減衰幅[20、21]を制限することができ、(例えば)有効フィールド理論[22]におけるヒッグスボゾン測定の解釈における重要な要素であるZHおよびWH生成モードに対して最高の感度が提供される。
CDFとD0 CollaborationsによるTevatronのこのチャンネルでの検索では、125 GeVの質量を持つHiggsボゾンの2.8標準偏差の有意性を示した[23]。2015年と2016年のデータを分析し、ラン1の結果[24, 25]と組み合わせると、ATLASとCMSの共同作業では、それぞれ、3.6(4.0)と3.8(3.8)の標準偏差の観察された(期待された)有意性をもって、このチャンネルにおけるヒッグスボソンの生成および崩壊の証拠が報告された[26, 27]。H→bb¯崩壊の検索は、VBFチャネル[28–30]とtt¯Hチャネル[31–35]で行われており、高い横方向運動量Higgsボゾン[36]によって行われていますが、感度は著しく低くなっています。
このレターは、Ref.[R26]に示されたLHCの実験2のATLAS検出器を用いて、VH生成モードでbb¯対に崩壊するSMヒッグスボソンの探索の更新を報告している。このアップデートでは、質量中心エネルギー13TeVで収集されたpp衝突データの79.8fb-1を使用して、前の結果の36.1fb-1と比較します。さらに、体系的な不確実性の影響を軽減するための機能拡張が導入され、シミュレーションされたイベントのより大きなサンプルがバックグラウンドプロセスのモデル化に使用されます。イベントは、ZH→ννbb¯、WH→ℓνbb¯、およびZH→ℓℓbb¯シグネチャをそれぞれ探索するために、荷電レプトンℓ(電子またはミュオン)の数に基づいて、0,1,2および3レプトンチャネルで選択されます。選択されたイベントのキネマティクスを記述する変数から作成された多変量判別式は、ヒッグスボソン信号に対する感度を最大にするために使用されます。それらの出力は、信号強度およびバックグラウンドの正規化が抽出されることを可能にする、グローバル尤度適合と呼ばれるビニングされた最尤適合を使用して結合される。信号抽出法は、2つの別の分析、すなわち、主要フィットが観察可能であるようにダイジェットシステムの質量を用いて信号収率が抽出されるダイジェット質量分析、および、公称多変量解析を修正してVZ、Z→bb¯ダイボソンプロセスが抽出されるダイボソン分析、によって検証される。多変量解析の結果は、Higgsボゾンのbb¯崩壊の他の検索と、VH生成モードにおける他の検索と、以前に発表されたRun 1データ分析[25]の結果と組み合わされる。
2 ATLAS検出器
ATLAS[37]は、衝突点周辺のほぼ全立体角1をカバーする汎用粒子検出器です。薄い超伝導ソレノイドによって生成された2Tの軸方向磁場内に位置する内部トラッキング検出器は、荷電粒子の軌道およびモーメントを測定するために使用される。内側層は、擬似易さ範囲|η|<2.5をカバーする高精度のシリコン画素検出器からなり、ラン1とラン2との間で検出器に加えられた最も内側の層[38, 39]を含む。|η|<2.5をカバーするシリコンマイクロストリップ検出器は、ピクセル検出器を超えて配置されています。マイクロストリップ検出器の外で|η|<2.0をカバーするストロー管追跡検出器もあり、電子識別に使用される遷移放射の測定も提供します。カロリーメータシステムが、内側トラッキング検出器を取り囲んで、擬似易さ範囲|η|<4.9をカバーする。領域|η|<3.2内では、熱量計の上流の材料のエネルギー損失を補正するために、|η|<1.8をカバーする追加の薄いLArプレサンプラーを備えた、バレル(|η|<1.475)およびエンドキャップ(1.375<|η|<3.2)の高粒度鉛/液体アルゴン(Lar)サンプリング熱量計によって電磁気熱量測定が提供される。Hadronic熱量測定は、|η|<1.7内の鋼/シンチレータタイル熱量計によって提供され、銅/LArエンドキャップ熱量計は、|η|=3.2にカバレッジを拡張する。3.2と4.9との間の|η|の立体角範囲は、それぞれ電磁気測定とハドロン測定に最適化された銅/LArおよびタングステン/LAr熱量計モジュールで完了する。検出器の最も外側の部分は、3つの大型空心超電導トロイダル磁石の磁界中のミューオンの湾曲した軌道を測定するミューオン分光計である。高精度トラッキングは範囲|η|<2.7内で実行され、範囲|η|<2.4内で高速トリガ用のチャンバが存在する。2レベルトリガシステム[40]は、記録されたデータレートを低減するために使用されます。第1レベルは、約100kHzにレートを下げることを目的としたハードウェア実装であり、ソフトウェアベースの高レベルトリガは、約1kHzに残りのレート低下をもたらす。
3 オブジェクトとイベントの選択
考慮されるVH、H→bb¯プロセスのイベントトポロジ特性は、ゼロ、1つまたは2つの荷電レプトン、およびb-ハドロン崩壊からの粒子を含む2つの「b-ジェット」を含む。オブジェクトとイベントの選択は、Ref.26のものに大きく従います。
3.1 オブジェクト再構成
内部検出器で測定されたトラックは、相互作用頂点[41]を再構築するために使用され、関連するトラックの横方向モーメントの二乗の合計が最も高いものが主頂点として選択される。
電子は、熱量計のエネルギー堆積のトポロジカルなクラスターから再構成され[42]、内部検出器内のトラックに整合される。Ref.26に従うと、緩い電子は、pT>7GeVと|η|<2.47を持つこと、小さな衝撃パラメータ2を有すること、緩いトラック分離要件を満たすこと、およびシャワー形状およびトラック品質変数から計算される「LooseLH」品質基準[44]を満たすこと、が要求される。1-レプトンチャネルでは、タイトな電子は、「TightLH」可能性要件とより厳しい熱量計ベースの分離を使用して選択されます。
ミュオンは、ミューオン分光計の|η|<2.7の受け入れ範囲内にあること、pT>7GeVを有すること、および小さな衝撃パラメータを有することが要求される。緩いミュオンは、「緩い」品質基準[45]と緩いトラック分離を使用して選択されます。1レプトンチャンネルでは、厳しいミューオンが「中」の品質基準とより厳しいトラック分離を実現します。
ハドロン的に崩壊するτレプトン[46,47]は、pT>20GeVと|η|<2.5を持つこと、バレルとエンドキャップ電磁カロリメータとの間の1.37<|η|<1.52との間の移行領域の外側に存在すること、「中」の品質基準[47]を満たすこと、が要求される。それらは、ジェットとτレプトンとを区別するための分析にのみ用いられる。
ジェットは、半径パラメータR=0.4を有する反ktアルゴリズム[49]を使用してトポロジカルクラスタ[48]から再構成される。ジェット頂点タガー[50]は、ジェットpT<60GeVおよび|η|<2.4の第1の頂点以外の頂点に関連するジェットを除去するために使用される。ジェット洗浄基準は、衝突のない背景や熱量計のノイズに起因するジェットを識別するために使用され[51]、そのようなジェットを含むイベントは除去される。ジェットは、中央領域(|η|<2.5)にpT>20GeV、トラッカー受入れ領域外(2.5<|η|<4.5)にpT>30GeVを有することが要求される。中央領域では、それらは、多変量判別式を用いてbハドロンを含有するものとしてタグ付けされ[52](MV2)、シミュレートされたtt¯イベントでbジェットの平均効率が70%になるように選択が調整されていて、これは、フレーバー(u-、d-、s-クォークおよびグルーオン)およびcジェット誤識別効率がそれぞれ0.3%および12.5%に相当することに対応する。
シミュレートされたジェットは、b、c、またはライトフレーバーのジェットとして分類され、pT>5GeVを有するハドロンはそれらの軸の周りのサイズΔR=0.3の円錐内に見出される。シミュレートされたV+ジェットイベントは、ヒッグスボゾン候補を形成するジェットのラベルに応じて分類されます:両方が軽いフレーバーのジェットである場合はV+ll、1つのcジェットと1つの軽いフレーバーのジェットがある場合はV+cl、それ以外、主に2つのbジェットであるの場合は、V+HF(重いフレーバー)。MV2判別式によって達成される光フレーバージェットが大きく排除されているため、シミュレートされたV+ll、V+clおよびWWイベントは、bタグ付け要件を受けないが、それらのジェットがbタグ付け選択をパスする確率によって重み付けされる[26]。
標準的なジェットエネルギースケール較正[53]に加えて、bタグ付きジェットは、それらのエネルギー測定(スケールと分解能)を改善するために追加のフレーバー固有の補正を受けます:ΔR=0.4内に何らかのミューオンが見つかった場合は、最も近いミューオンの4つの運動量がジェットの4つの運動量に加えられ、重いフレーバーのハドロンのレプトン性またはハドロン性の崩壊を伴うジェットへの応答を等しくするために残留補正が適用される。2-レプトンチャネルでは、事象ごとの運動学的尤度は、事象の運動学の完全な再構成を用いて、bジェットのエネルギーの推定値を改善する。この補正により、ジェット質量の分解能が最大40%改善されます[26]。
欠損した横運動量EmissTは、レプトンの運動量、ハドロン崩壊のτレプトンおよびジェット、および主頂点に一致する追加のトラックから構築された「soft term」のモーメントの負のベクトル和として再構成される[54]。EmissTの大きさは、EmissTと呼ばれる。オーバーラップ除去手順を適用して、ハドロン的に崩壊するτレプトンを含む再構成されたレプトンと、ジェットとの間の重複カウントを回避する。
3.2 イベントの選択と分類
イベントは、選択された電子とミュオンの数に応じて、0,1,2および3レプトンチャネルに分類され、それぞれZH→ννbb¯、WH→ℓνbb¯およびZH→ℓℓbb¯シグネチャをターゲットにします。すべてのチャンネルにおいて、事象は正確に2つのbタグ付きジェットを有することが要求され、これはヒッグスボゾン候補を形成する。少なくとも1つのbタグ付きジェットは、45GeVより大きなpTを有することが必要である。追加の非タグジェットが存在するかどうかによって、イベントは2ジェットまたは3ジェットのカテゴリにさらに分割されます。0レプトンおよび1レプトンのチャンネルでは、tt¯バックグラウンドが4つのジェット以上のイベントではるかに大きいので、そのようなジェットは1つだけ許可されます。2レプトンチャンネルでは、任意の数のジェットが3ジェットのカテゴリーで受け入れられます。
ベクトルボゾンの再構築された横方向運動量pVTは、0レプトンチャネルのEmissT、EmissTと1-レプトンチャネルにおける荷電-レプトン横運動量のベクトル和、2-レプトンチャネルにおける2-レプトン系の横方向運動量、に対応する。ヒッグスボゾンの横運動量が大きくなると信号対背景比が増加するので[55, 56]、解析はpVT>150GeVと定義される高pVT領域に焦点を当てる。2-レプトンチャネルでは、感度は75GeV<pVT<150GeVの中pVT領域の追加によって上昇する。
分析の2つのバージョンが実行されます、1つは多変量アプローチを使用し、もう1つはジエット質量を最終判別子として使用します。表1に示す初期事象選択は両方のバージョンに適用され、さらにジェット質量分析のための選択が適用される。2つのバージョンの分析では、異なるイベントカテゴリがあり、以下でさらに詳細に説明する。
―――――――――――――――――
表1:0,1,2および3レプトンチャネルにおけるイベント選択および分類の要約。
―――――――――――――――――
0-レプトンチャネル オンライン選択では、2015年と2017年のデータ収集期間の間に70GeVから110GeVに変化する閾値を有するEmissTトリガを使用する。その効率は、シングルミュオントリガを使用してデータのW+ジェット、Z+ジェット、およびtt¯イベントで測定され、シミュレートされた事象に適用される補正係数が得られ、150GeVのオフラインEmissT閾値での1.05から、200GeVを超えるEmissTでの単一性からの無視できる偏差までの範囲である。ジェットの横モーメントHTのスカラー和に関する要件は、トリガー効率がイベントのジェット数に軽く依存する位相空間の小さな部分を除去する。任意の緩いレプトンのイベントは拒否されます。マルチジェット事象における高いEmissTは、典型的には、熱量計における誤計測されたジェットから生じる。このような事象は、EmissT、ジェット、およびpmissT(内側トラッキング検出器で再構成され、主頂点に一致したトラックのみを使用して計算された欠落横運動量)の角度分離の要件によって効率的に除去される。
1-レプトンチャネル 電子サブチャネルでは、事象は、オフライン分析で使用されるものよりも識別および分離基準が低い単一電子トリガの論理的ORと、2015年に24GeVで開始し、2016年および2017年に26GeVに増加したpTの閾値を満たす必要がある。ミュオンサブチャネルは、ミュオンがオンラインEmissT計算に含まれておらず、解析フェーズ空間での単一ミュオントリガより効率的に実行されるため、pVTを効果的に選択するため、0-leptonチャネルと同じEmissTトリガおよび補正係数を使用します。イベントには、厳密に1つの高pTタイト電子またはミュオンが必要であり、追加のルーズレプトンは必要ありません。電子サブチャネルでは、マルチジェット生成からバックグラウンドを低減するために、EmissT>30GeVの追加の選択が適用される。事象は、2つのbタグ付きジェットの不変質量(mbb)に関する選択と、半傾斜的に減衰するトップクォーク候補の再構築された質量(mtop)に関する選択とを用いて、信号領域(SR)またはW+HF事象に富む制御領域(W+HF CR)に分類される。後者は、最低値をもたらすレプトン、再構成されたニュートリノ3およびbタグ付ジェットの不変質量として計算される。W+HF制御領域の得られた純度は、75%付近である。
2-レプトンチャネル 電子サブチャネルにおけるオンライン選択は、1-レプトンチャネルにおけるものと同じである。ミューオンサブチャネルでは、単一ミューオントリガの同様のORが使用され、最も低いpT閾値は、光度と共に増加し、20GeVから26GeVの範囲に及ぶ。イベントにはちょうど2つの緩いレプトンが必要で、そのうちの1つはpT>27GeVでなければならず、レプトン対の不変質量はZボソンの不変質量と適合しなければならない。同じフレーバレプトンを持つイベントは信号領域に入りますが、1ミューオンと1電子のイベントは、tt¯とシングルトップクォークイベントで純度99%以上のeμ制御領域を定義します。
全選択後の3つのチャネルにおける受け入れ、ならびにW→ℓν、Z→ℓℓ、Z→νν、およびH→bb¯を有する(W/Z)Hについて予測された断面積時間分岐分率を表2に示す。0-レプトンチャネルにおけるqq→WH過程の無視できない受容は、主として、W崩壊で生成された同定されていないハドロン的に崩壊するτ-レプトンを伴う事象に起因するが、qq→ZHと比較してgg→ZHプロセスがより受け入れられるのは、グルーオン誘発プロセスのより難しいpVTスペクトルによるものである。
―――――――――――――――――
表2:断面(σ)掛ける分岐分率(B)と、√s=13TeVでの3つのチャネルの受諾。qq-およびgg-開始のZHプロセスは別々に示されている。分岐分率は、Z→ℓℓのためのミューオンと電子への崩壊のみを考慮して計算され、W→ℓνの3つのレプトンフレーバーのすべてに崩壊し、Z→ννのすべてのニュートリノフレーバーに崩壊する。受諾は、完全なイベント選択の後、結合された信号領域および制御領域に残っているイベントの割合として計算されます。
―――――――――――――――――
3.3 多変量解析
ブーストされた決定木(BDT)は、2-leptonのmedium-pVT領域の2つのジェット分類に加えて、高pVT領域の3つのレプトンチャネルの2つのジェット分類に対応する8つの信号領域で訓練され、最終的な識別変数分析に使用されます。BDTの2つのセットは、同じ入力変数とパラメータで構成されています。名目上のもの(BDTVH)は、期待される背景の合計からヒッグスボゾン事象を分離するように設計され、第2のもの(BDTVZ)は、ダイボソンVZ、Z→bb¯プロセスを他のすべてのSMプロセスの合計から抽出することによって分析を検証するために使用される。
Ref.[26]で詳述されているものと同じ入力変数、BDT設定およびBDT出力変換が使用されますが、EmissTがEmissT/√ST(STは荷電レプトンの横運動量とイベントのジェットのスカラー和である)で置き換えられた2-leptonチャネルでは例外が1つあります。事象の運動学を記述する8~13の入力変数は、mbb, pVT, およびΔR(b1,b2)(2つのbタグ付きジェットの分離)が最も差別的であるチャンネルに応じて使用されます。
3.4 ダイジェット質量分析
主な多変量解析の検証は、2つのbタグ付きジェットの不変質量を識別変数として使用して実行されます。表3に示す追加の選択は、信号領域の純度を高め、この方法の感度を改善するために必要である。
―――――――――――――――――
表3:多変量解析のために表1に記載されたものに加えて適用した、ジェット質量分析のための0,1,2および3レプトンチャネルにおけるイベント選択基準の概要。
―――――――――――――――――
高pVT領域は、150GeV<pVT<200GeVとpVT>200GeVの2つの領域に分割され、さらにΔR(b1,b2)に必要条件があります。Wボゾンの横方向質量(mWT)およびEmissT/√STの選択は、それぞれ、1-および2-レプトンチャネルのtt¯バックグラウンドを減少させる。
1-レプトンチャネルでは、mbb分布はW+HFバックグラウンドを十分に抑制することができるため、イベントを専用のW+HF CRに分離する必要はありません。
4 データ、模擬サンプル、マルチジェット背景
この分析に使用されたデータは、2015-2017年の稼働期間中に13TeVの質量中心エネルギーで収集された。事象が良質であり、関連する全ての検出器構成要素が良好な動作状態にあることが分かっている場合にのみ、事象は分析のために選択され、これは79.8±1.6fb-1の全統合光度に対応する[57, 58]。記録されたイベントには平均32個の非弾性pp衝突が含まれています。
モンテカルロ(MC)シミュレーションイベントは、SMプロセスとVH、H→bb¯信号プロセスからバックグラウンドをモデル化するために使用されます。すべてのシミュレートされたプロセスは、現在利用可能な最も正確な理論的断面予測を使用して正規化され、少なくとも次の先行注文(NLO)精度で生成されました。シミュレートされた事象のすべてのサンプルは、GEANT 4[60]に基づくATLAS検出器シミュレーション[59]を通過し、標準のATLAS再構成ソフトウェアで再構成された。A2[62]の同調パラメータ(同調)とMSTW2008LO[63]のParton Distribution関数(PDF)を使用して、Pythia 8.186[61]のソフトQCDプロセスを使用してシミュレートした、最小バイアス事象をオーバーレイすることによって、同一の近接バンチ交差(パイルアップ)における複数の相互作用の効果をモデル化しました。Sherpa[64]を使用して生成されたものを除き、シミュレートされたイベントのすべてのサンプルについて、EvtGen v1.2.0プログラム[65]を使用してボトムとチャームハドロンの崩壊を記述しました。シグナルプロセスとバックグラウンドプロセスのシミュレーションに使用されたすべてのジェネレータの概要を表4に示します。代替ジェネレータで生成されたサンプルは、セクション5で説明されているように、事象モデリングにおける系統的不確実性を推定するために使用される。
―――――――――――――――――
表4:シグナルとバックグラウンドのプロセスのシミュレーションに使用されたジェネレータ。指定しない場合、断面計算の順番は強い結合定数(αS)の拡大を意味する。略語ME、PSおよびUEは、それぞれ、行列要素、部分的なシャワーおよび基礎となる事象を表す。(★)イベントは、NNPDF3.0NLOセットの最初のPDFを使用して生成され、その後、Powheg-Box v2の内部アルゴリズムを使用してPDF4LHC15NLOセット[66]に再重み付けされました。(†)pp→ZHプロセスのNNLO(QCD)+ NLO(EW)の断面計算にはすでにgg→ZHの寄与が含まれています。qq→ZHプロセスは、gg→ZHの寄与分を差し引いた後のpp→ZHプロセスの断面を用いて正規化される。NLOにおけるエレクトロウィーク(EW)補正を考慮に入れて、追加のスケールファクタがベクトルボゾンの横方向運動量の関数としてqq→VHプロセスに適用される。これはHawk [67,68]で計算されたVH微分断面積を利用します。
―――――――――――――――――
レプトンへのWまたはZボゾン崩壊を含むバックグラウンドプロセス(Wボソンがトップクォークの崩壊から生じるものを含む)は、以下ではエレクトロウィーク(EW)バックグラウンドと総称され、上述のようにシミュレートされる。対照的に、マルチジェットバックグラウンドは、データ駆動方法を用いて3つのチャネルすべてにおいて推定される。0および2レプトンチャネルの両方において、マルチジェットの寄与は、EWバックグラウンドをモデル化するためのシミュレートされたサンプルおよびマルチジェットバックグラウンドをモデル化するための関数形式を使用して、テンプレート適合からデータまで推定される。テンプレート適合は、マルチジェットプロセスとEWプロセスとの間の重要な区別を提供する変数を使用して実行され、その変数に対する任意の選択が除去される。0-leptonチャネルでは、min[Δφ(EmissT,jets)]が使用され、2-leptonチャネルでは、マルチジェットの寄与が反対のレプトンの電荷に対しては対称であると仮定して、ダイレプトン質量分布がレプトン候補の電荷が同じ符号を有する場合に使用される。両方の場合において、マルチジェット寄与は十分に小さく、抽出された信号に影響を及ぼさずに大域的尤度適合において無視され得ることが見出される。
マルチジェットバックグラウンドは、1-レプトンチャネルにおいて無視できないほどであり、電子およびミューオンサブチャネルにおいて別々に推定される。各カテゴリーにおいて、マルチジェット収率を抽出するために、マルチジェットプロセスとEWプロセスとの間の明確な識別を提供するWボソン候補の横方向質量分布に適合するテンプレートが実行される。マルチジェット寄与に使用されるテンプレートは、MC予測に基づいて、残留EW寄与分を差し引いた後の制御領域内のデータから得られ、一方、信号領域におけるEW寄与のためのテンプレートは、MC予測から直接得られる。制御領域は、対応する信号領域にキネマティックに近いが、それと重複しないマルチジェット事象が豊富であり、公称選択を適用するが、より厳しいレプトン分離要件を反転することによって定義される。データ駆動推定値の統計精度を高めるために、必要なbタグ付ジェットの数は、マルチジェット濃縮制御領域において2から1に減少される。信号領域に適用されたテンプレートフィットは、マルチジェット寄与の正規化を決定するが、BDT判別式(または他の関連する観測値)の形状は、mWTテンプレートと同様に制御領域を使用して得られる。BDT判別式のために導出された正規化と形状の両方が、全体尤度適合において使用される。2ジェットカテゴリにおけるマルチジェット寄与は、電子(ミューオン)サブチャネルにおける全バックグラウンド寄与の1.9%(2.8%)であることが分かり、3ジェットカテゴリでは0.2%(0.4%)であることが分かる。これらの見積りは、第5章で説明されているように、かなりの体系的な不確実性を伴います。
5 系統的な不確実性
体系的な不確実性の原因は、大きく4つに分類することができる:実験的な性質のもの、シミュレーションされた背景のモデリングに関連するもの、マルチジェット背景推定に関連するもの、およびヒッグスボゾン信号シミュレーションに関連したもの。不確かさの推定は、Ref.[26]に概説されている方法論に厳密に従っており、以下で簡単に要約する。
5.1 実験的不確実性
支配的な実験の不確実性は、ジェットエネルギースケール補正およびジェットエネルギー分解能のモデル化から、データとシミュレーションで測定された効率の差から決定されるbタグ付け補正因子に起因する。bタグ付け補正係数は、bジェット、cジェット、およびライトフレーバージェットについて個別に導出される[100-102]。3つの補正係数はすべて、複数の測定値から推定される不確かさを持ち、それらは独立して扱われる無相関成分に分解され、bジェットとcジェットの3つの不確かさ、軽いフレーバージェットの5つの不確かさを生じる。タギング効率の不確かさのおおよその大きさは、bジェットでは2%、cジェットでは10%、ライトフレーバージェットでは40%です。追加の不確実性は、pT>300GeVのジェットへのbジェット効率較正の外挿およびbジェットとしてのハドロン的に崩壊するτ-レプトンの誤識別において考慮される。ジェットエネルギーのスケールと分解能の不確実性は、それぞれの測定値に基づいています[53、103]。ジェットエネルギースケールの補正における不確定性の多くの原因は、独立して扱われる23の無相関成分に分解される。bおよびcジェットのエネルギー較正における追加の特定の不確実性が考慮される。
ミュオン[45]と電子[43]の再構成、同定、分離、トリガ効率の不確かさと、エネルギースケールと分解能の不確かさは、13TeVデータを使用して推定されます。これらは、結果にわずかな影響しか及ぼさないことが判明している。ジェットとレプトンのエネルギースケールと分解能の不確かさは、EmissTの計算に伝播し、これはまた、ソフト・タームを計算するために使用されるトラックのスケール、分解能、再構成効率、さらに根底にある事象のモデル化、からの不確実性もあります。測定された補正係数の統計的不確実性と、W+jets、Z+jets、およびtt¯事象から決定された補正係数間の差異を説明するために、データとシミュレーションのトリガ効率の差から決定されるEmissTトリガ補正係数に不確実性が割り当てられます。光度の不確定性は、2015-2017のデータを組み合わせた場合の2.0%です[57]。バンチ交差当たりの平均相互作用数は、最小バイアス事象[104]における可視断面の測定に基づいて、シミュレーションとデータとの一致を改善するために3%再スケーリングされ、補正と同じくらいの不確実性が含まれる。
5.2 模擬サンプルの不確実性
モデリングの不確実性は、シミュレートされたサンプルで導出され、3つの領域を広くカバーします:正規化、共通の正規化を伴う解析領域間の相対的な正規化に影響を与える受入れの差異、および最も重要な運動学的変数の微分分布の形状。バックグラウンドプロセスの全体的な正規化と関連する不確実性は、正規化がグローバル尤度適合に制約されない(浮かせた)ままである主なバックグラウンドを除いて、表4に詳述されているように、現在の最も正確な計算から取得されます。許容差と形状の追加的な系統的不確実性は、公称サンプルと代替シミュレートされたサンプルの粒子レベルの比較、または対照領域のデータとの比較のいずれかに由来します。パーティクルレベルの比較は、検出器レベルのシミュレーションで利用可能な場合は常にクロスチェックされ、良好な一致が見られます。代替サンプルは、他のジェネレータによって生成されるか、またはジェネレータパラメータの公称値を変更することによって生成された。受け入れの不確かさが推定されると、公称サンプルと代替サンプルは同じ生成断面を使用して正規化されます。形状不確定性は、各領域で同じ正規化を持つようにスケーリングされたサンプルを使用して、各解析領域で個別に検討されます。この場合、不確実性は、公称サンプルと形状が最も異なる代替サンプルから取られます。形状の不確実性は、BDTVH判別式の全体的な形状変化をカバーするためにこれらの変数に誘起された変化のみを考慮することで十分であることが判明したので、mbbおよびpVT変数についてのみ導出される。詳細は、Ref.[26]に記載されています。
5.2.1背景の不確実性
背景サンプルのモデリングに影響を及ぼす系統的な不確実性を表5と表6に要約し、背景の扱いの主要な詳細を以下に報告する。
―――――――――――――――――
表5:Z+ジェット、W+ジェット、tt¯、シングルトップクォークおよびマルチジェット生成のバックグラウンドモデリングにおける系統的不確実性の概要。形状の不確かさのみが評価される場合には、「S」記号が使用されます。正規化が独立して浮動する領域は、括弧内にリストされています。受入れ体系的な不確実性の大きさが領域によって異なる場合、範囲が表示されます。
―――――――――――――――――
―――――――――――――――――
表6:ダイボソン生産のためのバックグラウンドモデリングにおける系統的な不確実性の要約。形状不確実性のみが評価され、「PS/UE」がシャワー/基礎事象の一部を示す場合には、「S」記号が使用される。(W/Z)Zディボソン生成信号強度を抽出するとき、正規化が制約されないので、正規化の不確定性が除去される。受入れ体系的な不確実性の大きさが領域によって異なる場合、範囲が表示されます。
―――――――――――――――――
V+ジェット生成 V+ジェットのバックグラウンドは、イベントの2つのbタグ付きジェットのジェットフレーバーラベルに基づいて、3つの異なる成分に細分されます。主なバックグラウンド寄与(V+bb、V+bc、V+blおよびV+cc)は、V+HFバックグラウンドとして共同で考慮されます。それらの全体的な正規化は、2ジェットおよび3ジェットのカテゴリーで別々に、グローバル尤度適合に自由に浮動する。残りのフレーバ成分V+clおよびV+IIは、各解析領域のバックグラウンドの~1%よりも小さいので、これらのバックグラウンドの正規化における不確実性のみが含まれます。一般的な浮動正規化パラメータを共有する異なる領域の相対的な正規化について、許容不確実性が推定される。W+HFバックグラウンドの場合、これには、0-leptonチャネルのイベント収率と1-leptonチャネルのイベント収率の比率の不確実性が含まれ、1-レプトンチャネルにおいて、W+HF制御領域における事象収率と信号領域における事象収率との比における不確実性が含まれる。Z+HFのバックグラウンドでは、0-leptonチャネルのイベント収率と2-leptonチャネルのイベント収率の比に不確実性があります。V+HFバックグラウンドを構成する4つのheavy-flavour成分の相対的な標準化においても不確かさが推定される。これらは、支配的なbb収率と比較してbc、ccおよびbl収率の不確実性とみなされ、受け入れの系統的な不確実性と同様の方法で各チャネルで別々に評価される。mbbとpVTの分布の形状についても不確定性が導かれ、それらは、代替サンプルとの比較からW+HFについて評価され、mbb側波帯のデータとの比較からZ+HFについて評価されます。
tt¯生成 位相空間の有意に異なる領域のために、0-および1-レプトンチャネル(以下、併せて0+1-leptonチャネルと呼ぶ)のtt¯バックグラウンドは、2-レプトンチャネルのtt¯バックグラウンドとは独立して考慮される;異なる全フローティング正規化係数が考慮され、受け入れの不確かさは、別々に導かれ、0+1チャネルと2レプトンチャネルの間で無相関であるとみなされます。0+1-レプトンチャンネルでは、2ジェットおよび3ジェットのカテゴリー、W+HFコントロールおよびシグナル領域、および1-レプトンおよび0-レプトンチャネルの正規化比において不確実性が考慮されます。2-レプトンチャネルでは、2ジェットおよび3ジェットのカテゴリーにおける正規化は両方とも浮動状態のままであり、それぞれのeμ制御領域において効果的に決定される。pVTおよびmbb分布の形状における不確実性は、代替サンプルとの比較とは別に、0+1-および2-レプトンチャネルで推定される。さらに、tt¯バックグラウンドのモデリングは、eμ制御領域からのデータ事象を用いてシグナル領域のこのバックグラウンドをモデリングすることにより、2-レプトンチャネルにおいて有効であり、良好な一致が見出された。
シングルトップクォーク生成 WtおよびTチャネルでは、mbbおよびpVT分布の正規化、受容および形状について不確実性が導出される。Wtチャネルについては、予測されるモデル化の不確実性は、存在するbジェットが少ないイベント(その他)と比較して2つのbジェット(bb)が存在する場合に、位相空間の異なる領域が探索されるため、2つのbタグ付きジェットのフレーバーに基づく。その貢献度は全体的に無視できるので、正規化の不確実性のみがsチャネルに対して導出される。
ダイボソンの生産 ダイボソンの背景は、WZ、WW、ZZの3つの異なるプロセスで構成されています。WW生成からの僅かな貢献(総バックグラウンドの<0.1%)が与えられれば、正規化の不確実性のみが割り当てられる。WZとZZのバックグラウンドからのより重要な貢献は、全体正規化、領域間およびmbbとpVTの形状の相対的な受け入れのために導かれる不確実性を有する。これらは、参考文献[26]に記載されている手順に従って導出され、表6に概説されている。
5.2.2 信号の不確実性
信号のモデリングに影響を与える系統的な不確実性を表7に要約する。それらは参考文献[26]に概説された手順に従って導出されるが、より多数のイベントで更新された代替サンプルと、より最近partonシャワー不確かさの評価のために最適化されたパラメータチューンが使用される。これにより、パートンシャワーおよび基礎イベント(PS/UE)の不確実性が実質的に低減される。VH生産断面およびH→bb¯分岐率の計算における系統的な不確実性は、LHC Higgs Cross Section Working Groupの推奨に従って割り当てられます[21,85,86,105,106]。
―――――――――――――――――
表7:信号モデリングにおける系統的な不確実性の概要。形状の不確かさのみが評価される場合には、「S」記号が使用され、「PS/UE」はpartonシャワー/基礎イベントを示します。受入れ体系的な不確実性の大きさが領域によって異なる場合、範囲が表示されます。
―――――――――――――――――
5.3 マルチジェットバックグラウンドの不確実性
系統的な不確実性は、1-leptonチャネルで使用されるデータ駆動のマルチジェット推定に2つの方法で影響を与える可能性があります:マルチジェットテンプレートフィッティングで使用されるmWT分布を変更し、抽出されたマルチジェットの正規化に影響を与えるか、またはグローバル尤度適合で使用されるマルチジェットBDT分布を直接変更する。いくつかの不確実性が考慮され、電子とミューオンのサブチャネルの間には相関がありません。それぞれの変化は、正規化のために直角位相で加算されるか、または別個の形状の不確定性として考慮される。変動は、マルチジェット制御領域の定義(より厳重なアイソレーション要件、アイソレーション要件における潜在的なトリガバイアスを調べるための異なる単一電子トリガ)を変更し、マルチジェット制御領域におけるトップ(tt¯とWt)およびV+ジェットのプロセスからの汚染の正規化を変化させることによって得られる。さらに、以下の系統的な不確かさは、マルチジェットの正規化にのみ影響します:テンプレート適合(レプトン横運動量の方向と2つまたは3つのジェットのモーメントのベクトル和との間の方位角分離)のためにmWTの代わりに別の判別変数を使用し、電子サブチャネルのみについてテンプレート適合のマルチジェット寄与を著しく高めるEmissT<30 GeV領域を含める。
6 統計分析
統計的手順は、入力分布のビン上のポアソン確率項の積として構成された尤度関数L(μ,θ) に基づいている。関心のあるパラメータμは、SM Higgsボソン生成断面積と分岐フラクションとの積をbb¯に掛ける信号強度であり、尤度を最大化することによって抽出される。系統的な不確かさは、3つの主なタイプの迷惑パラメータ(NP)、θとして尤度を入力します。セクション5で議論された不確かさのほとんどは、ガウス関数または対数正規確率密度関数に制約されています。最大のバックグラウンドtt¯、W+HF、Z+HFの正規化は、当てはめによって確実に決めることができるので、尤度に制約を受けません。背景予測に使用されるシミュレートされたサンプルのイベント数の制限に起因する不確実性は、Beeston-Barlow技法[107]を使用して含まれます。Ref.[25]で詳述されているように、大きな統計的変動を受ける系統的変動は平滑化され、最終的な結果にほとんど影響しない体系的な不確実性は、領域ごとに刈り取られる。
背景のみの仮説が観測データと両立する確率は、漸近近似によるプロファイル尤度比から構築されたq0検定統計量を用いて決定される[108]。
6.1 多変量解析
セクション3.3で議論したように、大域的尤度適合は、3チャネルの高pVT領域および2レプトンチャンネルの中pVT領域の2ジェットおよび3ジェットのカテゴリーとして定義される8つの信号領域を含む。これらの領域では、BDTVH多変量判別式出力が使用されます。イベント収率は、1-レプトンチャネルの2つのW+HF制御領域で使用される。2-レプトン・チャネルの4つのeμ制御領域では、mbb分布は、イベント収率が使用される高pVT領域の2ジェット分類を除いて、適合に入力される。13Tevデータへのグローバル尤度適合における無制約背景のポストフィット正規化係数を表8に示す。
―――――――――――――――――
表8:Higgsボソン信号を抽出するために使用された公称多変量解析のための13Tevデータへのグローバル尤度適合から得られた、tt¯、W+HF、およびZ+HFバックグラウンドの公称正規化に適用された因子。誤差は、統計的および系統的な不確実性の合計を表す。
―――――――――――――――――
信号強度の測定に対する系統的不確実性の影響を表9に示す。系統的な不確かさのカテゴリーの影響は、すべてのNPがフィッティングされたときに計算されたμの不確かさとカテゴリのNPがその最適値に固定されたときのμの不確かさとの間の直交の差として定義されます。全統計的不確実性は、すべてのNPが最適値に固定されているときのμの不確実性として定義されます。全体系的不確かさは、μにおける全不確かさと全統計的不確実性との間の直交の差として定義される。表に示すように、信号のモデル化による系統的な不確実性が支配的な役割を果たすとともに、シミュレートされたサンプルのサイズが限定されていることによる不確実性、背景のモデリング、bタグ付けの不確実性が続きます
―――――――――――――――――
表9:μの不確実性への貢献の内訳。カテゴリーに付随する系統的不確かさの直交の合計は、相関による系統的不確実性の合計とは異なります。
―――――――――――――――――
6.2 ダイジェット質量分析
ジェット質量分析では、セクション3.4で概説したように、信号領域の数は、2つのイベント領域をpVT>150GeVで分割した結果として14に増加し、W+HF CRは対応するSRにマージされます。mbb分布は、イベント収率が使用される2-レプトンeμ制御領域の2ジェットミディアムおよびハイpVTカテゴリを除いて、すべてのカテゴリのフィットに入力されます。
6.3 ダイボソン分析
ディボソン解析では、主な多変量解析を検証するために、ZZおよびWZプロセスの信号強度の測定が行われます。この方法は、BDTVHの代わりにBDTVZ出力分布を入力として使用することによってのみ、グローバル尤度適合とは異なる。関心のあるパラメータμVZは、組み合わせられたWZおよびZZディボソンプロセスの信号強度であり、SM Higgsボゾンは、50%の不確実性を有する予測SM断面に正規化されたバックグラウンドプロセスとして含まれ、これは以前の測定値および不確かさを保守的に包含する[26]。
6.4 組み合わせ
6.4.1 実験1
13TeVデータの統計解析の結果は、7TeVと8TeV[25]で記録されたデータの結果と組み合わされて、測定の精度を向上させます。2つの分析の間の系統的不確実性の相関の影響に関する詳細な研究は、Ref.[26]に報告されている。ほとんどの場合、相関の影響は無視できると判明した。bジェット特有のジェットエネルギースケールとHiggsボゾン信号(全断面、分岐分率およびpVT依存性NLO EW補正)の理論的不確かさのみが、異なる重心エネルギー間で相関する。
6.4.2 H→bb¯
第2の組み合わせは、Run1およびRun2データを用いて実行されるtt¯H[31,33]およびVBF[28,30]生成モードにおけるH→bb¯崩壊の検索結果を用いて行われる。VBF生成モードを対象とした分析がグルーオン-グルーオン融合事象からかなりの寄与を有するので、以下ではVBF+ggF分析と称する。生成モードの断面がSMによって予測されると仮定すると、この組み合わせは、Higgsボゾンの分岐部分のbクォークへのSM予測に対する比を測定する。6つの分析の間に相関する唯一のNPは、SM予測に影響を及ぼすH→bb¯分枝部分である。いくつかの他のNPは、ラン1の結果[15]、tt¯H生成モードの分析[16]、およびラン2の結果の組み合わせについて行われた調査に続いて、いくつかの分析で相関しています。
6.4.3 VH
第3の組み合わせはまた、Run 2のVH、H→bb¯の結果とVH生成モードの他の結果とを組み合わせて実行されるが、Higgsボゾンが2つの光子に崩壊するか、またはZZ*を介して4つのレプトンに崩壊する場合についても実行される。
ベクトルボゾンのレプトン崩壊をターゲットとするための5つの再構成レベルのカテゴリ、およびベクトルボゾンのハロン崩壊をターゲットとしていいる2つのカテゴリを使用するH→γγチャネルにおけるVH生成の測定は、参考文献[9]に記載されているように、データの79.8fb-1を使用して更新されます。光子は、強化された動的なトポロジカルな細胞クラスタリングに基づくアルゴリズム[42]を用いて形成された熱量計のエネルギークラスタから再構成される。信号収率は、105~160GeVの範囲の二光子不変量分布に対する適合を用いて各カテゴリーで抽出される。非VHヒッグスボゾン生成からのこれらのカテゴリの汚染は、tt¯H[16]、VBF、およびggF生成モードを測定するように設計された別々のカテゴリを使用して制限されています。
4レプトン最終状態H→ZZ*→4ℓ、ここでℓ=e又はμ、のVH生成物の測定は、36.1fb-1で実施され、現在79.8fb-1に拡張されている。主な強化点は:改善された電子再構成[42]と、最終状態で1つまたは2つのニュートリノが存在するために欠けている横運動量を含むベクトルボゾン崩壊をターゲットとする追加のイベントカテゴリです。この結果、ベクトルボソンのハドロン崩壊、ベクトルボゾンの荷電レプトニック崩壊、および1つまたは複数のニュートリノを含むベクトルボゾンの崩壊、を標的とする3つのVHカテゴリになります。
この組み合わせは、Ref.[109]に概説されているとおりに行われます。ZZ*、diphoton、およびbb¯の分岐分率がSMによって予測されるように崩壊すると仮定すると、この組み合わせはVH生産モードの信号強度を測定します。
7 結果
7.1 √s=13TeVにおけるSMヒッグスボゾン探索の結果
図1は、最も高感度、高pVT領域のBDT出力分布を示しています。全てのポストフィット分布におけるバックグラウンド予測は、バックグラウンドを正規化し、信号抽出適合の結果に従って迷惑パラメータを設定することによって得られる。ポストフィットシグナルおよびバックグラウンド収率を、すべてのシグナル領域について表10に示す。
―――――――――――――――――
図1:2-b-タグ事象についての0-レプトン(上)、1-レプトン(中)、2-レプトン(下)チャネル、高pVT領域における2ジェット(左)、正確に3ジェット(または2レプトンの場合は≧3ジェット)(右)のカテゴリーのBDTVH出力のポストフィット分布。グローバル尤度適合後のバックグラウンド寄与は、塗りつぶしヒストグラムとして表示されます。Higgsボソン信号(mH=125GeV)は、データから抽出されたシグナル収量(μ=1.16)に正規化された適合背景の上に塗りつぶされたヒストグラムとして示され、未塗りのヒストグラムとしてスタックされておらず、凡例に示された係数でスケーリングされます。破線のヒストグラムは、あらかじめフィットした背景の合計を示します。適合した信号とバックグラウンドとの和に対する統計的および系統的な不確定性の合計のサイズは、斜線で示したバンドによって示されている。フィットしたシグナル(μ=1.16)とバックグラウンドの合計に対するデータの比が下のパネルに示されています。BDTVH出力分布は、大域的尤度適合に用いられるビンニングとともに示される。
―――――――――――――――――
―――――――――――――――――
表10:Higgsボソンシグナル、バックグラウンド、およびデータは、多変量解析の完全な選択後の各チャネルの各シグナル領域カテゴリーについて得られます。信号およびバックグラウンドの歩留まりは、グローバル尤度適合の結果に対して正規化される。すべての体系的な不確実性は、示された不確実性に含まれています。「-」の入力は、特定の背景成分が特定の領域で無視できるか、または分析選択後にシミュレートされた事象が残っていないことを示す。
―――――――――――――――――
ヒッグスボソン質量が125GeVの場合、すべてのレプトンチャネルが結合されている場合、少なくとも背景のみからの観測と同じくらい強い信号を得る確率p0は5.3×10-7であり、期待値は7.3×10-6である。この観察は、4.9標準偏差の有意性を有する過剰に対応し、4.3標準偏差の期待値と比較される。信号強度の近似値は:
である。
図2は、データ、バックグラウンド、およびシグナル収量を示しています、ここで、すべての領域の最終判別式ビンがlog(S/B)のビンに結合されています。ここで、SとBは、それぞれ、各解析ビンの適合信号およびバックグラウンド収率です。
―――――――――――――――――
図2:イベントは、データ、バックグラウンド、およびmH=125GeVを使用したヒッグスボソン信号のlog(S/B)の関数として得られます。すべての領域の最終判別式ビンはlog(S/B)のビンに結合され、Sは適合信号であり、Bは適合バックグラウンド収率である。Higgsボゾン信号の寄与は、データから抽出された信号強度の値(μ=1.16)に従ってSM断面を再スケーリングした後に示される。下のパネルでは、バックグラウンドに対するデータの引き込み(データと適合したバックグラウンドとの間の差の統計的有意性)は、統計的な不確実性のみによって示される。実線は、フィッティングされた背景に対するフィッティングされたシグナルとバックグラウンドの合計から予想されるプルを示します。
―――――――――――――――――
表11は、単一の信号強度による結合フィットからの信号強度、p0、有意値、及び、レプトンチャネルがそれぞれ独自の信号強度を有する場合のフィットからの信号強度、p0、有意値を示す。3つのレプトンチャネルで測定された信号強度5が適合する確率は80%です。
―――――――――――――――――
表11:13TeVデータを使用した、統計的および系統的不確実性を組み合わせた測定された信号強度と、単一の信号強度と組み合わせたフィットから、及びそれぞれのレプトンチャネルがそれ自身の信号強度を有する場合の結合適合からの予想値と観測値のp0と有意値(標準偏差で)。
―――――――――――――――――
また、WHおよびZH生成プロセスでは、浮動信号強度を別々に組み合わせてフィットを実行します。この適合の結果を図3に示します。WHおよびZH生成モードは、それぞれ、2.5(2.3)および4.0(3.5)標準偏差の有意性(期待値)を観測し、2つの信号強度の間の線形相関は-1%である。
―――――――――――――――――
図3:WHおよびZHプロセスおよびそれらの組み合わせについてのmH=125GeVに対するHiggsボソン信号強度μbbVHの適合値。(W/Z)Hプロセスの個々のμbbVH値は、WHおよびZHプロセスのそれぞれについて独立して浮動する信号強度との同時適合から得られる。個々の信号強度の互換性の確率は84%です。
―――――――――――――――――
7.2 ダイジェット質量分析の結果
結合されたすべてのチャネルについて、信号強度の近似値は、
であり、多変量解析の結果とよく一致する。観察された超過は、3.5標準偏差の期待値と比較して、3.6標準偏差の有意性を有する。ダイジェット質量分析からの個々のチャンネルにおける信号強度の値を多変量解析からのものと比較すると、良好な一致が見出される。
mbb分布は、図4に示すように、フィットしたヒッグスボソン信号とバックグラウンド収率の比のそれぞれの値と、WZおよびZZディボソンプロセスを除くすべてのバックグラウンドを差し引いた後に、すべてのチャネルおよび領域にわたって合計される。
―――――――――――――――――
図4:ダイジェット質量分析で得られた、WZおよびZZダイボソンプロセスを除く、すべてのバックグラウンドを差し引いた後のデータにおけるmbbの分布。すべてのレプトンチャネル、pVT領域およびジェット数カテゴリからの寄与分は合計され、それぞれのS/Bによって重み付けされ、Sは合計適合信号であり、Bは各領域の合計適合背景である。mH=125GeVのSMヒッグスボゾンの関連するWHおよびZH生成の予想される寄与は、測定された信号強度(μ=1.16)によってスケーリングされて示されている。適合したバックグラウンドの統計的および系統的な不確定性の合計のサイズは、斜線で示されている。
―――――――――――――――――
7.3 ダイボソン分析の結果
Higgsボゾン探索分析の検証として、6.3節で説明した多変量解析に基づくVZ生成の測定は、標準モデル予測とよく一致して、信号強度
の値を返す。VHシグナルと同様に、フィットもWZおよびZZ生成モードの別々のシグナル強度で行われ、結果は図5に示されています。
―――――――――――――――――
図5:WZおよびZZプロセス及びそれらの組み合わせに対するVZ信号強度μbbVZの適合値。(W/Z)Zプロセスの個々のμbbVZ値は、独立して浮動するWZおよびZZプロセスのそれぞれの信号強度との同時適合から得られる。個々の信号強度の互換性の確率は47%です。
―――――――――――――――――
7.4 組合せの結果
7.4.1 VH、H→bb¯のRun 1とRun 2の組み合わせ
ラン2の分析の結果は、セクション6.4に記載された方法論に従ったラン1のVH、H→bb¯の結果と組み合わされる。観測されたp0値は5.5・10-7であり、5.1標準偏差の予想と比較して、4.1標準偏差の有意性を有する過剰に対応する。測定された信号強度は、
である。また、WHおよびZHの生成プロセスで信号強度を独立して浮動させて適合させます。WHおよびZH生成プロセスの信号強度の互換性の確率は72%であり、この適合の結果を図6に示します。
―――――――――――――――――
図6:7TeV、8TeVおよび13TeVデータを用いた、WHおよびZHプロセス及びそれらの組み合わせに対するmH=125GeVのヒッグスボソン信号強度μbbVHの適合値。(W/Z)Hプロセスの個々のμbbVH値は、独立して浮動するWHおよびZHプロセスのそれぞれの信号強度との同時適合から得られる。
―――――――――――――――――
7.4.2 H→bb¯崩壊の観測
VHの結果は、H→bb¯崩壊の検索を行うために、標準モデルヒッグスボソンがtt¯対に関連して生成されたbb¯対に崩壊する検索結果およびRun 1とRun 2の両方でベクトル-ボゾン融合で崩壊する検索結果とさらに結合される。125GeVのHiggsボソン質量に対して、相対的な生成断面積がSMによって予測されたものであると仮定すると、観察されたH→bb¯崩壊の有意性は、5.4標準偏差であり、5.5標準偏差の期待値と比較される。生産断面がSMによって予測されたものであるという追加の仮定によれば、分岐画分の信号強度とbクォーク対とを組み合わせた全チャネルの適合値は
である。表12は、ラン1とラン2のデータの組み合わせにおけるVBF+ggF、tt¯H、およびVHチャネルの独立した有意性値と、組み合わせた大域尤度適合度を示しています。3つの生成モードで個別の信号強度が同時にフィッティングされたフィットから得られた信号強度が図7に表示されます。また、Run 1とRun 2の両方で、生産プロセスごとに信号強度を独立して浮動させてフィットさせます。6つの個別測定値の互換性の確率は54%です。
―――――――――――――――――
表12:7TeV、8TeVおよび13TeVデータを用いて独立して適合されたH→bb¯チャネルの期待値および観測された有意差(標準偏差)およびそれらの組み合わせ。
―――――――――――――――――
―――――――――――――――――
図7:7TeV、8TeVおよび13TeVデータを用いた、VH、tt¯HおよびVBF+ggFの分析とそれらの組み合わせに対する別々のmH=125GeVのヒッグスボソン信号強度μH→bbの適合値。異なる生成モードの個々のμH→bb値は、独立して浮動するプロセスの各々についての信号強度との同時適合から得られる。個々の信号強度の互換性の確率は83%です。
―――――――――――――――――
7.4.3 VH生成の観測
Run 2のVH、H→bb¯の結果は、VH生成モードで生成されたHiggsボソンの他のRun 2検索の結果とさらに結合されますが、ZZ*崩壊を介して2つの光子または4つのレプトンのいずれかに崩壊する。125GeVのHiggsボソン質量について、そしてSMによって予測されると考えられる3つの崩壊モードの相対分枝率を仮定すると、VH生成の観察された有意性は5.3標準偏差であり、4.8標準偏差の予想値と比較される。表13は、ラン2のデータについて、結合されたグローバル尤度適合の有意性値と、4レプトン(H→ZZ*→4ℓ)、ダイフォトン(H→γγ)、およびH→bb¯崩壊モードのそれぞれが独自の信号強度を有する場合のグローバル尤度適合の有意性値を示す。分岐部分がSMによって予測されたものであると仮定すると、結合された全チャネルに対するVH信号強度の近似値は
である。個々の信号強度が3つの崩壊モードに適合している場合のフィットから得られた信号強度が、図8にそれらの組み合わせと共に表示されます。
―――――――――――――――――
表13:13TeVデータを使用した、組合せ適合から及び各レプトンチャネルがそれ自身の信号強度を有する場合の組合せ適合からのからのVH生成チャネルの期待値および観察された有意性値。
―――――――――――――――――
―――――――――――――――――
図8:H→bb¯、H→γγ、およびH→ZZ*→4ℓ崩壊モードとそれらの組み合わせに対するmH=125GeVのヒッグスボソン信号強度μVHの適合値。異なる生成モードの個々のμVH値は、独立して浮動するプロセスの各々についての信号強度との同時適合から得られる。個々の信号強度の互換性の確率は96%です。
―――――――――――――――――
8 結論
LHCの実験2からの陽子-陽子衝突でATLAS実験によって収集されたデータを使用して、bb¯ペアに崩壊し、WまたはZボゾンに関連して生成される標準モデルヒッグスボソンの探索が提示される。データは、√s=13TeVの質量中心エネルギーで収集された79.8fb-1の積分光度に対応する。期待されるバックグラウンドを超える過剰が観察され、4.3の予想と比較して4.9の標準偏差の有意性が観察される。mH=125GeVについてのSM予測に対する測定信号強度は、μbbVH=1.16±0.16(stat.)+0.21-0.19(syst.)であることが分かる。
この結果は、7TeVおよび8TeVの質量中心エネルギーで収集されたすべての実験1のデータに基づく以前の結果と組み合わされる。予想されるSMバックグラウンドを超える過剰が観察され、5.1の予想と比較して4.9標準偏差の有意性が認められる。SM期待値に対する測定された信号強度は、μbbVH=0.98±0.14(stat.)+0.17-0.16(syst.)であることが分かる。
7TeV、8TeV、および13TeVの質量中心エネルギーでのVH、tt¯H、およびVBF+ggF生成モードでのbb¯対へのSM Higgsボゾンの崩壊の結果も、これらのプロセスの相対的な生産断面がSMによって予測されると仮定して、組み合わされる。予想されるSMバックグラウンドの超過が観察され、5.5の予想と比較して5.4標準偏差の有意性が観察され、H→bb¯崩壊モードの観測が提供される。SM生成強度を仮定すると、SM期待値に対する測定信号強度はμH→bb=1.01±0.12(stat.)+0.16-0.15(syst.)であり、SMのボトムクォークへの湯川結合の値と一致する。
Run2のVH、H→bb¯の結果は、3つの崩壊モードの相対的な分岐部分がSMによって予測されると仮定して、VH生成モードでの4つのレプトン(ZZ*を介して)または二光子のいずれかに崩壊するHiggsボソンの他のRun 2検索の結果とさらに組み合わされる。結果は、4.8標準偏差の期待値と比較される、観察された5.3標準偏差の有意性である。SM分岐分率を仮定すると、SM期待値に対する測定信号強度はμVH=1.13±0.15(stat.)+0.18-0.17(syst.)である。これは、ベクトルボソンと関連して産生されるヒッグスボソンの直接観察を提供する。
謝辞
・・・
[ フロントへ戻る ]