ATLAS 実験における Anomaly-mediation 超対称性模型の探索と研究

2007年3月27日日本物理学会　2007年春季大会 1

ATLASATLAS 実験における実験におけるAnomaly-mediationAnomaly-mediation 超対称性模型の探索超対称性模型の探索

と研究と研究

西原一幸西原一幸、浅井祥仁、小林富雄（東大素粒子センター）、浅井祥仁、小林富雄（東大素粒子センター）伊部昌宏（伊部昌宏（ SLACSLAC ）、諸井健夫（東北大）、柳田勉（東大）、諸井健夫（東北大）、柳田勉（東大

理）理）

日本物理学会　２００７年春季大会日本物理学会　２００７年春季大会

＠首都大学東京＠首都大学東京


OutlineOutline

[1] [1] IntroductionIntroduction Anomaly-mediationAnomaly-mediation 超対称性模型超対称性模型 Signal at LHCSignal at LHC モンテカルロサンプルモンテカルロサンプル

[2] [2] Discovery PotentialDiscovery Potential Selection CutSelection Cut 0 lepton mode0 lepton mode 2 lepton mode2 lepton mode

[3] [3] ReconstructionReconstruction Wino Decay ChainWino Decay Chain Bino Decay ChainBino Decay Chain

[4] [4] SummarySummary


[1] Introduction[1] Introduction Anomaly-mediationAnomaly-mediation 超対称性模超対称性模型型 Signal at LHCSignal at LHC

モンテカルロサンプルモンテカルロサンプル


gluinogluino

binobino

winowino

Anomaly-mediationAnomaly-mediation 超対称性模型超対称性模型

(1)(1) 　　 Wino mass Wino mass はは free free parameterparameter

(2) (2) Large m0Large m0

binobino winowino gluinogluino

M. Ibe T. Moroi T. Yanagida

→→Hidden sectorHidden sector から量子異常を通して超対称性の破れが伝わる模型から量子異常を通して超対称性の破れが伝わる模型

・・ Gaugino mass Gaugino mass の関係の関係

・・ Chargino Chargino とと Neutralino Neutralino が縮が縮退退

最近の論文では以下の２点が指摘されている最近の論文では以下の２点が指摘されている（（ hep-ph/0610277hep-ph/0610277 ））

Wino mass Wino mass のみのみ Higgs-HiggsinHiggs-Higgsino loop o loop の効果に大きく依存するの効果に大きく依存する

m0m0 の起源がの起源が KKäählerhler ポテンシャルだポテンシャルだと仮定するとと仮定すると m3/2m3/2 と同じオーダーと同じオーダー

→→FCNC, SUSY CPFCNC, SUSY CP 　問題の解決　問題の解決


Signal at LHCSignal at LHC

重心エネルギー重心エネルギー 14TeV14TeV の陽子衝突型加速器ＬＨＣでは生成されないの陽子衝突型加速器ＬＨＣでは生成されない

Event TopologyEvent Topology

GluinoGluino 対生対生成成 m0m0 （大）　→　（大）　→　 Squark, Slepton Squark, Slepton のの mass mass

（大）（大）

GluinoGluino 対生成が主な生成過程対生成が主な生成過程

CharginoChargino とと NeutralinoNeutralino のの massmass が縮退していることにが縮退していることにより、以下の３つのより、以下の３つの TopologyTopology が考えられるが考えられる

（１）（１） 4jets + long-lived charged particle4jets + long-lived charged particle

（２）（２） 4jets + missing + kink tracker4jets + missing + kink tracker

（３）（３） 4jets + missing4jets + missing

→→ 今回は（３）についての今回は（３）についての SimulationSimulation およびその解析を行なったおよびその解析を行なった

縮退縮退


モンテカルロサンプルモンテカルロサンプル1 TeV

200 GeV

400 GeV

Signal

Background

Generator: Generator: MadGraph ver.4MadGraph ver.4 + + 　　 Pythia 6.3Pythia 6.3

( σ=671 fb )( σ=671 fb )

75%75% 25%25%

Generator: Generator: Alpgen v2.05Alpgen v2.05 + + JimmyJimmy

tt + N jets ( ~1nb)tt + N jets ( ~1nb)

W + N jets ( ~1nb)W + N jets ( ~1nb)

Z + N jets ( ~ 1nb)Z + N jets ( ~ 1nb)

QCD Multi-Jets ( ~50QCD Multi-Jets ( ~50μμb)b)

bbbb + N jets, cc +N jets ( ~10nb) + N jets, cc +N jets ( ~10nb)

→→ 今回は今回は Signal,Signal, 　　 BackgroundBackground 共に共に FastFast 　　 SimulationSimulation をおこなをおこなったった

を仮定を仮定

: 1TeV: 1TeV : 350, 400, 450GeV: 350, 400, 450GeV

: 100, 200, 300, 400GeV: 100, 200, 300, 400GeV


[2] Discovery Potential[2] Discovery Potential Selection CutSelection Cut

0 lepton mode0 lepton mode

2 lepton mode2 lepton mode


Selection CutSelection Cut

↑↑CutCut 前の前の Jet PtJet Pt 分布分布(Signal)(Signal)

↓↓CutCut 前の前の missing Etmissing Et 分布分布

BackgroundBackground と分離するためのと分離するための CutCutを以下のように最適化したを以下のように最適化した

# of Jets # of Jets ≥≥ 4 4

Jet Pt: Pt(1Jet Pt: Pt(1stst) ≥ 200GeV) ≥ 200GeV

Pt(2Pt(2ndnd) ≥ 100GeV) ≥ 100GeV

Pt(3Pt(3rdrd) ≥ 50GeV) ≥ 50GeV

Pt(4Pt(4thth) ≥ 50GeV) ≥ 50GeV

missing Et ≥ max(300GeV,0.2Meff)missing Et ≥ max(300GeV,0.2Meff)

Transverse Sphericity ≥ 0.2Transverse Sphericity ≥ 0.2


Discovery Potential (1)Discovery Potential (1)

1 fb1 fb-1-1 10 fb10 fb-1-1

Meff Meff 分布　（分布　（ 0lepton mode0lepton mode ）） Meff Meff 分布　（分布　（ 2 lepton mode2 lepton mode ））

0 lepton 0 lepton またはまたは 2 lepton 2 lepton を要求したときのを要求したときの Meff Meff 分布に分布に excessexcess がみがみられるられる

Effective mass Effective mass の定義の定義

Signal: Signal: 8484 　　　　 Background : Background : 3333

( 1600GeV( 1600GeV 以上以上 ,1 fb,1 fb －１－１のデータのデータ量）量）

Signal: Signal: 4444 　　　　 Background : Background : 2121

( 1200GeV( 1200GeV 以上以上 ,10 fb,10 fb －１－１のデータのデータ量）量）


Discovery Potential (2)Discovery Potential (2)

Discovery Potential (Discovery Potential (0 lepton mode0 lepton mode)) Discovery Potential (Discovery Potential (2 lepton mode2 lepton mode))

他の他の massmass 設定の設定の MCMC サンプルでも同様に解析を行なったサンプルでも同様に解析を行なった0 lepton mode0 lepton mode: Wino mass =: Wino mass =100,200,300,400100,200,300,400 [GeV], Gluino mass = 1TeV( [GeV], Gluino mass = 1TeV( 固定固定 ))2 lepton mode2 lepton mode: Bino mass =: Bino mass = 350,400,450 350,400,450 [GeV],Gluino mass = 1TeV( [GeV],Gluino mass = 1TeV( 固定固定 ))

Wino mass = 200GeV( Wino mass = 200GeV( 固定固定 ))ATLAS Discovery: SATLAS Discovery: S ／／√√ B > 5 B > 5 かつかつ S > S > 1010

今回、今回、 wino, binowino, bino のの massmass を変化させたが、実際には断面積はを変化させたが、実際には断面積は gluino gluino のの massmass にに sensitivesensitive であり、であり、 1TeV1TeV より重い領域では急激に小さくなより重い領域では急激に小さくなる。る。


[3] Reconstruction[3] Reconstruction Wino Decay ChainWino Decay Chain

Bino Decay ChainBino Decay Chain


Wino Decay Chain (1)Wino Decay Chain (1)

→ Hemisphere method の適用

1TeV1TeV

400GeV400GeV

200GeV200GeV

0 lepton 0 lepton を要求し、左側のを要求し、左側の Decay ChainDecay Chain における、における、

ΔM = M(Gluino) – M(Wino) =ΔM = M(Gluino) – M(Wino) = 800GeV800GeV を再構成するを再構成する

MqqMqq 分布分布

Mqq [GeV]Mqq [GeV]

44 本以上の本以上の JetJet から同じから同じ gluinogluino 起源で起源であるある JetJet をを 22 本選び出し本選び出し invariant masinvariant masss を組むを組む


Wino Decay Chain (2)Wino Decay Chain (2)Pt > 50GeVPt > 50GeV かつかつ ||ηη| < 3| < 3 のの JetJet につにつ

いていて Hemisphere methodHemisphere method を適用を適用

各各 HemisphereHemisphere にに JetJet がが少なくとも少なくとも22 本本あることを要求あることを要求

各各 HemisphereHemisphere でで high Pt 2high Pt 2 本の本のJetJet でで invariant mass invariant mass を組むを組む

組んだ組んだ invariant massinvariant mass ２つの差が２つの差が200GeV200GeV 以下以下であることを要求であることを要求

Gluino mass = Gluino mass = 1TeV1TeV, Wino mass = , Wino mass = 200GeV200GeV

全体の全体の 44%44% のイベントが正しくのイベントが正しく HemisphereHemisphere で分離で分離

Mqq endpointMqq endpoint 以上の以上の tailtail が少ないが少ない

fitfit 方法は検討中方法は検討中

Hemisphere method Hemisphere method を適用して組んだを適用して組んだ MjjMjj 分布分布


Bino Decay Chain (1)Bino Decay Chain (1)

1TeV1TeV

400GeV400GeV

200GeV200GeV

2 lepton 2 lepton を要求し、左側のを要求し、左側の Decay ChainDecay Chain における、における、

ΔM = M(Bino) – M(Wino) =ΔM = M(Bino) – M(Wino) = 200GeV200GeV を再構成するを再構成する

SignalSignal では同じでは同じ flavorflavor のレプトのレプトンがでるため、ンがでるため、 flavor flavor subtractionsubtraction

をおこなうをおこなう

主な主な backgroundbackground はは t t → lt t → lννllνν

200GeV200GeV にきれいなにきれいな edgeedge を見ることが出を見ることが出来る来る

),(),(),(),( eeee

2 lepton invariant mass 2 lepton invariant mass 分布分布


Bino Decay Chain (2)Bino Decay Chain (2)

1TeV1TeV

400GeV400GeV

200GeV200GeV

MjjMjj 分布分布 (Bino chain)(Bino chain) MjjMjj 分布分布 (Wino chain)(Wino chain) MlljjMlljj 分布分布 (Bino chain)(Bino chain)

2 lepton 2 lepton を要求した上で他のを要求した上で他のmassmass の差も再構成するの差も再構成する

特に、特に、 MlljjMlljj 分布できれいな分布できれいな edgeedge が見が見えるえる

Bino decayBino decay からでるからでる 2nd low pt quark2nd low pt quark は４は４ 6%, 4th pt Jet 6%, 4th pt Jet へへ

Lepton Lepton

Lepton Lepton

22ndnd PT jet PT jet

11stst PT jet PT jet

44thth PT jet PT jet

33rdrd PT jet PT jet

LeptonLepton 方向のベクトル方向のベクトル和和

11stst, 2, 2ndnd のうち、のうち、 LeptonLepton 方向のベクト方向のベクトル和に近い方とル和に近い方と 44thth をを Bino chainBino chain からからのの JetJet とみなすとみなす


SummarySummary

　　 ATLASATLAS 実験において実験において Anomaly-mediationAnomaly-mediation 超対称性模型超対称性模型に基づに基づき、き、

　　　　 m0 m0 パラメータが大きくなるシナリオでのパラメータが大きくなるシナリオでの SimulationSimulation およびそおよびその解析の解析

　　を行なっている　　を行なっている

　　 DiscoveryDiscovery に関してはに関しては

0 lepton mode (1fb0 lepton mode (1fb －１－１ ))

2 lepton mode (10fb2 lepton mode (10fb －１－１ ))

で可能で可能

　　 ReconstructionReconstruction に関してはに関しては

　　　　 Wino decay chain ( 0 lepton Wino decay chain ( 0 lepton を要求を要求 , hemisphere method), hemisphere method)

Bino decay chain ( 2 lepton Bino decay chain ( 2 lepton を要求を要求 ))

　　　において全ての　　　において全ての massmass の差を決定できるの差を決定できる

: 1TeV: 1TeV : 100,200,300,400 GeV: 100,200,300,400 GeV

: 1TeV: 1TeV : 350, 400, 450 GeV: 350, 400, 450 GeV

: 200GeV: 200GeV


Backup slidesBackup slides


~ Hemisphere method ~~ Hemisphere method ~

目的：　生成した目的：　生成した gluinogluino 毎の毎の JetJet に分離するに分離するpp pp

JetJet

JetJetJetJet

JetJet

ここではここでは objectobject としてとして Jet Jet のみを扱のみを扱うう

Step 1Step 1 　軸の決定　軸の決定

軸１ → 最も大きい運動量を持った軸１ → 最も大きい運動量を持った objectobject の方向の方向

軸２ → 軸軸２ → 軸 11 からとのからとの ΔR ΔR を使ってを使って pp ・・ ΔRΔR の最も大きいの最も大きいobjectobject の方向の方向

Step 2Step 2 　　 objectobject の割り振りの割り振り

自身の運動量ベクトルと軸の間の角度が狭い方に割り振る自身の運動量ベクトルと軸の間の角度が狭い方に割り振る

Step 3Step 3 　繰り返し　繰り返し

軸を軸を hemispherehemisphere 毎の毎の objectobject の運動量ベクトル和で定義しなの運動量ベクトル和で定義しなおし、もう一度おし、もう一度 Step2Step2 の割り振りをおこなう。　の割り振りをおこなう。　 objectobject ののhemispherehemisphere への割り振りが変化しなくなるまで繰り返す。への割り振りが変化しなくなるまで繰り返す。


MqqMqq 分布分布 (Bino Decay Chain)(Bino Decay Chain)

Gluino 1TeVGluino 1TeV

Wino 100GeVWino 100GeV








Gluino mass = Gluino mass = 1TeV1TeV

Wino mass = Wino mass = 100GeV100GeV







MjjMjj 分布（分布（ Hemisphere method Hemisphere method なし）なし）










MjjMjj 分布（分布（ Hemisphere method Hemisphere method 適用）適用）


MllMll 　再構成　（　再構成　（ flavor subtractionflavor subtraction 前）前）

左絵：左絵： e+e- or μ+μ-e+e- or μ+μ- 　　　右絵：　右絵： e+μ-or μ+e-e+μ-or μ+e-


MjjMjj 分布分布 (Bino chain)(Bino chain) MjjMjj 分布分布 (Wino chain)(Wino chain) MlljjMlljj 分布分布 (Bino chain)(Bino chain)

2 lepton mode 2 lepton mode でのでの MjjMjj 分布など（分布など（ flavor subtractionflavor subtraction 前）前）

上段：上段： e+e- or μ+μ-e+e- or μ+μ- 　　　下段：　下段： e+μ-or μ+e-e+μ-or μ+e-


Hemisphere method Hemisphere method

Hemisphere method Hemisphere method でで

正しく分けられたもの：　正しく分けられたもの：　赤赤

間違って分けられたもの：　間違って分けられたもの：　青青

Wino massWino mass を変化させたときのを変化させたときの MjjMjj 分布（左分布（左 :linear:linear 右：右： lologg ））

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