在比利时根特举行的欧洲物理学会EPS-HEP会议上,CERN的ATLAS协作发布了使用完整的LHC Run 2数据集对希格斯玻色子性质的新测量结果。重要的是,新的结果考察了导致2012年发现粒子的两个希格斯玻色子的衰变:H ZZ * 4,其中希格斯玻色子衰变为两个Z玻色子,反过来又衰变为四个轻子(电子或子);和H ,希格斯玻色子直接衰变为两个光子。
虽然很少,但这些通道可以在ATLAS探测器中轻松识别和测量,这使物理学家能够非常准确地研究希格斯玻色子的特性。特别是,它们提供了希格斯玻色子横向动量的新测量值,可用于检测不同的希格斯产生机制和与标准模型的可能偏差。
(相关资料图)
寻找黄金:四个轻子通道的新观点
H ZZ * 4衰变是希格斯玻色子所谓的“黄金通道”,因为它在希格斯玻色子所有可能的衰变模式中具有最清晰、最干净的特征。由于Run 2的亮度增加,ATLAS在2015年至2018年期间记录了约300个“黄金通道”候选事件,其中三分之一预计归因于ZZ背景过程。在图1中,可以看到完整的运行2数据的选定四光子事件的不变质谱。
除了收集的事件数量增加,ATLAS物理学家也改进了他们的分析。虽然ZZ背景最初是通过模拟估计的,这与理论不确定性有关,但新的ATLAS结果使用数据直接评估背景贡献。尽管背景中的总不确定度保持大致相同,但它显著降低了测量的理论不确定度和模型依赖性。
ATLAS团队还引入了深度学习神经网络来区分哪些希格斯玻色子事件来自哪些产生机制。这项技术使ATLAS团队能够更好地识别希格斯玻色子是一对胶子的普通聚变(ggF-占希格斯玻色子衰变的87%),还是两个W或Z. Vector玻色子的罕见聚变(VBF-7%衰变)或来自W或Z玻色子的辐射(VH-4%)。一旦成功识别,ATLAS物理学家可以测量每个生产横截面。
VBF和VH生产模式可以通过它们生产的颗粒的“喷雾”的分离和质量来很好地区分。对于VBF来说,矢量玻色子由两个夸克辐射,这两个夸克沿着光束方向和探测器中相反的半球形成高能射流。同时,VH产生方式也产生了两个质量为W(80 GeV)或Z(91 GeV)玻色子的喷流。
然而,ggF生产中的胶子也能辐射出额外的喷流,从而模仿VBF和VH喷流对。这就是深度学习神经网络发挥作用的地方。事实证明,它们足够灵活,可以同时分离ggF、VBF和VH,与以前的机器学习技术相比,重叠更少。从图4可以看出,希格斯产生了在四个轻子通道中测量的截面,由于神经网络技术,VBF截面的测量值增加了20%。
用两种光看希格斯粒子:研究双光子通道
ATLAS的物理学家也在希格斯玻色子衰变为一对光子(H )的研究中加入了新的和改进的分析技术。特别是,增强的光子识别和射流能量校准导致相关系统不确定性的减少。用于识别光子和抑制强子衰变中不需要的候选光子的电磁簇射形状标准现在已经在光子横向动量的子范围内进行了优化,因为探测器中产生的簇射取决于光子能量。这导致灵敏度提高了几个百分点。
物理学家测量了对希格斯玻色子的产生和衰变敏感的可观测物体的几个微分截面,包括希格斯玻色子产生的喷流的运动学分布。希格斯玻色子和规范玻色子之间的超标准模型相互作用有望改变这些变量,这为新物理学提供了极好的检验。根据双光子不变质量分布(见图3)中信号峰的事件产率确定的包含截面和微分截面的测量结果与标准模型的预测结果一致。阿特拉斯物理学家利用这些测量来限制希格斯玻色子和规范玻色子的假设超标准模型之间的相互作用强度。
此外,ATLAS物理学家可以研究希格斯玻色子和迷人的夸克之间的相互作用。希格斯玻色子尚未被视为腐蚀性夸克,其速度预计比标准模型中的底部夸克低20倍,这是ATLAS和CMS在2018年首次观测到的。但是,如果强度(由于一些新的物理过程,希格斯粒子与吸引夸克相互作用的“耦合”远大于预期)会影响希格斯玻色子的实测动量分布。物理学家寻找这种效应的特征:与低希格斯玻色子动量区域的理论预期相比,数据太多了(见图4)。在数据中没有观察到这种过量。
图4:希格斯玻色子来自两个独立通道(h ZZ * 4,H )及其组合的横向动量(pT,H)的微分截面。图片来源:阿特拉斯协作/欧洲核子研究中心
全面洞察
H 衰变通道测得的希格斯玻色子产生截面为56.76.3 Pb,H - ZZ *4通道测得的希格斯玻色子产生截面为54.45.6 Pb。结合两个通道,总截面为55.44.3 Pb,与标准模型预测值55.62.5 Pb一致。两个通道中希格斯玻色子横向动量的微分截面也是一致的。如图4所示,它们的组合符合标准模型预测。
得益于LHC和ATLAS探测器在第二阶段的出色表现,ATKAS对希格斯玻色子的研究正在超越发现,进入精确测量的新时代,这进一步加深了我们对这种粒子的认识。旅程才刚刚开始!
在比利时根特举行的欧洲物理学会EPS-HEP会议上,CERN的ATLAS协作发布了使用完整的LHCRun2数据集
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