LHC・ATLAS実験における物理解析.ppt

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时间:2021-01-30

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1、LHC・ATLAS実験における物理解析兼田 充(東京大学 素粒子物理国際研究センター)2006年夏の学校08/AUG/200608/AUG/20061M.KanedaOutlineLHC・ATLAS実験で期待される物理Higgs粒子の探索、詳細測定Higgs粒子の生成、崩壊過程VBFH->WW->lvjjチャンネル発見とCPの測定BlackHoleの探索階層性問題BlackHoleの生成、崩壊発見方法08/AUG/20062M.KanedaLHC・ATLAS実験LHC:2007年開始予定???重心系エネルギー14TeV

2、陽子-陽子衝突型加速器ATLAS検出器08/AUG/20063M.KanedaLHC・ATLAS実験で期待される物理理論が予測する全領域で(標準理論)Higgs粒子の発見質量の起源の解明、20世紀の宿題超対称性粒子の発見力の大統一BlackHoleの発見余剰次元の存在、階層性問題の解決など。08/AUG/20064M.KanedaHiggs08/AUG/20065M.KanedaHiggs粒子の生成過程:VBFprocessgluonfusionの次に大きなcrosssectionを持つW,Zの重たい粒子を交換するので

3、前方にHighPtのforwardjetsが2本存在し、それらの間には大きなrapiditygapがあるDecayproductsがこのrapiditygap内にある散乱粒子間にカラーの交換が無いためこのrapiditygap内(検出器中央)にはjetが少ないfforwardjetshDecayproductsHiggs粒子の生成断面積qqHW/Zqq->qqHforwardjetsVBFprocess08/AUG/20066M.Kanedaヒッグスの質量が140GeV以上でWWへの崩壊が非常に大きい。この崩壊過程では

4、neutrinoが一つしか存在しないので値を解くことが出来る。従って事象を完全に再構成できるので、H->ZZ->4l、H->gg、H->tt、と並ぶ重要なチャンネルである。MH(GeV)ヒッグスの崩壊率WWHiggs粒子の崩壊過程:H->WW->lvjjHiggsの性質を決定するのに重要qqq(forwardjet)q(forwardjet)q(centraljet)q(centraljet)e,mnHWWW/Z08/AUG/20067M.Kaneda各生成崩壊過程のSignalSignificanceSignalsi

5、gnificance08/AUG/20068M.KanedaHiggs粒子発見後はその様々な性質の測定が次なる課題である。今発表ではHVVcoupling:Spin0のHiggs場と二つのVectorBosonsのcouplingを考えるSMattreelevel(CPEven):gaugeinvariantdimensionにおけるhigherorder:5次までは無し6次::CPEven:CPOdd:->q1、q2をvectorbosonsの運動量とするとHVVvertexは次の様に書けるCPpropertieso

6、fHiggscouplingsSMattreelevelCPEvenCPOdd08/AUG/20069M.KanedaMCSamplesSignal:VBFH->WW->lvjj(l=e,m)(MH=110GeV-500GeV)SM(Pythia)SM(MadGraph)forcrosscheck(pythiaと比較し、同じ分布を得た)CPEven(MadGraph)CPOdd(MadGraph)(これら、anomalouscouplingsのsignalのtotalcrosssectionsはSMのものと同じになる様

7、に補正した)Background:W+4jets(Alpgen+Pythia)ttbar(Pythia).qqq(forwardjet)q(forwardjet)q(centraljet)q(centraljet)e,mnHWWW/Zchangethesecouplings08/AUG/200610M.KanedaDeterminationofHiggspropertyRとbという量を用いる.(decayproductsの角度分布に関する量)->nextslidesCouplingがSMのものと仮定しCPEven,CP

8、Oddがleadingorderになるようなcouplingのexcludeの可能性を見る。まず、SMのsignalを二つに分け、片方を用いて、R,bの量を測るときのselectionによる効果等を補正するためのcollectionfunctionを作る。そのcollectionfunctionを用いて高統計のCPEven,CPO

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