LHC上的 Slepton 对生产:NLO + NLL 计算与恢复改进的 PDF
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更新于2024-09-03
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"这篇论文‘LLO在NLO + NLL的LHC中生产瘦子对,并具有提高的部分密度’探讨了在大型强子对撞机(LHC)上,使用新奇的部分子密度(PDF)进行高精度的 Slepton 对(如Selectron/smuon和Stau)产生的计算。该研究考虑了恢复改进的矩阵元素,尽管这些改进只适用于简化数据集。通过应用分解方法,研究人员旨在减少数据集缩减带来的影响,避免在NNPDF方法中PDF不确定性的异常副本问题,同时保持规模不确定性的降低。这种方法对于LHC Run II期间的 Slepton 对生产截面的可靠性有着显著提升,尤其是对于左手的Selectron/smuon、右手的和最大混合的Stau产量。"
在高能物理领域,粒子对的产生是理解基本粒子性质和相互作用的关键。LHC作为世界上最强的粒子加速器,其碰撞事件提供了大量研究新物理现象的机会。在LHC中,Sleptons(超对称粒子的轻子对应物)的对生产和探测是检验超对称理论的一个重要途径。然而,由于Sleptons的预期寿命极短,它们几乎不会在实验中直接观察到,因此需要精确的理论预测来分析其产生的信号。
NLO(Next-to-Leading Order)和NLL(Next-to-Leading Logarithm)是量子色动力学(QCD)计算中的术语,分别表示比领先阶更高的阶别校正和包含更高阶的对数项。这些计算有助于更准确地预测粒子对产生的概率,从而帮助实验者在海量数据中识别出可能的Slepton信号。矩阵元素的恢复改进意味着在计算中包含了更高阶的QCD效应,而PDF的改进则意味着更好地考虑了初始状态夸克和胶子的能量分布。
NNPDF(Next-to-Next-to-Leading Order Parton Distribution Functions)是一种广泛使用的PDF参数化方案,但它可能会导致PDF不确定性估计中的异常副本。文中提到的分解方法解决了这个问题,确保了PDF不确定性的合理评估。同时,通过使用阈值改进的PDF,可以部分抵消矩阵元素中由恢复贡献引起的效应,这有助于更准确地预测Slepton对的生产率。
这篇论文为在LHC上进行的Slepton对产生的理论计算提供了一个更为精确和可靠的方法,尤其是在处理NLO + NLL级别的计算时。通过这些改进,物理学家可以更有效地设计实验策略,提高对潜在超对称信号的敏感性,进一步推动对标准模型之外新物理的理解。
2020-03-29 上传
2021-01-30 上传
2021-03-14 上传
2021-07-04 上传
2021-03-22 上传
2021-07-08 上传
2023-04-20 上传
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2023-05-25 上传
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