CERNでのATLASコラボレーションは、「WWWの作成」の最初の観測を発表しました。大型ハドロン衝突型加速器（LHC）での衝突における3つの巨大なWボソンの同時生成です。
電弱力のキャリア粒子として、Wボソンは素粒子物理学の標準模型で決定的な役割を果たします。 Wボソンは40年近く前に発見されましたが、物理学者に新しい研究の道を開き続けています。特に、彼の研究により、科学者はまれなプロセスを正確に測定することで標準模型をテストすることができました。
ATLASのコラボレーションにより、まれなプロセスの最初の観測が発表されました。3つのWボソンの同時生成です。 ATLASの研究者は、2015年から2018年の間に検出器によって記録された完全なLHC Run-2データセットを分析して、8.2標準偏差の統計的有意性を持つプロセスを観察しました。これは観察の検証に必要な5標準偏差のしきい値をはるかに上回っています。この結果は、包括的3ボソン生成のCMSコラボレーションによる以前の観察に続くものです。
このレベルの精度を達成することは簡単なことではありませんでした。物理学者は、ATLAS実験を使用して記録および事前フィルタリングされた約200億の衝突イベントを分析し、WWWプロセスから予想される数百のイベントのみを発見しました。
これらのイベントは、信号シグネチャを模倣するほぼ5倍のバックグラウンドイベントによって隠されていました。
知られている最も重い素粒子の1つとして、Wボソンはいくつかの方法で崩壊する可能性があります。 ATLASの物理学者は、バックグラウンドイベントが少ないため、発見の可能性が最も高い4つのWWW崩壊モードに検索を集中しました。これらのレジームのうちの3つでは、2つのWボソンが同じ正または負の電荷とニュートリノを運ぶ荷電レプトン（電子またはミューオン）に崩壊し、3番目のWボソンが一対の軽いクォーク（「2lチャネル」と呼ばれる）に崩壊します。 ..。 4番目の崩壊モードでは、3つのWボソンすべてが荷電レプトンとニュートリノ（いわゆる「チャネル3l」）に崩壊します。
多数のバックグラウンドイベントからWWW信号を分離するために、研究者はBoosted Decision Trees（BDT）と呼ばれる機械学習技術を使用しました。
BDTは、よく知られている変数間の小さいが重要な違いを識別することにより、ATLAS検出器で特定の信号を識別するようにトレーニングできます。この分析では、物理学者は2つのBDTをトレーニングしました。1つは12個の適切にモデル化された変数を使用する2lチャネル用で、もう1つは11個の変数を使用する3lチャネル用です。
このエキサイティングな次元により、物理学者は、LHCの現在のエネルギー範囲外に存在する可能性のある新しい相互作用のヒントを探すことができます。
特に、物理学者はWWW作成プロセスを使用して、標準モデルの重要なパラメーターである4次ゲージボソンの相互作用を研究できます。新しい粒子は、量子効果により4次ボソンの相互作用を変化させ、WWW生成の断面積を変化させる可能性があります。 WWWやその他の電弱プロセスの継続的な調査により、魅力的な道が開かれます。
この研究は、EPS-HEP2021会議で発表されました。
2021-07-28 14:29:54
著者: Vitalii Babkin