Search for squarks and gluinos in $pp$ collisions at $\sqrt{s} = 13$ TeV and $13.6$ TeV in events with $τ$-leptons, jets and missing transverse momentum using the ATLAS detector

ملخص تقني: البحث عن الكواركات الفائقة (Squarks) والغلونوهات الفائقة (Gluinos) في الأحداث التي تحتوي على لبتونات التاو ($\tau$)، والنفاثات (Jets)، وزخم مستعرض مفقود (Missing Transverse Momentum)

المشكلة والدوافع
لا يزال النموذج المعياري (SM) لفيزياء الجسيمات، رغم قوته التجريبية، نظرية فعالة غير مكتملة. فهو يفشل في معالجة مشكلة الهرمية (hierarchy problem)، والضبط الدقيق لجهد هيجز (fine-tuning of the Higgs potential)، وطبيعة المادة المظلمة. تقدم التناظر الفائق (Supersymmetry - SUSY) امتداداً نظرياً يقدم تناظراً بين البوزونات والفيرميونات، ويتنبأ بوجود شركاء فائقين لجميع الجسيمات المعروفة. في العديد من سيناريوهات التناظر الفائق، يتم حفظ التماثل لـ R-parity، مما يعني أن الجسيمات فائقة التناظر تُنتج في أزواج، وأن أخف جسيم فائق التناظر (LSP) يكون مستقراً، مما يجعله مرشحاً قابلاً للتطبيق ليكون مادة مظلمة.

تقدم هذه الورقة بحثاً عن التناظر الفائق الذي يحفظ R-parity، وتحديداً يستهدف الإنتاج الزوجي للغلونوهات الفائقة ($\tilde{g}$) والكواركات الفائقة ($\tilde{q}$) من الجيل الأول أو الثاني ذات اللف اليساري. يركز التحليل على سلاسل الاضمحلال حيث تمر هذه الجسيمات عبر حالات وسيطة ($\tilde{\chi}^{\pm}_1، \tilde{\chi}^0_2$) إلى لبتونات التاو الفائقة ($\tilde{\tau}$) أو النيوترينوهات الفائقة للتاو ($\tilde{\nu}_{\tau}$)، والتي تضمحل لاحقاً إلى الـ LSP ($\tilde{\chi}^0_1$) ولبتون تاو معياري أو نيوترينو تاو ($\nu_{\tau}$). ينتج عن ذلك حالات نهائية تتميز بـ لبتونات تاو التي تضمحل هادرونياً، ونفاثات (jets)، وزخم مستعرض مفقود ($E^{\text{miss}}_T$) كبير. استبعدت عمليات البحث السابقة من ATLAS (2015–2016) وCMS (2011) كتل الغلونوهات دون 2 تريليون إلكترون فولت (2 TeV) و1.15 تريليون إلكترون فولت، على التوالي. يهدف هذا التحليل إلى تمديد هذه الحدود باستخدام مجموعة بيانات التشغيل الثاني (Run 2) الكاملة وبيانات التشغيل الثالث (Run 3) المبكرة، مستفيداً من تقنيات إعادة البناء المحسنة واستراتيجيات التحليل المتقدمة.

المنهجية
يستخدم التحليل بيانات تصادمات بروتون-بروتون التي جمعها كاشف ATLAS عند طاقات مركز الكتلة $\sqrt{s} = 13$ تريليون إلكترون فولت (2015–2018، 140 fb$^{-1}$) و $\sqrt{s} = 13.6$ تريليون إلكترون فولت (2022–2023، 51.8 fb$^{-1}$).

• اختيار الأحداث والقنوات: يجب أن تجتاز الأحداث مرحلة الاختيار المسبق المتمثلة في $E^{\text{miss}}_T > 200$ GeV، ووجود لبتون تاو واحد على الأقل يضمحل هدرونياً، ونفاثتين على الأقل (إحداهما بـ $p_T > 120$ GeV). ينقسم البحث إلى ثلاث قنوات متعامدة بناءً على محتوى اللبتونات:

  1. 1tau0lep: لبتون تاو هدروني واحد بالضبط، ولا توجد إلكترونات أو ميونات.
  2. 1tau1lep: لبتون تاو هدروني واحد بالضبط، وواحد على الأقل من الإلكترونات أو الميونات.
  3. 2tau: اثنان أو أكثر من لبتونات التاو الهدرونية.

• استراتيجيات التحليل: يتم استخدام نهجين مستقلين ودمجهما إحصائياً:

  1. نهج التعلم الآلي (ML): يتم تدريب تصنيف متعدد الفئات باستخدام أشجار القرار المعززة (XGBoost) للتمييز بين الإشارة وخلفيات النموذج المعياري (بما في ذلك $W$+jets، $Z$+jets، ثنائيات البوزونات، Top، و $\tau$ المزيفة). يتم استخدام كامل حيز الطور، مع تحديد مناطق الإشارة (SRs) بناءً على درجات المصنف العالية (>0.75–0.8). يلتقط هذا النهج الارتباطات بين المتغيرات دون فرض قيود حركية صارمة.
  2. نهج "القطع والعد" (Cut-and-Count): تُطبق قيود اختيار تقليدية لتحديد مناطق الإشارة (SRs) المُحسنة لتوبولوجيات إشارات محددة. يتضمن ذلك مناطق "الكتلة المضغوطة" (Compressed SRs) (التي تستهدف فروق كتلة $\Delta m$ منخفضة مع لبتونات تاو ضعيفة) ومناطق "الكتلة العالية" (High Mass SRs) (التي تستهدف فروق كتلة كبيرة). تُستخدم متغيرات حركية مثل $E^{\text{miss}}_T$ و $H_T$ والكتل المستعرضة ($m_T$، $m_{T2}$) لعمل تقسيمات (binning).

• تقدير الخلفية:

  • الـ Top وثنائيات البوزونات: يتم تقديرها باستخدام محاكاة مونت كارلو (MC) التي يتم معايرتها مع البيانات في مناطق تحكم (CRs) مخصصة.
  • $\tau$ المزيفة (النفاثات التي تُخطئ في تحديد نفسها كـ $\tau$): يتم تقديرها باستخدام نهج "عامل التزييف العالمي" (UFF) القائم على البيانات. تُقاس عوامل التزييف في مناطق مخصصة (Multijet، $Z(\ell\ell)$، $W(\mu\nu)$) وتُطبق على مناطق عدم التحديد في التحليل.
  • الارتيابات المنهجية (Systematic Uncertainties): يتم النظر في مجموعة شاملة من الارتيابات، بما في ذلك معايرة الكاشف (النفثات، لبتونات $\tau$، اللبتونات)، واللمعان (luminosity)، والتراكم (pile-up)، والنمذجة النظرية (PDFs، تغيرات المقياس)، والارتيابات الإحصائية في الطرق القائمة على البيانات.

• التحليل الإحصائي: يتم إجراء ملاءمة احتمالية متزامنة (باستخدام HistFitter/pyhf) عبر جميع مناطق التحكم (CRs)، ومناطق التحقق (VRs)، ومناطق الإشارة (SRs). تُستخدم ملاءمات الخلفية فقط للتحقق من النمذجة، بينما تُستخدم الملاءمات المعتمدة على النموذج (بواسطة منهجية CL$_s$) لوضع حدود الاستبعاد لنماذج التناظر الفائق المبسطة.

المساهمات الرئيسية

• دمج بيانات التشغيل الثاني والثالث: هذا هو أول بحث لـ ATLAS في هذه القناة يجمع بين مجموعة بيانات التشغيل الثاني الكاملة وبيانات التشغيل الثالث المبكرة عند 13.6 تريليون إلكترون فولت، مما يزيد بشكل كبير من القوة الإحصائية.
• نهج الاستراتيجية المزدوجة: يسمح الاستخدام المتزامن لاستراتيجيات التعلم الآلي و"القطع والعد" بتحقيق الحساسية المثلى عبر مناطق مختلفة من فضاء بارامترات التناظر الفائق. يتفوق نهج التعلم الآلي في مناطق الكتلة العالية، بينما يعد نهج "القطع والعد"، بمناطق الكتلة المضغوطة المخصصة له، متفوقاً في سيناريوهات فرق الكتلة المنخفض.
• نمذجة خلفية متقدمة: يمثل تنفيذ طريقة UFF لتقدير $\tau$ المزيفة واستخدام BDTs متعددة الفئات للفصل بين الإشارة والخلفية تحسيناً عن النسخ السابقة.
• الدمج الشامل للقنوات: يؤدي الدمج الإحصائي لقنوات 1tau0lep و 1tau1lep و 2tau إلى تعظيم الحساسية لمختلف توبولوجيات الاضمحلال.

النتائج
لم تُلاحظ أي انحرافات كبيرة عن تنبؤات النموذج المعياري في أي من مناطق الإشارة. بلغت أكبر دلالة محلية للزيادة أقل من $2\sigma$.

• حدود الاستبعاد:

  • نماذج الغلونوهات الفائقة: تم استبعاد كتل الغلونوهات الفائقة ($m_{\tilde{g}}$) حتى 2.25 تريليون إلكترون فولت لكتل الـ LSP ($m_{\tilde{\chi}^0_1}$) حتى 1.35 تريليون إلكترون فولت. في المنطقة المضغوطة، تم استبعاد النماذج التي يكون فيها $\Delta m(\tilde{g}, \tilde{\chi}^0_1) > 150$ GeV.
  • نماذج الكواركات الفائقة: تم استبعاد كتل الكواركات الفائقة ($m_{\tilde{q}}$) حتى 1.7 تريليون إلكترون فولت لكتل الـ LSP حتى 0.85 تريليون إلكترون فولت. في المنطقة المضغوطة، تم استبعاد النماذج التي يكون فيها $\Delta m(\tilde{q}, \tilde{\chi}^0_1) > 130$ GeV.
  • المقارنة: تمثل هذه الحدود تحسناً كبيراً عن عمليات البحث السابقة (على سبيل المثال، تحليل 2015–2016)، مدفوعة أساساً بمجموعة البيانات الأكبر، وتحسين تحديد لبتونات $\tau$، واستخدام تقنيات التعلم الآلي.

• الحدود المستقلة عن النموذج: تم وضع حدود عليا للمقطع العرضي المرئي ($\sigma_{\text{vis}}$) لعمليات الفيزياء الجديدة في مناطق إشارة محددة، تتراوح بين 0.02 و 0.31 فيتو بارن (fb) عند مستوى ثقة 95%.

الأهمية
تخلص الورقة إلى أن البحث يضع أكثر الحدود صرامة حتى الآن على نماذج التناظر الفائق المبسطة التي تتضمن إنتاج أزواج الغلونوهات أو الكواركات الفائقة مع اضمحلالات غنية بـ $\tau$. إن غياب الإشارة يقيد مساحة البارامترات للتناظر الفائق الذي يحفظ R-parity، وخاصاً استبعاد سيناريوهات الغلونوهات والكواركات الفائقة الأخف التي كانت متاحة سابقاً. تُظهر الدراسة فعالية الجمع بين الطرق التقليدية القائمة على القطع والتعلم الآلي، واستخدام بيانات التشغيل الثالث المبكرة لسبر أغوار مقاييس الكتلة الأعلى والأطياف الأكثر انضغاطاً. تُفسر النتائج ضمن سياق النماذج المبسطة، ولكن يُشار إلى إمكانية تطبيقها على أطر عمل أخرى للتناظر الفائق (مثل NUHM أو mSUGRA أو GMSB) التي تنتج حالات نهائية مماثلة.