Quirk SUEP

Resumen Técnico: Patrones de energía no agrupada suave provenientes de quirks

Problema y motivación
La búsqueda de física más allá del Modelo Estándar (SM) en el LHC a menudo pasa por alto firmas que involucran Patrones de Energía No Agrupada Suave (SUEP, por sus siglas en inglés) compuestos por partículas de bajo momento transversal ($p_T \lesssim \text{GeV}$). Estas firmas son difíciles de detectar porque están oscurecidas por grandes fondos no perturbativos y son difíciles de activar mediante disparadores (triggers) en línea. Los autores proponen una estrategia para buscar tales fenómenos en las trazas de bajo $p_T$ que acompañan a las resonancias de la escala TeV. Este enfoque aprovecha la resonancia para satisfacer los requisitos de disparadores de alto $p_T$, mientras utiliza los flancos (sidebands) de la resonancia para estimar los fondos sin depender únicamente de la simulación. La motivación específica es una clase de modelos de "Valle Oculto" (Hidden Valley) que presentan "QCD oscura", donde quarks oscuros pesados (quirks) se producen y posteriormente se desexcitan mediante la emisión de numerosas partículas suaves del SM antes de aniquilarse.

Modelo de señal: Quirks microscópicos
El artículo desarrolla un modelo de referencia basado en "quirks": quarks oscuros con masas ($m_{q'}$) mucho mayores que la escala de confinamiento oscura ($\Lambda'$). En este escenario, un par producido de quark-antiquark está conectado por una cuerda de color que no puede romperse debido a la ausencia de sabores de quarks oscuros ligeros. En su lugar, el par oscila, irradiando energía hasta que alcanzan un estado fundamental y se aniquilan.

• Desexcitación: El modelo asume que los quirks portan carga de la QCD del SM. Durante la desexcitación, emiten piones del SM de forma isotrópica en su sistema de referencia. La emisión se modela como un proceso térmico con una temperatura de Hagedorn ($T_H \approx 150$ MeV), lo que resulta en $\mathcal{O}(10^3)$ piones suaves por evento.
• Aniquilación: Una vez desexcitados, el quarkonium se aniquila en un par de jets del SM de alto $p_T$ (dijets).
• Parámetros: El modelo se define por la masa del quirk ($m_{q'}$), la escala de confinamiento oscura ($\Lambda'$) y un parámetro $E_{\text{frac}}$ que representa la fracción de la energía interna convertida en piones (que oscila entre 0.2 y 1.0). El estudio se centra en el régimen "microscópico" donde la longitud de la cuerda es menor que la escala de confinación inversa del SM, asegurando una desexcitación y aniquilación rápidas (prompt).

Metodología y simulación
Los autores simulan eventos de señal y fondo para colisiones protón-protón a 13 TeV correspondientes a una luminosidad integrada de $140 \text{ fb}^{-1}$.

• Herramientas de simulación: La generación de la señal utiliza un enfoque híbrido semianalítico que combina MG5_aMCatNLO para la producción de quirks y Pythia 8 para la hadronización. La emisión de piones se trata como radiación térmica isotrópica. Los eventos de fondo de dijets se generan en orden de la mecánica cuántica (leading order).
• Simulación del detector: Los eventos se procesan a través de una simulación simplificada de Delphes 3.5. Los criterios de selección imitan las búsquedas de dijets de ATLAS pero con un radio de jet aumentado ($R=1.0$) para mejorar la resolución de masa, aceptando trazas con $p_T > 0.5$ GeV.
• Estrategias de selección: Se evalúan tres estrategias para mejorar la sensibilidad sobre las búsquedas inclusivas de resonancia:
  1. Basada en cortes: Un corte rectangular simple en el número de trazas ($N_{\text{tracks}}$), identificado como el discriminante más potente.
  2. Aprendizaje supervisado: Una red neuronal entrenada en las distribuciones de señal y fondo utilizando observables que incluyen $N_{\text{tracks}}$, ángulo polar, esfericidad transversal y separación media de trazas.
  3. Detección de anomalías débilmente supervisada: Se emplea el marco CATHODE para encontrar anomalías en las distribuciones de trazas dentro de la región de señal de dijets, utilizando los flancos (sidebands) para estimar la densidad del fondo mediante flujos normalizantes (normalizing flows).

Resultados clave

• Poder de discriminación: El número de trazas suaves es el observable dominante. Para un $E_{\textich{frac}}$ alto (alta multiplicidad de piones), la señal exhibe un recuento de trazas significativamente mayor y una mayor isotropía en comparación con el fondo de QCD.
• Potencial de descubrimiento:
  • Para el modelo de referencia nominal ($\mu=1$), un descubrimiento de $5\sigma$ es casi alcanzable para una masa de quirk de 750 GeV usando búsquedas inclusivas por sí solas.
  • Para masas más altas (1.0 y 1.5 TeV), la inclusión de estrategias de selección basadas en trazas mejora significativamente la sensibilidad.
  • El clasificador supervisado logra el mejor rendimiento, requiriendo la menor intensidad de señal para el descubrimiento. Sin embargo, sigue siendo robusto incluso cuando se entrena con un modelo que tiene un $E_{\text{frac}}$ diferente al de la señal de prueba.
  • El corte simple de multiplicidad de trazas rinde de forma comparable al clasificador supervisado para un $E_{\text{frac}}$ alto y ofrece una alternativa independiente del modelo.
  • CATHODE (detección de anomalías) ofrece una sensibilidad similar al corte simple de trazas. Los autores señalan que, para las bajas intensidades de señal requeridas para el descubrimiento en este modelo específico, el detector de anomalías depende casi exclusivamente del observable de multiplicidad de trazas en lugar de características cinemáticas más sutiles.
• Límites de exclusión:
  • Utilizando un clasificador supervisado, se pueden excluir masas de quirk de hasta $\approx 1450$ GeV para $E_{\text{frac}} = 0.2$.
  • Para $E_{\text{frac}} = 1.0$, todo el espacio de parámetros explorado ($m_{q'} < 1500$ GeV, $\Lambda' < 200$ GeV) puede ser excluido utilizando el clasificador supervisado o un corte estricto de multiplicidad de trazas.
  • Los métodos de detección de anomalías (CATHODE/IAD) no mejoran significativamente los límites de exclusión sobre las búsquedas inclusivas para las intensidades de señal más bajas típicas de la exclusión, ya que las fluctuaciones estadísticas dificultan la distinción de $S+B$ de $B$.

Significancia y afirmaciones
El artículo afirma demostrar que buscar resonancias de escala TeV acompañadas de anomalías en las distribuciones de trazas de bajo $p_T$ es una estrategia viable y poderosa para descubrir estados ligados desexcitados y lluvias oscuras (dark showers). Los autores enfatizan que:

1. Alcance mejorado: El uso de información de trazas suaves extiende el alcance de las búsquedas estándar de dijets, particularmente para modelos con alta multiplicidad de trazas.
2. Independencia del modelo: Un corte simple en la multiplicidad de trazas ofrece una forma relativamente independiente del modelo para mejorar la sensibilidad sin asumir propiedades angulares o cinemáticas específicas de las nuevas trazas.
3. Robustez: Los clasificadores supervisados siguen siendo efectivos incluso cuando hay un modelo erróneo de los parámetros de la señal (por ejemplo, un $E_{\text{frac}}$ incorrecto), aunque su rendimiento depende de las características específicas de la señal.
4. Espacio de fase inexplorado: La fenomenología propuesta cubre un espacio de parámetros (resonancias con anomalías de trazas suaves e isotrópicas) que no ha sido explorado hasta la fecha en el LHC.

Los autores concluyen que, si bien los métodos de detección de anomalías como CATHODE son valiosos para mantener una baja dependencia del modelo, la dominancia del observable de multiplicidad de trazas en este modelo de referencia específico significa que las estrategias de selección más simples son altamente efectivas. Sugieren que trabajos futuros podrían explorar la variación del tipo de resonancia (por ejemplo, dileptones) o el espectro de radiación.