Search for dimuon resonance in the 35 to 75 GeV mass range using 140 fb$^{-1}$ of 13 TeV $pp$ collisions with the ATLAS detector

En utilisant 140 fb$^{-1}$ de données de collisions proton-proton à 13 TeV collectées par le détecteur ATLAS, une recherche indépendante du modèle de résonances dimuons dans la gamme de masse de 35 à 75 GeV a employé la régression par processus gaussien pour la modélisation du bruit de fond, n'a trouvé aucun excès significatif, et a établi de nouvelles contraintes sur les modèles de photons sombres et de médiateurs de matière noire.

L'essentiel

La vue d'ensemble : Chasser des fantômes invisibles dans une mer de bruit

Imaginez que vous vous trouviez dans un stade massif et bruyant pendant un orage. La foule acclame, la pluie martèle et le vent hurle. C'est le Grand Collisionneur de Hadrons (LHC), une machine géante qui fracasse des protons les uns contre les autres à une vitesse proche de celle de la lumière. Chaque fois que deux protons entrent en collision, c'est comme une minuscule explosion qui projette des milliers de particules dans toutes les directions.

La plupart du temps, ces collisions produisent des particules familières, comme des muons (qui sont comme des électrons lourds). Le motif de ces muons familiers est prévisible ; c'est le « bruit de fond » du stade. Mais les physiciens recherchent quelque chose de rare : une nouvelle particule lourde qui se désintègre en deux muons. Si une telle particule existe, elle apparaîtrait sous la forme d'un pic soudain et net dans les données — un « fantôme » apparaissant dans la foule qui n'a pas sa place ici.

Ce document est le rapport de l'expérience ATLAS, l'un des détecteurs géants du LHC, décrivant leur recherche de ces « fantômes » dans une plage de masse spécifique (entre 3 35 et 75 GeV).

Le défi : Le bruit de fond « bruyant »

Le principal problème auquel les scientifiques ont été confrontés est que le « bruit de fond » dans cette plage de masse spécifique est très complexe. Habituellement, lorsque l'on cherche un pic dans les données, on peut tracer une courbe simple et lisse (comme un toboggan) pour représenter le bruit de fond et voir si les points de données dépassent cette courbe.

Cependant, dans la plage de 35 à 75 GeV, le bruit de fond n'est pas un toboggan lisse. C'est plutôt un sentier de montagne sinueux et accidenté avec des creux et des bosses soudains, causés par la manière dont les détecteurs sont déclenchés (les « barrières de sécurité » qui décident quelles collisions enregistrer). Essayer d'ajuster une courbe simple à ce sentier accidenté, c'est comme essayer de tracer une ligne droite à travers une chaîne de montagnes escarpées ; cela ne fonctionne pas bien, et on pourrait confondre une bosse sur la route avec un trésor caché.

La solution : La « feuille de caoutchouc intelligente » (Régression par processus Gaussien)

Pour résoudre ce problème, l'équipe ATLAS a utilisé un nouvel outil ingénieux appelé Régression par processus Gaussien (GPR).

Considérez les données de fond comme un morceau de caoutchouc.

• Ancienne méthode : Essayer de forcer le caoutchouc à prendre une forme rigide et préfabriquée (comme une parabole). Si le caoutchouc ne s'adapte pas, cela génère des erreurs.
• Nouvelle méthode (GPR) : Imaginez que le caoutchouc est intelligent. Il sait qu'il doit être lisse, mais il peut s'étirer et se courber pour suivre parfaitement la forme réelle des données sans être contraint par une forme rigide. Il apprend les « bosses » et les « creux » du bruit de fond directement à partir des données elles-mêmes.

Cela a permis aux scientifiques de modéliser le bruit de fond avec une flexibilité incroyable, séparant bien mieux le « bruit » de tout « signal » potentiel par rapport aux méthodes précédentes.

La recherche : À la recherche du pic

L'équipe a analysé 140 « femtobarns inverses » de données (une quantité énorme de données de collision enregistrées entre 2015 et 2018). Ils ont cherché un « renflement » dans le nombre de paires de muons à des masses spécifiques.

• Le résultat : Ils n'ont trouvé aucune nouvelle particule.
• Le moment du « presque » : Il y a eu un léger sursaut à 57,5 GeV. Cela ressemblait à un cas où il y avait 2,3 fois plus d'événements que prévu (un effet de « 2,3 sigma »). Dans le monde de la physique des particules, c'est comme entendre un bruit étrange dans le stade qui pourrait être un fantôme, mais qui est statistiquement susceptible d'être juste une clameur aléatoire de la foule. Ce n'était pas assez fort pour revendiquer une découverte.

L'issue : Poser les « clôtures »

Même s'ils n'ont pas trouvé de nouvelle particule, la recherche est un succès car elle leur a indiqué ce qui n'existe pas.

Imaginez que les scientifiques essaient de trouver un type d'oiseau spécifique dans une forêt. Ils n'ont pas vu l'oiseau, mais ils ont cartographié toute la forêt et ont déclaré : « Si cet oiseau existe, il ne peut pas se cacher dans ces arbres spécifiques, et il ne peut pas être aussi lourd. »

Le document établit des limites supérieures sur la fréquence à laquelle ces particules hypothétiques pourraient être produites.

• Ils ont exclu certains types de « médiateurs de matière noire » (particules qui pourraient connecter notre monde à l'univers invisible de la matière noire).
• Ils ont exclu certains types de « photons sombres » (une particule hypothétique qui pourrait agir comme un pont entre la lumière normale et la matière noire).

Pourquoi est-ce important ?

Ce document est important pour deux raisons principales :

1. Nouveau territoire : C'est la première fois qu'ATLAS recherche ces particules spécifiques dans la plage de 35 à 75 GeV. Les recherches précédentes menées par d'autres expériences (comme CMS et LHCb) couvraient des zones différentes, ce qui vient combler une lacune dans la carte.
2. Nouvel outil : L'utilisation de la « feuille de caoutchouc intelligente » (GPR) est une innovation majeure. Elle a prouvé que les techniques d'apprentissage automatique peuvent gérer des données de fond complexes et désordonnées mieux que les formules mathématiques traditionnelles, rendant les recherches futures plus sensibles.

En résumé :
L'équipe ATLAS a utilisé un ensemble de données massif et un nouvel outil mathématique flexible pour scanner une plage spécifique de masses de particules à la recherche de signes d'une nouvelle physique. Ils n'ont pas trouvé les « fantômes » qu'ils cherchaient, mais ils ont réussi à cartographier la « maison hantée » si minutieusement qu'ils peuvent désormais affirmer avec une grande confiance que si ces fantômes existent, ils sont beaucoup plus rares ou plus légers/plus lourds que les scénarios spécifiques qu'ils ont testés. Ils ont également prouvé que leur nouvelle méthode de « feuille de caoutchouc intelligente » fonctionne parfaitement pour les futures chasses.

Résumé technique

Résumé Technique : Recherche de résonance dimuon dans la plage de masse de 35 à 75 GeV

Problématique et Motivation
Cet article présente une recherche indépendante du modèle de nouvelles résonances de faible masse se désintégrant en paires de muons de charges opposées ($\mu^+\mu^-$) en utilisant les données de collisions proton-proton à une énergie de centre de masse de $\sqrt{s} = 13$ TeV. L'analyse cible une plage de masse invariante de 35 à 75 GeV, une région jusqu'alors inexplorée par l'expérience ATLAS dans les recherches de résonances. La motivation découle de l'existence potentielle d'une physique au-delà du Modèle Standard (BSM), particulièrement dans le contexte des interactions de la matière noire (DM). Les cadres théoriques suggèrent que la DM pourrait interagir avec les particules du Modèle Standard via un secteur caché médié par de nouveaux bosons vectoriels ou axiaux-vectoriels, tels qu'un boson $Z'$ ou un photon sombre à mélange cinétique ($Z_D$). Ces médiateurs pourraient être produits via le mécanisme Drell–Yan et se désintégrer promptement en paires de muons. Un défi important dans cette région de masse est la modélisation précise du bruit de fond dominant (Drell–Yan $Z/\gamma^* \to \mu\mu$), qui présente des structures non triviales, incluant des effets de seuil provenant des déclencheurs (triggers) de muons, rendant difficile l'application de paramétrisations analytiques traditionnelles.

Méthodologie
L'analyse utilise 140 fb$^{-1}$ de données collectées par le détecteur ATLAS entre 2015 et 2018. La sélection des événements exige deux candidats muons satisfaisant des critères d'identification « medium », une isolation basée sur le flux de particules (particle-flow), ainsi que des exigences spécifiques de moment transverse ($p_T$) et de pseudorapidité ($|\eta|$) pour garantir l'efficacité du déclencheur. La région de signal est définie par une masse invariante dimuon ($m_{\mu\mu}$) comprise entre 30 et 80 GeV, la fenêtre de recherche primaire étant fixée de 35 à 75 GeV pour éviter les effets de bord.

L'innovation méthodologique centrale est l'application de la Régression par Processus Gaussien (GPR) pour la modélisation du bruit de fond. Contrairement aux analyses précédentes d'ATLAS qui reposaient sur des fonctions analytiques fixes (par exemple, des lois de puissance ou des exponentielles) pour décrire la forme du bruit de fond, cette étude emploie la GPR, une technique d'apprentissage automatique non paramétrique. La GPR suppose que les corrélations bin-à-bin dans le spectre du bruit de fond suivent une distribution gaussienne multivariée, régie par un noyau de fonction de base radiale (RBF). Cette approche permet une description flexible et robuste du continuum Drell–Yan et des structures induites par le déclencheur, qui varient rapidement, sans imposer une forme fonctionnelle rigide.

L'extraction du signal est réalisée à l'aide d'un ajustement de profil de vraisemblance simultané par classes (binned simultaneous profile likelihood fit). La fonction de vraisemblance incorpore le bruit de fond prédit par la GPR, le modèle de signal (une distribution de Breit–Wigner convoluée avec une fonction Crystal Ball à double côté pour tenir compte de la résolution du détecteur), et les incertitudes systématiques traitées comme des paramètres de nuisance. Les hyperparamètres du noyau de la GPR (force de corrélation et échelle de longueur) sont ajustés à l'aide d'échantillons de Monte Carlo lissés par générateur afin de minimiser le biais (signal spécieux) et de maximiser la sensibilité. Les incertitudes systématiques incluent les variations théoriques (échelles QCD, PDF), les effets expérimentaux (échelle de moment des muons, résolution, efficacités), ainsi que l'incertitude associée à la modélisation même du bruit de fond.

Principales Contributions

1. Première recherche ATLAS dans la plage 35–75 GeV : Ce travail constitue la première recherche de résonance par ATLAS dans cette fenêtre de faible masse spécifique, étendant la sensibilité de l'expérience à des masses plus basses que celles précédemment accessibles avec les déclencheurs standards.
2. GPR pour la modélisation du bruit de fond : L'article introduit la GPR comme un outil novateur pour la modélisation des bruits de fond dans les recherches de résonances au LHC. Il démontre que cette technique peut gérer efficacement des formes de bruit de fond complexes et non lisses là où les fonctions analytiques traditionnelles échouent, améliorant ainsi la robustesse de la recherche.
3. Limites indépendantes du modèle : L'analyse fournit des limites supérieures indépendantes du modèle sur la section efficace de production multipliée par le rapport de branchement ($\sigma_{\text{fid}} \times \mathcal{B}$) pour les nouvelles résonances.
4. Interprétation BSM : Les résultats sont interprétés dans le cadre de deux modèles théoriques spécifiques : un modèle simplifié de médiateur de matière noire (présentant des bosons $Z'$ avec des couplages vectoriels ou axiaux-vectoriels) et un modèle de photon sombre (présentant un $Z_D$ à mélange cinétique).

Résultats
L'analyse n'a trouvé aucun excès statistiquement significatif d'événements par rapport au bruit de fond attendu du Modèle Standard. Le plus grand excès local a été observé à une masse de 57,5 GeV, avec une signification locale de 2,3$\sigma$ ; cependant, la signification globale a été jugée négligeable.

En conséquence, des limites supérieures à un niveau de confiance de 95 % (CL) ont été établies sur la section efficace de production de résonances à largeur étroite se désintégrant en muons. Les limites observées varient d'environ 20 fb à 110 fb sur l'ensemble de la plage de masse 35–75 GeV.

• Interprétation $Z'$ : En supposant un couplage de 0,1 aux quarks ($g_q = 0,1$), des limites supérieures sur le couplage aux leptons ($g_l$) ont été dérivées, allant de $4 \times 10^{-4}$ à $1,4 \times 10^{-3}$.
• Interprétation du Photon Sombre : Des limites supérieures sur le paramètre de mélange cinétique au carré ($\epsilon^2$) ont été établies, allant de $1 \times 10^{-6}$ à $9 \times 10^{-6}$.

La sensibilité dans la région 35–45 GeV montre une amélioration par rapport aux résultats précédents de CMS obtenus via un schéma d'acquisition de données de type « scouting ». Cette amélioration est attribuée à la capacité de la GPR à modéliser précisément la forme de la masse, permettant l'utilisation de déclencheurs de muons standards, non pré-échantillonnés (unprescaled), et de critères de sélection hors ligne standards.

Signification et Revendications
L'article affirme que l'utilisation de la Régression par Processus Gaussien fournit une description flexible et précise du continuum Drell–Yan dans une région de masse caractérisée par des seuils de déclenchement et des formes spectrales complexes. En évitant les limitations des paramétrisations analytiques, l'analyse atteint une sensibilité accrue aux résonances étroites. Les résultats imposent des contraintes strictes sur les espaces de paramètres des modèles de photons sombres ou de médiateurs de matière noire dans la plage 35–75 GeV, complétant les résultats existants de CMS et LHCb. L'étude conclut que, bien qu'aucune preuve de nouvelle physique n'ait été trouvée, la méthodologie étend avec succès les capacités de recherche d'ATLAS vers des masses plus basses grâce à un cadre statistique robuste.