Search for dark matter in a signature with a four-prong large-radius jet in proton-proton collisions at $\sqrt{s}$ = 13 TeV

技術要約：4つの枝を持つ大半径ジェットのシグネチャにおけるダークマター探索

問題と動機
ダークマター（DM）の性質は依然として不明であるが、標準模型（SM）の拡張は、追加の、潜在的に寿命の長い粒子を含む「ダークセクター」を予測することが多い。本論文では、初期状態放射（ISR）と共に生成されるダークマター候補を対象とした、特定の非プロンプトなDMシグネチャを調査する。信号モデルは、SMとダークセクターを結合する重いベクトルまたは軸性ベクトル媒介粒子（$Y_1$）を仮定している。この媒介粒子は、一対のディラックフェルミオン（$\chi_2$）へと崩壊する。$\chi_2$は長寿命であり、安定なダークマター粒子（$\chi_1$）と軽いスカラー粒子（$Y_0$）へと非プロンプトに崩壊する。その後、$Y_0$ボソンは一対のSMクォークへと崩壊する。

特徴的なシグネチャは、2つの長寿命の$\chi_2$粒子が検出器内で崩壊すること（「変位崩壊（displaced decays）」）であり、これによって、2つの未検出の$\chi_1$粒子による顕著な欠損横運動量（$p_T^{miss}$）を伴う、変位したハドロン活動が発生する。$Y_1$系の大きなローレンツ・ブーストと、崩壊連鎖に関与する粒子の質量の小ささにより、2つの$Y_0$崩壊から生じる4つのクォークは、高度にコリメート（収束）されることが予想される。したがって、本解析では、これら4つのクォークが単一の大半径ジェットとして再構成されるイベントを対象とする。

手法
本解析では、2016年から2018年における$\sqrt{s} = 13$ TeVでのCMS検出器によって収集された、積分ルミノシティ138 fb$^{-1}$の陽子・陽子衝突データを利用する。

• イベント選択: 少なくとも2つの大半径（AK8）ジェット（横運動量 $p_T > 200$ GeV かつ擬ラピディティ $|\eta| < 2.5$）を要求するイベントを選択する。トリガー効率を高めるため、リーディングAK8ジェットは $p_T > 500$ GeV である必要がある。真の欠損エネルギーを欠くSM背景事象を抑制するため、200 GeV以上の最小 $p_T^{miss}$ が要求される。再構成されたレプトン（電子、ミューオン、またはハドロンタウ）を含むイベントは除外される。
• ジェット・タギング: 信号に似たジェットを識別するために、グラフニューラルネットワーク（GNN）ベースの分類器が用いられる。このネットワークは、ジェットの構成要素（粒子）と二次頂点情報からグラフを構築するインタラクション・ネットワーク・アーキテクチャを利用している。このアプローチは、粒子の間の関係情報を明示的にモデル化しており、これは変位したトポロジーによって導入される非自明な相関を特定する上で極めて重要である。GNNは、シミュレーションされた信号ジェット（様々な媒介子の質量および寿命にわたる）と、QCDマルチジェット背景事象を用いて学習される。
• 信号領域（SR）の定義: リーディングAK8ジェットの未グラーミングPUPPI質量が40 GeVを超え、かつGNNタガー・スコア $s_{GNN} > 0.8$ であるイベントを選択することで、SRを定義する。
• 背景事象推定:
  • QCDマルチジェット: コントロール領域（CR）$0.4 < s_{GNN} < 0.8$ を用いて推定される。CRからSRへのQCD収量を外挿するために、シミュレーションから導出された転送因子（TF）が使用される。
  • W + Jets: ちょうど1つのレプトンを含み、かつ $0.4 < s_{GNN} < 0.8$ のAK8ジェットを持つCRを用いて推定される。
  • Z + Jets: $Z(\to \ell\ell) + \text{jets}$ イベントを含むCRを用い、ハドロン反跳ベクトルを利用して $Z(\to \nu\nu) + \text{jets}$ の $p_T^{miss}$ 分布をエミュレートする。
  • 副次的背景事象: トップクォーク生成およびダイボソン過程は、モンテカルロ・シミュレーションを用いて推定される。
• 統計解析: SRにおける $p_T^{miss}$ 分布に対して、ビン付き最大尤度適合が行われる。ジェットエネルギー・スケール/分解能、GNNタガー効率（Lundジェット平面の再重み付けにより検証）、および転送因子の統計的ゆらぎに関連する系統誤差が、摂動パラメータ（Nuisance parameters）として組み込まれる。

主要な貢献

• ブーストされた変位トポロジーにおける初の探索: 本研究は、大半径ジェットと大きな $p_T^{miss}$ を特徴とする、ローレンツ・ブーストされたトポロジーにおける一対の非プロンプトなダークマター候補の初の探索を提示する。
• 変位ジェットへのGNNの適用: 本解析は、以前にプロンプトなマルチプロング・シグネチャに適用されていたGNNベースのジェット・タガーを、変位した大半径ジェットへと拡張する。また、変位したトポロジーに対する感度を高めるために、グラフ構造内に二次頂点情報を利用することを検証する。
• 包括的な背景事象モデリング: 専属のコントロール領域と転送因子を用いたデータ駆動型のアプローチにより、主要な背景事象（QCD, W+jets, Z+jets）を扱い、シミュレーションの不確実性に対する堅牢性を確保している。

結果
標準模型の期待値に対して、欠損横運動量スペクトルにおける有意なイベントの過剰は観測されなかった。95%信頼区間（CL）における信号強度（$\mu = \sigma/\sigma_{theory}$）の上限が、媒介子の質量（$m_{Y_1}$）および結合強度（$g_{\chi_2\chi_1Y_0}$）の関数として設定された。観測された限界は、2標準偏差以内で期待される限界と一致している。解析は、ベンチマーク・シナリオ（表1）および図4に詳述されているように、テストされたパラメータ空間に対応する特定の信号仮説を排除する。

意義
本論文は、この特定の実験的シグネチャ、すなわち、ローレンツ・ブーストされたトポロジーで生成される一対の非プロンプトなダークマター候補に関する初の探索であることを主張している。4つのクォークへの軽い媒介子の崩壊を単一の大半径ジェットとして再構成し、変位したサブストラクチャを識別するために高度な機械学習技術を利用することで、本解析は、複雑なダークセクター・モデル（長寿命粒子を含む）を探索するCMS検出器の能力を実証している。得られた結果は、調査対象の簡約化モデルのパラメータ空間を制約し、特にテストされた媒介子の質量および結合強度によって定義される領域を排除している。