Quirk SUEP

Resumo Técnico: Padrões de energia não agrupada suave provenientes de quirks

Problema e Motivação
A busca por física além do Modelo Padrão (SM) no LHC frequentemente negligencia assinaturas envolvendo Padrões de Energia Não Agrupada Suave (SUEPs, do inglês Soft-Unclustered-Energy Patterns) compostos por partículas de baixo momento transversal ($p_T \lesssim \text{GeV}$). Essas assinaturas são desafiadoras de detectar porque são obscurecidas por grandes backgrounds não perturbativos e são difíceis de acionar via triggers online. Os autores propõem uma estratégia para buscar tais fenômenos nos rastros (tracks) de baixo $p_T que acompanham ressonâncias na escala de TeV. Esta abordagem aproveita a ressonância para satisfazer os requisitos de *trigger* de alto$p_T, enquanto utiliza os sidebands da ressonância para estimar os backgrounds sem depender exclusivamente de simulação. A motivação específica é uma classe de modelos "Hidden Valley" que apresentam "QCD escura", onde quarks escuros pesados (quirks) são produzidos e, subsequentemente, desexcitam via emissão de numerosas partículas suaves do SM antes de se aniquilarem.

Modelo de Sinal: Quirks Microscópicos
O artigo desenvolve um modelo de referência baseado em "quirks" — quarks escuros com massas ($m_{q'}$) muito maiores que a escala de confinamento escura ($\Lambda'$). Neste cenário, um par quark-antiquark é conectado por uma corda de cor que não pode quebrar devido à ausência de sabores de quarks escuros leves. Em vez disso, o par oscila, irradiando energia até atingirem um estado fundamental e se aniquilrem.

• Desexcitação: O modelo assume que os quirks carregam carga QCD do SM. Durante a desexcitação, eles emitem píons do SM isotropicamente em seu referencial de repouso. A emissão é modelada como um processo térmico com uma temperatura de Hagedorn ($T_H \approx 150$ MeV), resultando em $\mathcal{O}(10^3)$ píons suaves por evento.
• Aniquilação: Uma vez desexcitados, o quirkonium se aniquila em um par de jatos do SM de alto $p_T$ (dijets).
• Parâmetros: O modelo é definido pela massa do quirk ($m_{q'}$), pela escala de confinamento escura ($\Lambda'$) e por um parâmetro $E_{\text{frac}}$ que representa a fração da energia interna convertida em píons (variando de 0,2 a 1,0). O estudo foca no regime "microscópico", onde o comprimento da corda é menor que a escala de confinamento inversa do SM, garantindo desexcitação e aniquilação imediatas (prompt).

Metodologia e Simulação
Os autores simulam eventos de sinal e de background para colisões próton-próton a 13 TeV correspondentes a uma luminosidade integrada de $140 \text{ fb}^{-1}$.

• Ferramentas de Simulação: A geração de sinal utiliza uma abordagem híbrida semianalítica combinando MG5_aMCatNLO para a produção de quirks e Pythia 8 para a hadronização. A emissão de píons é tratada como radiação térmica isotrópica. Eventos de dijet de background são gerados em ordem de levando (leading order).
• Simulação de Detector: Os eventos são processados através de uma simulação simplificada Delphes 3.5. Os critérios de seleção mimetizam buscas de dijets do ATLAS, mas com um raio de jato aumentado ($R=1,0$) para melhorar a resolução de massa, aceitando rastros com $p_T > 0,5$ GeV.
• Estratégias de Seleção: Três estratégias são avaliadas para aumentar a sensibilidade sobre buscas de ressonância inclusivas:
  1. Baseada em cortes (Cut-based): Um corte retangular simples no número de rastros ($N_{\text{tracks}}$), identificado como o discriminante mais poderoso.
  2. Aprendizado Supervisionado: Uma rede neural treinada nas distribuições de sinal e background usando observáveis que incluem $N_{\text{tracks}}$, ângulo polar, esfericidade transversal e separação média de rastros.
  3. Detecção de Anomalias Fracamente Supervisionada: O framework CATHODE é empregado para encontrar anomalias nas distribuições de rastros dentro da região de sinal de dijet, utilizando sidebands para estimar a densidade de background via fluxos normalizantes (normalizing flows).

Resultados Principais

• Poder Discriminante: O número de rastros suaves é o observável dominante. Para $E_{\text{frac}}$ alto (alta multiplicidade de píons), o sinal exibe uma contagem de rastros significativamente maior e maior isotropia em comparação ao background de QCD.
• Potencial de Descoberta:
  • Para o modelo de referência nominal ($\mu=1$), uma descoberta de $5\sigma$ é quase alcançável para uma massa de quirk de 750 GeV usando apenas buscas inclusivas.
  • Para massas mais altas (1,0 e 1,5 TeV), a inclusão de estratégias de seleção baseadas em rastros melhora significativamente a sensibilidade.
  • O classificador supervisionado apresenta o melhor desempenho, exigindo a menor força de sinal para a descoberta. No entanto, ele permanece robusto mesmo quando treinado em um modelo com um $E_{\text{frac}}$ diferente do sinal de teste.
  • O corte simples de multiplicidade de rastros apresenta desempenho comparável ao classificador supervisionado para $E_{\text{frac}}$ alto e oferece uma alternativa mais independente de modelo.
  • O método de detecção de anomalias (CATHODE) produz sensibilidade similar ao corte simples de multiplicidade de rastros. Os autores observam que, para as baixas forças de sinal necessárias para a descoberta neste modelo específico, o detector de anomalias depende quase exclusivamente do observável de multiplicidade de rastros em vez de características cinemáticas mais sutis.
• Limites de Exclusão:
  • Usando um classificador supervisionado, massas de quirk de até $\approx 1450$ GeV podem ser excluídas para $E_{\text{frac}} = 0,2$.
  • Para $E_{\text{frac}} = 1,0$, todo o espaço de fase investigado ($m_{q'} < 1500$ GeV, $\Lambda' < 200$ GeV) pode ser excluído usando o classificador supervisionado ou um corte estrito de multiplicidade de rastros.
  • Métodos de detecção de anomalias (CATHODE/IAD) não melhoram significativamente os limites de exclusão sobre buscas inclusivas para as forças de sinal mais baixas típicas de exclusão, pois flutuações estatísticas tornam difícil distinguir $S+B$ de $B$.

Significância e Alegações
O artigo afirma demonstrar que buscar ressonâncias na escala de TeV acompanhadas por anomalias nas distribuições de rastros de baixo $p_T é uma estratégia viável e poderosa para descobrir estados ligados desexcitados e chuvas escuras (dark showers). Os autores enfatizam que:

1. Alcance Ampliado: Utilizar informações de rastros suaves estende o alcance das buscas padrão de dijets, particularmente para modelos com alta multiplicidade de rastros.
2. Independência de Modelo: Um corte simples na multiplicidade de rastros oferece uma maneira relativamente independente de modelo para aumentar a sensibilidade sem assumir propriedades angulares ou cinemáticas específicas para os novos rastros.
3. Robustez: Classificadores supervisionados permanecem eficazes mesmo com parâmetros de sinal mal modelados (ex: $E_{\text{frac}}$ incorreto), embora seu desempenho dependa das características específicas do sinal.
4. Espaço de Fase Inexplorado: A fenomenologia proposta cobre um espaço de parâmetros (ressonâncias com anomalias de rastros suaves e isotrópicos) que não foi investigado até o momento no LHC.

Os autores concluem que, embora métodos de detecção de anomalias como o CATHODE sejam valiosos para manter a baixa dependência de modelo, a dominância do observável de multiplicidade de rastros neste modelo de referência específico significa que estratégias de seleção mais simples são altamente eficazes. Eles sugerem que trabalhos futuros poderiam explorar a variação do tipo de ressonância (ex: dileptons) ou o espectro de radiação.