Measurement of the Higgs boson total decay width using the H $\to$ WW $\to$ e$\nu\mu\nu$ decay channel in proton-proton collisions at $\sqrt{s}$ = 13 TeV

Utilizando 138 fb$^{-1}$ de dados de colisões próton-próton a 13 TeV, o experimento CMS mediu a largura de decaimento total do bóson de Higgs como sendo 3,9$^{+2,7}_{-2,2}$ MeV por meio do canal H $\to$ WW $\to$ e$\nu\mu\nu$, alcançando uma melhoria de três vezes na incerteza em relação aos resultados anteriores, ao mesmo tempo que confirma a consistência com o Modelo Padrão.

O essencial

A Grande Imagem: Pesar um Fantasma

Imagine o bóson de Higgs como um fantasma muito tímido e incrivelmente rápido que aparece por um instante em um colisor de partículas massivo (o Grande Colisor de Hádrons, ou LHC) e depois desaparece. Os cientistas querem saber exatamente quão "pesado" é esse fantasma em termos de sua energia, o que os físicos chamam de largura de decaimento.

Pense na largura de decaimento como o volume de um sino.

• Um sino que toca por muito tempo (uma largura de decaimento ampla) é alto e fácil de ouvir.
• Um sino que toca por uma fração minúscula de segundo (uma largura de decaimento estreita) é um "ping" silencioso que é muito difícil de captar.

O Modelo Padrão (o livro de regras da física) prevê que esse fantasma de Higgs deve ser um "ping" muito silencioso — tão silencioso que nossos detectores são muito imprecisos para ouvi-lo diretamente. É como tentar medir o peso exato de uma pena usando uma balança de banheiro; a balança não é sensível o suficiente.

O Truque: Ouvindo o Eco

Como não conseguem pesar o fantasma diretamente, a equipe do CMS no CERN usou um truque engenhoso. Eles observaram duas maneiras diferentes pelas quais o fantasma aparece:

1. O Fantasma "Em Casca" (O Evento Principal): Este é o fantasma aparecendo em sua energia normal e esperada (125 GeV). É como o fantasma aparecendo em uma festa exatamente quando foi convidado.
2. O Fantasma "Fora de Casca" (O Convidado Raro): Este é o fantasma aparecendo em energias muito mais altas (acima de 160 GeV). É como o fantasma invadindo a festa em um nível de energia muito mais alto. Isso acontece muito raramente.

A Analogia:
Imagine que você está tentando descobrir a velocidade de um motor de carro, mas não pode olhar para o motor. Em vez disso, você observa quanto combustível o carro consome em baixa velocidade (em casca) versus quanto consome quando o motor está girando no limite (fora de casca).

O artigo explica que a razão entre esses dois "consumos de combustível" revela a velocidade secreta do motor (a largura de decaimento). Se o fantasma for muito "estreito" (silencioso), a versão de alta energia "fora de casca" é muito mais difícil de produzir em comparação com a versão normal. Ao medir com que frequência a versão de alta energia aparece em comparação com a versão normal, eles podem calcular a largura.

O Experimento: O Grande Filtro

Os cientistas analisaram 138 "femtobarns" de dados. Para colocar isso em perspectiva, é como assistir a 138 trilhões de colisões de prótons acontecendo no LHC entre 2016 e 2018.

Eles estavam procurando por um sinal específico: Um bóson de Higgs transformando-se em duas partículas W, que então se transformam em um elétron e um múon (e alguns neutrinos invisíveis).

• O Desafio: O ruído de fundo é enorme. É como tentar ouvir um sussurro em um estádio cheio de torcedores gritando. Os "torcedores" são outras colisões de partículas que parecem semelhantes, mas não são o Higgs.
• A Solução: Eles usaram uma Rede Neural Profunda (DNN). Pense nisso como um árbitro de IA superinteligente. Ele olhou para cada colisão individual e perguntou: "Isso parece o fantasma de Higgs, ou é apenas ruído de fundo?" Ele classificou os eventos em diferentes categorias com base em quantas outras partículas (jatos) estavam voando ao redor.

Os Resultados: Uma Correspondência Perfeita

Após filtrar o ruído e usar seu árbitro de IA, a equipe descobriu:

• O Sinal Fora de Casca: Eles mediram com que frequência o fantasma de alta energia aparecia. O resultado foi 1,2 (com alguma incerteza). No livro de regras, um valor de 1,0 é perfeito. Portanto, 1,2 está muito próximo do esperado.
• A Largura Total: Usando a razão entre o fantasma de alta energia e o fantasma normal, eles calcularam a largura total de decaimento.
  • Seu Resultado: 3,9 MeV (mais ou menos um pouco).
  • A Previsão: 4,1 MeV.

O Veredito: A medição é uma correspondência perfeita com o Modelo Padrão. O "fantasma" é exatamente tão silencioso e elusivo quanto o livro de regras disse que seria.

Por Que Isso Importa

Este não é apenas um artigo do tipo "nós o encontramos"; é um artigo do tipo "nós o medimos com precisão".

• Melhoria: Este resultado é 3 vezes mais preciso do que a tentativa anterior da mesma equipe usando dados mais antigos.
• Novo Canal: Esta é a primeira vez que a equipe do CMS mediu essa largura específica usando o canal H → WW (Higgs para partículas W) na alta energia de 13 TeV. Anteriormente, eles tinham que usar um canal diferente (H → ZZ).
• Consistência: O fato de a medição corresponder tão bem à previsão significa que não há "estranhas" novas físicas se escondendo nas sombras neste momento. O bóson de Higgs está se comportando exatamente como o Modelo Padrão prevê.

Resumo

A equipe do CMS agiu como detetives tentando pesar um fantasma. Eles não conseguiram pesá-lo diretamente, então compararam com que frequência o fantasma aparecia em um estado "normal" versus um estado "de alta energia". Usando uma quantidade massiva de dados e uma IA inteligente para filtrar o ruído, eles calcularam a "largura" do fantasma como sendo 3,9 MeV. Isso corresponde quase perfeitamente à previsão teórica de 4,1 MeV, confirmando que nossa compreensão atual dos blocos de construção do universo ainda está se mantendo forte.

Resumo técnico

Resumo Técnico: Medição da largura total de decaimento do bóson de Higgs usando o canal de decaimento H →WW →eνµν

Problema e Motivação
A largura total de decaimento do bóson de Higgs ($\Gamma_H$) é um parâmetro fundamental do Modelo Padrão (MP). Para um bóson de Higgs do MP com massa de 125 GeV, a previsão teórica é de 4,1 MeV. No entanto, este valor é significativamente menor que a resolução de massa invariante dos detectores do Grande Colisor de Hádrons (LHC), tornando inviável a medição direta da largura de decaimento. Consequentemente, $\Gamma_H$ deve ser restringido indiretamente comparando as taxas de produção do bóson de Higgs nos regimes "em massa de ressonância" (próximo à massa de ressonância) e "fora de massa de ressonância" (em altas massas invariantes).

Medições anteriores pela Colaboração CMS no canal $H \to ZZ$ e no canal $H \to WW \to 2\ell 2\nu$ (utilizando dados de 7 e 8 TeV) forneceram restrições, mas com precisão limitada. Este artigo aborda a necessidade de uma determinação mais precisa de $\Gamma_H$ utilizando o conjunto completo de dados do Run 2 (2016–2018) em $\sqrt{s} = 13$ TeV, visando especificamente o canal de decaimento $H \to WW \to e\nu\mu\nu$. O estudo tem como objetivo superar o limite anterior do CMS neste canal ($\Gamma_H < 26$ MeV) aproveitando o aumento da energia no centro de massa, maior luminosidade integrada e modelagem teórica e experimental refinada.

Metodologia
A análise utiliza dados de colisões próton-próton correspondentes a uma luminosidade integrada de 138 fb$^{-1}$ coletados pelo experimento CMS. A medição baseia-se na razão entre as seções de choque de produção fora de massa de ressonância e em massa de ressonância, que é proporcional à largura total de decaimento ($\Gamma_H \propto \mu_{\text{off-shell}} / \mu_{\text{on-shell}}$).

• Seleção e Reconstrução de Eventos: Os eventos são selecionados exigindo um par elétron-muão de sinais opostos ($e\mu$) para suprimir fundos de Drell-Yan. Requisitos cinemáticos incluem momento transversal ausente ($p^{\text{miss}}_T > 20$ GeV) para contabilizar neutrinos, massa invariante dileptônica $m_{e\mu} > 20$ GeV e massa transversal reconstruída do bóson de Higgs $m^H_T > 60$ GeV. Jatos são agrupados usando o algoritmo anti-$k_T$, e eventos com jatos marcados como $b$ são vetados para reduzir fundos de quark top.
• Categorização: Os eventos são categorizados com base no número de jatos (0, 1 e $\ge 2$) para distinguir entre modos de produção por fusão de glúons (ggF) e fusão de bósons vetoriais (VBF).
• Discriminação por Aprendizado de Máquina: Uma rede neural profunda multiclasse (DNN) é empregada para separar o sinal do fundo. A DNN é treinada para classificar eventos em quatro classes para as categorias de 0 e 1 jato (ggF fora de ressonância, ggF em ressonância, quark top, WW não ressonante) e seis classes para a categoria $\ge 2$ jatos (adicionando VBF fora de ressonância/em ressonância). Variáveis de entrada incluem propriedades cinemáticas do sistema dileptônico, sistema dijetônico, momento transversal ausente e uma massa invariante proxy do sistema WW.
• Modelagem de Sinal e Fundo:
  • Sinal: Contribuições fora de ressonância são definidas por um requisito no nível do gerador de $m_{WW} > 160$ GeV. Simulações para ggF e VBF utilizam POWHEG e JHUGEN (para VBF) ou MCFM (para ggF), incorporando esquemas de polo complexo e efeitos de interferência entre o sinal e fundos contínuos.
  • Fundos: Principais fundos incluem produção não ressonante de WW, quark top ($t\bar{t}$) e processos de Drell-Yan. Normalizações para WW não ressonante e $t\bar{t}$ são restringidas simultaneamente em regiões de sinal (SR) e regiões de controle (CR) usando dados. Fundos de léptons não prompt são estimados usando uma abordagem baseada em dados do "método de matriz".
• Análise Estatística: Um ajuste de verossimilhança perfilada é realizado usando o framework COMBINE. A função de verossimilhança incorpora as distribuições de saída da DNN para regiões de sinal fora de ressonância e regiões de controle em ressonância. Incertezas sistemáticas (experimentais e teóricas) são tratadas como parâmetros de incômodo com restrições gaussianas.

Principais Contribuições

• Primeira Medição a 13 TeV em $H \to WW$: Este trabalho apresenta a primeira determinação do CMS da largura de decaimento do bóson de Higgs usando o canal $H \to WW \to e\nu\mu\nu$ em $\sqrt{s} = 13$ TeV.
• Precisão Aprimorada: A análise alcança uma melhoria de um fator de 3 na incerteza sobre o resultado anterior do CMS neste canal de decaimento específico (derivado de dados de 7 e 8 TeV).
• Modelagem Avançada: O estudo implementa modelagem sofisticada da interferência entre o sinal do Higgs fora de ressonância e o fundo contínuo de WW, o que é crítico para a extração precisa da força do sinal na cauda de alta massa.
• Categorização Baseada em DNN: A aplicação de redes neurais profundas permite discriminação eficiente entre sinal e fundo através de diferentes multiplicidades de jatos, otimizando a sensibilidade em ambos os modos de produção ggF e VBF.

Resultados

• Força do Sinal Fora de Ressonância: A força do sinal fora de ressonância é medida como $\mu_{\text{off-shell}} = 1,2^{+0,8}_{-0,7}$. Este valor é consistente com a previsão do MP de unidade.
• Largura Total de Decaimento: A largura total de decaimento do bóson de Higgs é determinada como $\Gamma_H = 3,9^{+2,7}_{-2,2}$ MeV.
• Consistência com o MP: A largura medida está em acordo com a previsão do Modelo Padrão de 4,1 MeV.
• Limites de Exclusão: O cenário de nenhuma produção de bóson de Higgs fora de ressonância é excluído a 3,4 desvios padrão (com uma exclusão esperada de 1,3 desvios padrão). O limite superior de 95% de nível de confiança na largura é $\Gamma_H < 22,00$ MeV.
• Decomposição da Incerteza: A incerteza total na razão $r = \mu_{\text{off-shell}}/\mu_{\text{on-shell}}$ é dominada por incertezas estatísticas (56%), seguida por incertezas teóricas (27%).

Significância
O artigo afirma que este resultado representa um avanço significativo na restrição das propriedades do bóson de Higgs. Ao complementar medições anteriores no canal $H \to ZZ$, esta análise fornece uma restrição robusta e independente de $\Gamma_H$ usando o canal WW. O resultado confirma a previsão do MP dentro das incertezas e demonstra que desvios do MP, que poderiam indicar acoplamentos anômalos ou nova física, estão atualmente restringidos dentro da faixa medida. A melhoria na precisão sobre limites anteriores neste canal destaca a eficácia de utilizar o conjunto completo de dados do Run 2 e técnicas de análise avançadas, como aprendizado profundo e modelagem precisa de interferência.