Search for resonant production of lepton-enriched semivisible jets in proton-proton collisions at $\sqrt{s}$ = 13 TeV

Resumo Técnico: Busca por Produção Ressonante de Jets Semivisíveis Enriquecidos em Léptons

Problema e Motivação
Embora as buscas de colisores para matéria escura (DM) tenham se concentrado predominantemente em WIMPs (Partículas Massivas que Interagem Fracamente) que geram assinaturas "mono-X" (grande momento transversal ausente, $p^{\text{miss}}_T$, recuando contra partículas visíveis do Modelo Padrão), essas abordagens carecem de sensibilidade a cenários de Hidden Valley (HV). Em modelos de HV, um setor escuro (DS) com dinâmica do tipo QCD produz hádrons escuros. Se uma fração desses hádrons for estável, eles escapam da detecção, enquanto os instáveis decaem para partículas do Modelo Padrão (SM). Isso pode resultar em "jets semivisíveis" (SVJs), onde o $p^{\text{miss}}_T$ está alinhado com um jet.

Buscas anteriores pelo ATLAS e CMS focaram em assinaturas de SVJ totalmente hadrônicas. No entanto, estudos teóricos recentes sugerem que as buscas existentes são insensíveis a cenários onde os SVJs são enriquecidos com léptons. Este artigo aborda essa lacuna ao apresentar a primeira busca por produção ressonante de SVJs enriquecidos em conteúdo leptônico, visando especificamente dois cenários distintos: jets enriquecidos em todos os sabores de léptons ($\text{SVJ}_\ell$) e jets predominantemente enriquecidos em léptons tau ($\text{SVJ}_\tau$).

Metodologia
A análise utiliza 138 fb$^{-1}$ de dados de colisões próton-próton a $\sqrt{s} = 13$ TeV coletados pelo detector CMS durante 2016–2018. O modelo de sinal assume um mediador $Z'$ pesado decaindo para quarks escuros ($\chi$), que se hadronizam via uma força de QCD escura em hádrons escuros estáveis e instáveis. Os hádrons instáveis decaem prontamente para quarks e léptons do SM.

• Cenários de Sinal:

  • $\text{SVJ}_\ell$: Mediado por um $Z'$ e um fóton escuro $A'$. Méson vetores escuros ($\rho_{\text{dark}}$) decaem democraticamente para todos os sabores de léptons e quarks do SM.
  • $\text{SVJ}_\tau$: Mediado por um $Z'$ acoplado a léptons tau. Píons escuros ($\pi_{\text{dark}}$) decaem para os quarks do tipo up mais pesados cinemática e estruturalmente acessíveis e léptons tau. Os elétrons e múons resultantes (provenientes dos decasimentos de $\tau$) são mais suaves e acompanhados por neutrinos em comparação ao caso $\text{SVJ}_\ell$.

• Seleção de Eventos e Categorização:
  Os eventos são selecionados com base em alta massa transversal ($m_T$) do sistema de dijet e alinhamento entre o $p^{\text{miss}}_T$ e os jets líderes. Uma inovação fundamental é a categorização baseada no isolamento de léptons dentro de jets usando uma variável de "mini-isolamento" ($I_{\text{mini}}$).

  • $\text{SVJ}_\ell$: Analisado primariamente em uma categoria "multilepton" onde os léptons passam pelos cortes de isolamento.
  • $\text{SVJ}_\tau$: Analisado tanto na categoria "0-lepton" (sem léptons isolados) quanto na categoria "multilepton", pois o espectro de léptons mais suave e o maior conteúdo de neutrinos levam a diferentes eficiências de isolamento.

• Estratégia de Machine Learning:
  Uma abordagem dupla de aprendizado de máquina é empregada para aumentar a sensibilidade do sinal e a estimativa de fundo:

  1. Jet Tagging (LUNDNET): Uma extensão do algoritmo LUNDNET, utilizando uma Rede Neural de Grafos (GNN) operando em uma representação de "árvore de Lund" dos constituintes do jet. Esta arquitetura captura os padrões de radiação distintos dos SVJs (decorrentes do duplo chuveiro de partons tanto no setor escuro quanto no SM) comparados aos jets do SM. A rede é treinada separadamente para os sinais $\text{SVJ}_\ell$ e $\text{SVJ}_\tau$ em suas respectivas categorias de léptons.
  2. Estimativa de Fundo (MD-ABCDISCOTEC): Uma Rede Neural Profunda (DNN) totalmente conectada é usada para estimar os fundos na região de sinal (SR) usando um método ABCD. Para garantir a validade do método ABCD, duas variáveis discriminantes ($D_1, D_2$) são treinadas para serem estatisticamente independentes entre si e da variável de busca ($m_T$). Isso é alcançado através de uma técnica "mass-decorrelated ABCDISCOTEC" (MD-ABCDISCOTEC), que minimiza as perdas de correlação de distância (DisCo) e impõe uma relação de fechamento.

Principais Contribuições

• Primeiras Restrições Experimentais: Este trabalho fornece os primeiros limites experimentais sobre jets semivisíveis enriquecidos em léptons, uma classe de assinaturas anteriormente inexplorada por experimentos de colisor.
• Integração de ML Inovadora: O artigo introduz a primeira aplicação de uma GNN LUNDNET estendida para distinguir SVJs enriquecidos em léptons de fundos do SM.
• Estimativa de Fundo Avançada: Demonstra o uso do método MD-ABCDISCOTEC para buscas ressonantes, decorrelacionando com sucesso os discriminantes da variável de massa de busca ($m_T$) para permitir uma estimativa de fundo robusta em bins de $m_T$.
• Análise de Cenário Duplo: A análise lida de forma única com duas topologias de sinal distintas ($\text{SVJ}_\ell$ e $\text{SVJ}_\tau$) com estratégias de seleção personalizadas (isolamento de léptons vs. 0-lépton) e configurações de treinamento de ML específicas.

Resultados
Nenhuma excesso significativo de eventos sobre a previsão do Modelo Padrão foi observado nos dados. Os resultados são interpretados como limites superiores de nível de confiança (CL) de 95% para a seção de choque de produção vezes a razão de ramificação ($\sigma_{Z'} \mathcal{B}_{\text{dark}}$).

• Cenário $\text{SVJ}_\ell$: Massas do mediador ($m_{Z'}$) são excluídas no intervalo de 1,5 a 4,7 TeV para frações invisíveis de referência ($r_{\text{inv}}$) de 0,3 e massas de hádrons escuros ($m_{\text{dark}}$) de 16 GeV. O intervalo de exclusão é mais sensível para valores moderados de $r_{\text{inv}}$, onde a eficiência de seleção e a rejeição de fundo são otimizadas.
• Cenário $\text{SVJ}_\tau$: Massas do mediador são excluídas no intervalo de 1,8 a 3,5 TeV para $r_{\text{inv}} = 0,3$, $B_\tau = 0,3$ e $m_{\text{dark}} = 8$ GeV. A categoria 0-lepton contribui significativamente para excluir sinais de alta massa ($>3$ TeV), enquanto a categoria multilepton aumenta a sensibilidade em massas menores ao suprimir o fundo QCD.
• Flutuação Local: Uma pequena discrepância entre os limites observados e esperados foi notada em $m_{Z'} = 3$ TeV e $r_{\text{inv}} = 0,7$ para a busca $\text{SVJ}_\tau$, com uma significância local de 2,4$\sigma$. No entanto, após considerar o efeito de busca em todo o espaço (look-elsewhere effect), a significância global reduz-se para 1,6$\sigma$, consistente com uma flutuação estatística.

Significância
O artigo afirma complementar buscas existentes de ressonâncias de dijet, matéria escura com radiação de estado inicial e jets semivisíveis totalmente hadrônicos ao explorar um novo espaço de parâmetros caracterizado pelo enriquecimento em léptons. Ao estabelecer as primeiras restrições sobre esses cenários específicos de HV, a análise demonstra a capacidade de técnicas modernas de aprendizado de máquina (GNNs para subestrutura de jet e DNNs decorrelacionadas para estimativa de fundo) de sondar assinaturas complexas de setores escuros que eram anteriormente inacessíveis às estratégias padrão de gatilho (trigger) e seleção. Os resultados restringem modelos onde o setor escuro se comunica com o SM via portais que produzem preferencialmente léptons, estreitando assim o espaço de parâmetros viável para modelos de matéria escura fortemente acoplados.