FÍSICA Acta Cientı́fica Venezolana, 64(4):184-191, 2014 ESTUDIO DE RESONANCIA ELECTRÓN-MUÓN EN MODELO SUPERSIMÉTRICO QUE VIOLA PARIDAD-R UTILIZANDO ATLFAST-II G. Pérez Rivera1,∗ , B. Meirose2 , F. Febres-Cordero3 1 Institute for Theoretical Physics, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany, 2 Fysiska institutionen, Lunds universitet, Lund, Sweden, 3 Departamento de Fı́sica, Universidad Simón Bolı́var, Caracas, Venezuela. Recibido: 08/11/2014 Corregido: 10/01/2015 Aceptado: 03/04/2015 RESUMEN Se estudia un modelo supersimétrico con violación explı́cita de paridad, cuya señal primordial es una resonancia neutra pesada de tiempo corto de vida (un tau sneutrino) que decae en un par e± µ∓ , en el detector ATLAS del Gran Colisionador de Hadrones de CERN. Se emplea, por primera vez para este tipo de modelos, las librerı́as ATLFast-II para la simulación rápida del detector. Se encuentra que dicha simulación produce buenos resultados fı́sicos. Palabras claves: LHC, SUSY, RPV, ATLFast-II, Geant4, simulaciones Monte Carlo. STUDY OF AN ELECTRON-MUON RESONANCE IN A R-PARITY VIOLATING SUPERSYMMETRIC MODEL USING ATLFAST-II ABSTRACT It is investigated a particular R-parity violating supersymmetric model predicting a heavy neutral short-lived resonance (a tau sneutrino) that decays to an e± µ∓ pair in the ATLAS detector at the CERN Large Hadron Collider. It is used, for the first time for these kind of models, the package ATLFast-II for the fast simulation of the detector. It is found a good accuracy in the simulation of physics objects done by ATLFast-II. Keywords: LHC, SUSY, RPV, ATLFast-II, Geant4, Monte Carlo simulations. fundamentadas teóricamente, por lo que se ha convertido en una candidata favorita para las búsquedas de El Modelo Estándar de Partı́culas (SM) es una de las nueva fı́sica en los experimentos del Gran Colisionador teorı́as fı́sicas más exitosas de la historia, que describe de Hadrones (LHC) de la Organización Europea para con una gran precisión los fenómenos observados en la Investigación Nuclear (CERN). colisionadores de altas energı́as durante las últimas Señales supersimétricas son buscadas por la Codécadas. Sin embargo, el modelo no da respuestas a laboración ATLAS,1 con datos producidos por las preguntas cosmológicas importantes (como la materia y energı́a oscura) y deja abiertas interrogantes teóricas colisiones protón-protón con energı́a en el centro de fundamentales sobre la naturaleza de las partı́culas momentum de 7 TeV y 8 TeV, sin éxito hasta el momento. Esto ha reducido el espacio de parámetros de elementales y sus interacciones. algunas versiones de estas teorı́as, como la mı́nima Muchos modelos más allá del SM han surgido para extensión supersimétrica del SM. atenuar estos problemas. Uno de ellos es supersimetrı́a (SUSY), que aparece como una de las teorı́as mejor Entonces, para diseñar nuevos análisis fı́sicos y cuan- INTRODUCCIÓN Estudio de resonancia electrón-muón tificar el rendimiento esperado del detector se emplean simulaciones de tipo Monte Carlo. Estas técnicas son fundamentales para estudiar señales provenientes de diversos modelos SUSY, para las cuales se requiere un gran número de muestras y se consideran las múltiples restricciones conocidas hasta el dı́a de hoy. Por ello, el grupo de trabajo de SUSY en ATLAS2 tiene un importante reto en términos de tiempo de cómputo -entre el consumido por la Unidad Central de Procesamiento (CPU) y el tiempo de espera final del usuario-. De acuerdo con lo anterior, resulta importante considerar simulaciones rápidas y efectivas del detector, en especial utilizar herramientas que aligeren dichos tiempo, tal como ATLFast-II. Una versión más extensa de este trabajo ha sido presentada en.5, 6 PARTÍCULAS FUNDAMENTALES Y SUS INTERACCIONES El Modelo Estándar 185 calibre asociados son el fotón, los bosones W ± y Z 0 , y los gluones. Supersimetrı́a Varios posibles escenarios han surgido como respuesta a las interrogantes que no han sido explicadas de forma satisfactoria por el SM; entre ellas supersimetrı́a. SUSY es una simetrı́a que relaciona fermiones y bosones y que presenta, entre otras cosas, una solución al problema de jerarquı́a entre la escala eletrodébil y la escala de Planck. Una transformación supersimétrica va de un estado bosónico a un estado fermiónico y viceversa. Entonces, debe existir un operador Q, tal que Q|Bosón >= |Fermión >, Q|Fermión >= |Bosón > . (1) Una extensión supersimétrica del SM toma cada una de las partı́culas fundamentales conocidas y les asigna un supermultiplete, que contiene ambos estados fermiónicos y bosónicos, los cuales son conocidos comúnmente como supercompañeros entre sı́;4 los supercompañeros difieren por 12 en el espı́n. Aquellos con espı́n-0 del SM son llamados de la misma forma, pero anteponiendo una “s”, por escalar; ası́ se conocen como squarks y sleptones o, en general, sfermiones. Estos supermultipletes se conocen como quirales o de materia. Los supercompañeros de los bosones de calibre del SM son también una representación del grupo de calibre, con espı́n 12 , y son conocidos como gauginos. La Extensión Mı́nima Supersimétrica del SM (MSSM) es la extensión que añade el contenido mı́nimo de partı́culas adicionales al mismo. Para conservar las propiedades del SM en el MSSM, parece necesario agregar una nueva simetrı́a, con el fin de eliminar la posibilidad de violar la conservación de los números bariónicos (B) y leptónicos (L) en el potencial renormalizable. La conservación de L y B en el SM no es una suposición, y la limitación más notoria está en la ausencia de observaciones experimentales del decaimiento del protón. Esta nueva simetrı́a se conoce como la “paridad-R”,4 y es un número cuántico multiplicativo conservado, que se define como: El término “partı́cula elemental” es utilizado para definir una partı́cula sin subestructura; es decir, que no está compuesta por partı́culas más pequeñas. Las partı́culas elementales son entonces pilares fundamentales de la naturaleza, que forman a su vez el resto de las partı́culas. Para desglosar la estructura de la materia del universo, primeramente se identifican las partı́culas básicas que constituyen la materia; de seguida, se busca a qué interacciones dichas partı́culas están expuestas y, finalmente, se estudia el comportamiento de las partı́culas bajo esas fuerzas. Las interacciones fundamentales conocidas hasta ahora son cuatro: la gravitación, que actúa sobre todas las partı́culas, el electromagnetismo, que actúa sobre todas las partı́culas eléctricamente cargadas; la interacción débil, debida a intercambios de bosones W ± y Z y la interacción fuerte, debida a la carga de “color” entre quarks y gluones. Las partı́culas fundamentales, en términos generales, pueden ser clasificadas en dos categorı́as: quarks y leptones son los objetos fundamentales de los cuales está compuesta la materia; por tanto, son conocidas como las partı́culas de materia. Ellas interactúan a través del intercambio de bosones de calibre. Las Rp = (−1)3B−L+2S , (2) fuerzas que actúan de forma significativa en los experimentos realizados hasta el dı́a de hoy en colisionadores donde S es el espı́n de las partı́culas. Todas las partı́cusobre las partı́culas de materia son las fuerzas eléctri- las del SM y los bosones de Higgs tienen paridadca, débil y fuertes. Respectivamente, los bosones de R par, mientras que sus homólogos supersimétricos 186 (los squarks, sleptones, gauginos y higgsinos) tienen paridad-R impar. Estas limitaciones llevan a considerar la conservación de la carga de la paridad-R (RPC). Sin embargo, bajo estos argumentos, si la paridad no se conserva, el Lagrangiano renormalizable podrı́a permitir la violación del número bariónico o del número leptónico, pero no de ambos al mismo tiempo. Por tanto, debe existir una simetrı́a discreta alternativa que prohı́ba el decaimiento del protón a nivel del Lagrangiano renormalizable. Ahora bien, aunque la violación de la paridad-R no permite el decaimiento del protón, considerando simetrı́as alternativas, sı́ permite que la “partı́cula supersimétrica más ligera” (LSP) decaiga, ası́ como cualquier otra spartı́cula pesada. El estudio acá realizado, aborda un modelo que viola la paridad-R (RPV) por violación del número leptónico, donde se consideró el decaimiento de un sneutrino en partı́culas del SM. Esto implica que las señales del decaimiento de la LSP incluirán leptones cargados o grandes pérdidas de momento transverso o ambas. La motivación es, pues, encontrar una signatura relacionada con un tau sneutrino que decae en un par e± µ∓ . Las búsquedas se enfocan especı́ficamente en el tau sneutrino (y anti-sneutrino) debido a que las constantes de acoplamiento de RPV tienen menos restricciones experimentales. Un estudio más completo sobre el decaimiento del sneutrino puede ser encontrado en.3 EL EXPERIMENTO ATLAS Y LA SIMULACIÓN DE INTERACCIONES CON ATLFast-II El experimento ATLAS es uno de los dos detectores del LHC con propósitos generales. Investiga diferentes fenómenos fı́sicos como la existencia del bosón de Higgs, dimensiones extra y partı́culas que pueden explicar la materia oscura. Consiste en cuatro partes principales: el detector interno (ID), los calorı́metros, el sistema de detección de muones y el sistema magnético. El ID está inmerso en un campo solenoidal de 2 T y está diseñado para llevar a cabo reconocimiento de patrones, de momento y mediciones de vértices. Los calorı́metros rodean el ID y fueron construidos para detener totalmente incluso las partı́culas más energéticas, se clasifican en un calorı́metro electromagnético de argón lı́quido (LAr) Pérez et al. Figura 1: El Experimento ATLAS y sus detectores c (ATLAS Experiment 2014 CERN) . SCT TRT tracker y el Pixel Detector componen el ID. y el calorı́metro hadrónico. Estos últimos están acordonados por el espectrómetro de muones (o sistema de detección de muones), el más grande en ATLAS. Simulación de los detectores La fı́sica de partı́culas utiliza simulaciones como una herramienta para entender los datos obtenidos en un detector real producidos por diferentes fenómenos fı́sicos; dentro de esta perspectiva, se hace necesaria una descripción detallada y realista del detector, ası́ como una definición precisa de los procesos fı́sicos elementales y las interacciones de las partı́culas dentro de un modelo especı́fico del aparato de detección. Las simulaciones de tipo Monte Carlo (MC), por ejemplo, proporcionan una herramienta invaluable para establecer comparaciones entre los resultados esperados y los resultados observados; incluso, en ausencia de datos reales medidos por el detector, las simulaciones MC proveen una manera de diseñar análisis fı́sicos novedosos y de cuantificar el rendimiento esperado del detector. Los procesos de simulación incluyen dos grandes etapas: la generación de eventos, donde se producen eventos completos a partir de una colisión, y la fı́sica y respuesta del detector, que incluye una colección de impactos, digitalización de las cantidades fı́sicas y producción de la salida final. En general, la producción de MC suele ser una tarea muy intensa computacionalmente, que consume mucho tiempo, ya que la simulación es hecha de la manera más exacta posible. Esta gran cantidad de tiempo no es siempre factible, por tanto es necesaria la búsqueda de estrategias de simulación más rápidas Estudio de resonancia electrón-muón y suficientemente precisas. Simulación de ATLAS El software de ATLAS tiene dos componentes: el software online de ATLAS, que consiste en un software para configurar, controlar y monitorear el sistema de adquisición de datos (proyecto Trigger-DAQ); y el software offline de ATLAS, que tiene como objetivos procesar los eventos obtenidos por el sistema Trigger-DAQ, entregar los resultados procesados a los fı́sicos dentro de la Colaboración ATLAS y proveer herramientas para que ellos analicen la información procesada y puedan obtener resultados fı́sicos. El software offline de ATLAS utiliza simulaciones para el procesamiento de datos, e incluye la generación de eventos, la digitalización, la reconstrucción del detector, los análisis fı́sicos, etc. Debido a la complejidad y escala del experimento ATLAS, el software debe ser altamente modular y robusto; pero, en particular, suficientemente flexible para satisfacer las necesidades durante la vida útil del detector, ası́ como adaptarse a los cambios en los objetivos fı́sicos y el hardware del detector. Flujo de datos de las simulaciones en ATLAS Los generadores: son utilizados para establecer los requerimientos del detector, para formular las estrategias de análisis o para ilustrar incertidumbres en el modelado fı́sico. La lista de generadores incluyen Herwig, Pythia, Sherpa, Isajet, entre otros. Estrategias de simulación: La descripción más detallada del detector consiste en simular la propagación e interacción de todas las partı́culas, a través de un modelo computacional detallado del detector, esta simulación estándar y realista utiliza un conjunto de herramientas llamado Geant4 (al que se le llamará fullSim). Sin embargo, simulaciones más rápidas han sido diseñadas, bajo el nombre de ATLAS Fast Simulation (ATLFast); con ellas se pretende aumentar la velocidad de las partes más lentas de fullSim, pero conservando el nivel de precisión. La digitalización y reconstrucción: La información producida durante la simulación necesita ser reprocesada, para poder simular la salida del detector, y escrita, para ser utilizada en los programas de reconstrucción. 187 Simulación con ATLFast-II ATLFast-II (AFII)5, 10, 11 ha surgido como la solución al consumo de tiempo computacional por parte de las simulaciones con Geant4. Da una descripción detallada del detector y de las interacciones de las partı́culas, y ha sido validado desde el año 2011 para producciones a grandes escalas de simulaciones tipo MC, junto con fullSim.7 Todavı́a está siendo verificado en cuanto a su precisión (de acuerdo con las necesidades a satisfacer en las diferentes áreas de investigación) y se espera identificar y corregir deficiencias posibles en la descripción, hecha por AFII, de los objetos fı́sicos. El principal beneficio de AFII es la posibilidad de simular cada detector de ATLAS con una simulación rápida o una simulación completa. Las combinaciones posibles de fullSim y la simulación rápida para AFII son: una simulación completa del ID, pero con la oportunidad de cambiar a la simulación rápida (esta última se conoce como Fatras); una simulación rápida de los Calorı́metros (FastCaloSim); una simulación completa del sistema de detección de muones, pero con la oportunidad de utilizar también una simulación de rastreo rápido (al igual que con el detector interno, utilizando Fatras); una simulación normal de los disparadores para el sistema de Triggers, si las simulaciones con Fatras no fueron utilizados anteriormente. La combinación actual de simulaciones con AFII1 se llama ATLFast2-D; consiste en una simulación con Geant4 del ID, la simulación de los calorı́metros por FastCaloSim, con el archivo de salida transformado en un archivo de hits para Geant4 y luego procesado en la digitalización del calorı́metro por Geant4, una simulación con Geant4 del sistema de detección de muones (lo que implica que los muones son simulados completamente y reconstruidos), y una simulación normal de los triggers. La otra combinación posible, llamada ATLFast2F, fue pensada como una simulación netamente rápida y por lo tanto la información de los disparadores no se maneja: el detector interno y el sistema de detección de muones son simulados con Fatras, y los calorı́metros siguen siendo simulados con FastCaloSim. Esta combinación es pensada para mostrar un buen ajuste con fullSim y para reducir significativamente el promedio de tiempo utilizado por el CPU en las simulaciones. 1 Y la combinación utilizada para desarrollar este estudio 188 La mayorı́a del tiempo consumido por el CPU con fullSim del detector ATLAS es debido a la simulación de los calorı́metros. Por tal razón, la finalidad de ATLFast-II es hacer una simulación tan rápida como sea posible de esa sección, a fin de disminuir la cantidad de tiempo utilizado por la simulación completa con Geant4 y sin embargo conservar una descripción realista del detector. FastCaloSim se encarga de esta simulación de los calorı́metros y proporciona una simulación parametrizada de la respuesta de la energı́a de las partı́culas y la distribución de energı́a en el calorı́metro. Las simplificaciones hechas por FastCaloSim son:8 1. Cuando una partı́cula entra en el calorı́metro, produce una cascada hadrónica o electrónica que conduce a la deposición de energı́a en varias celdas del calorı́metro y que es medida. Dos cascadas no son idénticas ya que poseen fluctuaciones que las hacen únicas. FastCaloSim intenta simular únicamente el promedio de las propiedades de la cascada y de las fluctuaciones no correlacionadas, pero ignora las fluctuaciones del desarrollo individual de cada una. 2. La simulación completa con Geant4 utiliza una geometrı́a para la reconstrucción, que describe a las celdas del calorı́metro como ortoedros; con el proposito de realizar una simulación rápida, una geometrı́a más simplificada es suficiente. Esta parametrización es válida dentro de las regiones continuas del calorı́metro, lejos de sus bordes, ya que cerca de estos últimos se esperan diferencias con respecto a fullSim. 3. Solamente tres tipos de partı́culas son utilizados para la parametrización de la simulación: fotones, electrones y piones cargados. Los muones son actualmente ignorados por fastCaloSim, por lo que en los calorı́metros simulados no hay deposición de energı́a debido a ellos; es decir, no hay simulación de la pérdida de energı́a por parte de los muones en el calorı́metro y no se considera el punch-through2 que llega al sistema de detección de muones. 2 Esto hace referencia a una “fuga” de energı́a hadrónica del calorı́metro que produce un impacto en el sistema de detección de muones. Puede ser generado por hadrones que no interactuan, residuos hadrónicos en el sistema de detección de muones o muones producidos por piones o kaones en cascadas hadrónicas. Pérez et al. RESONANCIA MUÓN ELECTRÓN- Disposición del estudio Para realizar este estudio se emplearon tres valores de masa: un sneutrino con una masa de 2000 GeV (emu2000), un sneutrino con una masa de 100 GeV (emu100) y un sneutrino con una masa de 650 GeV (emu650), que ha sido utilizada en estudios previos.9 Los datos considerados en el presente análisis son resultado de una simulación Monte Carlo de colisiones √ protón-protón con centro de momento s = 7 TeV, normalizado a una luminosidad integrada de 4,7 fb−1 . Originalmente, el número de eventos solicitado para cada muestra fue de 100000 eventos; sin embargo, la simulación completa hecha con Geant4 falló 1 de cada 1000 eventos simulados. Considerando que la pérdida fue apenas 0.1 % de las estadı́sticas, no se tomó ninguna medida al respecto por parte del equipo de producción. En general, únicamente si la pérdida es de 5 % o más se hace un esfuerzo por corregir y reenviar la información. Cada muestra simulada con Geant4 (con un total de 99899 eventos) se normalizó de manera que el número de eventos fuera el mismo que su muestra correspondiente simulada con AFII. 1. 1.1. Análisis Evaluación del rendimiento del tiempo La mayor ventaja de utilizar AFII en lugar de la simulación completa con Geant4 para reproducir el comportamiento del detector y generar las muestras de eventos simulados con MC resulta ser la cantidad de tiempo utilizada por AFII, que es menor, a lo largo de las etapas de producción hasta alcanzar la generación de los archivos con n-tuplas; esto resulta ser un aspecto clave para los análisis en SUSY ya que es usual una alta demanda de un gran número de muestras; por tanto se desea saber cuánto tiempo emplea AFII y compararlo con el tiempo utilizado por la simulación completa del detector. Con el fin de realizar dicha comparación, se debe tomar en cuenta dos análisis distintos del tiempo: el consumo de tiempo por parte del CPU y el tiempo de espera final del usuario. Para observar la ganancia, en términos del consumo de tiempo del CPU y el tiempo de espera del usuario, las muestras utilizadas son el sneutrino designado como emu100 y el sneutrino designado como emu2000. Estudio de resonancia electrón-muón 189 El consumo de tiempo del CPU únicamente mide cuanto tiempo (en minutos) le toma a cada secuencia de comandos (cada etapa de producción en este caso) tal como se muestra en la tabla 1. La mayor diferencia cae sobre la simulación del detector, en el que la diferencia en cuanto al tiempo consumido por la simulación completa es entre 10 (emu100) y hasta 25 veces (emu2000) mayor al utilizado por AFII. El cociente entre fullSim y AFII por cada etapa de producción y el cociente del tiempo total deberı́an ser, aproximadamente, los mismos para todas las muestras utilizadas. No obstante, se aprecian diferencias entre el tiempo de la simulación completa de emu100 y emu2000, lo que tiene consecuencias inmediatas en el cociente del tiempo de las distintas etapas y el cociente total entre ambas muestras. Varias hipótesis pueden explicar las diferencias: por un lado, en forma general el número de intentos para terminar cada tarea fue mayor para la muestra electrón-muón con 2000 GeV simulado completamente con Geant4 que para la muestra electrón-muón con 100 GeV. Por otra parte, las diferencias podrı́an estar justificadas bajo la suposición de que estuvieron sujetos a diferentes equipos. Empero, los resultados obtenidos en el presente trabajo muestran que (por lo general) la misma prioridad fue dada a ambas simulaciones del detector y, entonces, las diferencias en cuanto al desempeño del tiempo y la ganancia del tiempo de espera final del usuario resultan significativas: para emu100, la simulación AFII es cerca de 1.4 veces más rápida y para emu2000 la ganancia de AFII con respecto a la simulación completa es alrededor de 2.3 veces. Tabla 2: Tiempo final de espera del usuario para ATLFast-II y la simulación completa con Geant4, estudio que se realizó considerando emu100 y emu2000. emu100 AF-II Fecha de solicitud Tiempo de ejecución total Fecha de solicitud Tiempo de ejecución total 2012-04-04 Desde 2012-04-04 21:51 hasta 2012-04-13 fullSim 2012-04-04 Desde 2012-04-04 21:51 hasta 2012-04-17 21:20 22:23 21:20 13:44 emu2000 AF-II Fecha de solicitud Tiempo de ejecución total Fecha de solicitud Tiempo de ejecución total 1.2. 2012-04-04 Desde 2012-04-06 11:25 hasta 2012-04-16 fullSim 2012-04-04 Desde 2012-04-06 11:25 hasta 2012-04-30 21:20 22:53 21:20 19:18 Análisis de los objetos fı́sicos La simulación con AFII ciertamente garantiza una Tabla 1: Coeficiente total del consumo de tiempo por parte del CPU y para las etapas de producción producción rápida de las muestras, pero su uso solo es justificable si la precisión en la descripción de la fı́sica (simulación y digitalización) de eventos. fullSim/AF-II emu100 emu2000 no se pierde. Cociente de simulación Cociente de digitalización Cociente total 10.1099 0.8875 4.3166 25.6921 1.0354 7.9831 Figura 2: Distribuciones de masa invariante, me,µ , generadas por simulación completa del detector con Geant4 y rápida con AFII para el sneutrino de masa El tiempo de espera final del usuario está relacio100 GeV nado al tiempo transcurrido desde que la muestra fue requerida para el análisis hasta que está disponible para el usuario. El tiempo de espera final del usuario incluye el tiempo de espera por cada tarea para ser completada (lo que está directamente relacionado con la prioridad dada a la producción), esta idea se refleja en la tabla 2. En dicha tabla se muestra la fecha cuando se solicitaron las muestras comparadas; ası́ como también muestra el tiempo de ejecución total para las muestras emu100 y emu2000 generadas por ATLFast-II y la simulación completa con Geant4. Estudios previos sobre el desempeño de AFII indicaron que la prioridad dada a las muestras era un factor influyente en la evaluación del tiempo. Las prioridades dadas a AFII en el pasado eran menores, lo que trajo como resultado que la ganancia del tiempo de espera final del usuario fuera completamente despreciable. En este estudio se pretendı́a probar sı́ AFII podrı́a 190 describir los objetos cinemáticos sin perder precisión y generar distribuciones de objetos fı́sicos similares a aquellos producidos por la simulación completa del detector ATLAS con Geant4. Los objetos definidos para este estudio siguen, en su mayorı́a, los lineamientos del E-Mu Analysis Team3 y del SUSY Working Group del experimento ATLAS, que se aprovechan en los análisis de supersimetrı́a. Pérez et al. Figura 4: Distribuciones de masa invariante, me,µ , generadas por simulación completa del detector con Geant4 y rápida con AFII para el sneutrino de masa 2000 GeV Figura 3: Distribuciones de masa invariante, me,µ , generadas por simulación completa del detector con Geant4 y rápida con AFII para el sneutrino de masa 650 GeV implica que su uso es aceptable para reconstruir los datos utilizados en los análisis de SUSY con dileptones. CONCLUSIONES Para el análisis fı́sico de la resonancia electrón-muón, uno de los objetos más relevantes a estudiar, y para el que se desea tener una buena descripción de los datos medidos por el detector o simulados por cualquiera de las estrategias explicadas anteriormente, es la masa invariante; la cual es, generalmente, utilizada como un discriminador en los análisis de supersimetrı́a, pero más especificamente en los análisis de dileptones. Las distribuciones de masa invariante para el sneutrino de masa 100 GeV (figura 2), 650 GeV (figura 3) y 2000 GeV (figura 4) generadas por AFII y por la simulación completa con Geant4, son semejantes; algunas de las discrepancias entre los puntos de la cola (p. ej., alrededor de 1 TeV) se deben a que se generaron eventos extras con AFII. Sin embargo, AFII reproduce con gran precisión el pico de la distribución, que es lo fundamental. Entonces, la simulación rápida con AFII presenta una buena reconstrucción de la masa invariante4 , que En este trabajo se verificó el desempeño de la simulación del detector ATLAS con AFII para describir diferentes objetos fı́sicos, comparando los resultados tanto en precisión como en tiempo de ejecución, con una simulación completa del detector. Se encontró gran correspondencia, entre la simulación con AFII y la simulación completa con Geant4, sobre las distribuciones de los objetos fı́sicos para todas las muestras utilizadas. Donde, por “gran correspondencia” se debe entender como una descripción de los objetos fı́sicos en donde las caracterı́sticas claves de sus propiedades son bien reproducidas y las diferencias en los detalles, debido a las simplificaciones del modelo, necesitan ser aceptadas siempre que no conduzcan a resultados impredecibles en el análisis fı́sico. Además, se mostró una ganancia en el rendimiento del tiempo no despreciable por parte de AFII. Comparado con previas validaciones de AFII (para distintos modelos de SUSY), el estudio muestra una mejora en la herramienta de simulación rápida. 3 El grupo de Análisis E-Mu (Electrón-Muón) es parte del Grupo de Trabajo de Exóticos del experimento ATLAS. 4 Otras distribuciones, ası́ como otros objetos fı́sicos estudia- dos se pueden encontrar en.5, 6 Estudio de resonancia electrón-muón REFERENCIAS 191 ∗ Correspondencia: G. Pérez Rivera, Institute for Theoretical Physics, Karlsruhe Institute of Technology, 1. The ATLAS Collaboration. 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