estudio de resonancia electr´on-mu´on en modelo supersim´etrico

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,
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heavy neutral particle decaying into an elec- [email protected]
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