利用尖端分析技术重新分析LHCRun2数据物理学家得以解决旧有的差异

超对称性(SUSY)是一个激动人心且美妙的理论，它解答了粒子物理学中一些悬而未决的问题。它预测所有已知粒子都有一个“超级伙伴”，其性质略有不同。例如，标准模型中最重的夸克，即顶夸克，会有一个超级伙伴，称为顶夸克，或简称为“顶夸克”。

2021年，CMS合作组分析了2016年至2018年收集的整套碰撞数据，发现一些特征表明它可能包含停止粒子。在这种情况下，“可能”意味着仅包含已知粒子的数据与观察到的粒子相似的可能性不到5%。

CMS合作组织没有等待多年收集更多数据以期重现这种行为，而是决定采用升级的分析技术重新分析相同的数据。

新的分析寻找同时产生的成对的停止粒子。每个停止粒子衰变成一个顶夸克，伴随而来的是几个较轻的夸克或胶子，然后形成被称为强子的束缚态，最终形成粒子簇，在探测器中重建为“喷流”。因此，信号足迹是两个顶夸克和多个喷流。

让分析变得具有挑战性的是，LHC中最常见的标准模型过程之一——顶夸克的对生成，也产生了非常相似的足迹。顶夸克生成过程中伴随许多喷流，这是一个难以准确模拟的过程，因此，要可靠地确定这一背景，必须根据观测数据进行估算。

一种常用的从数据估计背景的方法称为“ABCD方法”。该方法需要两个不相关的可观测量，它们可以区分信号和背景。然后，可以根据每个可观测量的值是“类似信号”还是“类似背景”将数据集划分为四个区域(A、B、C和D)。

然后，细分后会形成一个以信号为主的区域、一个以背景为主的区域和两个中间区域。ABCD方法的主要特点是，根据独立事件概率的数学原理，人们可以仅使用来自其他区域的信息来估计以信号为主的区域中的背景。

使用此方法进行停止搜索的问题在于，所有简单变量在此搜索中都是相关的，这使得该方法无效。为了解决这个问题，CMS物理学家实施了一种基于先进机器学习技术的创新方法，以确定具有最低相关性的两个变量。然后使用这两个变量将数据划分为上述四个区域。

下图显示了信号和背景的两个变量之间的相关性，并表明信号主要位于区域“A”。

利用这种新方法，CMS合作项目能够根据观测数据准确预测该分析中的主要背景，而无需依赖与射流多重分布建模相关的具有较大不确定性的模拟。

这导致分析灵敏度大幅提升。如果2021年分析暗示的信号是真实的，那么现在毫无疑问就会被观察到。在这次分析中没有看到信号这一事实意味着，在特定的SUSY场景中，最终衰变为顶夸克和喷流的停止点的质量必须大于700GeV。

有了更为灵敏的分析方法，物理学家们现在热切地期待分析正在进行的LHC第三次运行的数据，以便更进一步寻找大自然隐藏答案的地方。

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