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Search for flavor-changing neutral current interactions of the top quark and the Higgs boson decaying to a bottom quark-antiquark pair at sqrt(s) = 13 TeV

초록/요약

A search for flavor-changing neutral current interactions of the top quark (t) and the Higgs boson (H) is presented. The search is based on a data sample corresponding to an integrated luminosity of 137 fb−1 recorded by the CMS experiment at the LHC in proton-proton collisions at √s = 13TeV. Events containing exactly one lepton (muon or electron) and at least three jets, among which at least two are identified as originating from the hadronization of a bottom quark, are analyzed. A set of deep neural networks is used for kinematic event reconstruction, while boosted decision trees distinguish the signal from the background events. No significant excess over the background predictions is observed, and upper limits on the signal production cross sections are extracted. These limits are interpreted in terms of top quark decay branching fractions (B) to the Higgs boson and an up (u) or a charm quark (c). Assuming one nonvanishing extra coupling at a time, the observed (expected) upper limits at 95% confidence level are B(t → Hu) < 0.079 (0.11)% and B(t → Hc) < 0.094 (0.086)%.

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초록/요약

이 논문에서는 탑(t) 쿼크와 힉스 보존(H)의 상호작용에서 맛깔이 바뀌는 중성류(flavor-changing neutral current interactions)에 대한 탐색이 연구되었다. 이 연구는 LHC 가속기의 CMS 실험에서 기록된 누적 광도(integrated luminosity) 137 fb−1 의 질량 중심 에너지(√s) 13TeV 의 양성자-양성자 충돌 데이터 샘플을 사용하였다. 정확히 하나의 렙톤 (뮤온 혹은 전자)를 포함하고, 적어도 3개의 젯(jet)을 요구하며, 그 중 적어도 두 개는 바텀 쿼크의 강입자화(hadronization) 과정에서 유래된 충돌 사건이 분석되었다. 딥 뉴럴 네트워크(deep neural networks)가 동역학적 재구성을 위해 사용되었고, 가속 결정 트리(boosted decision trees)들은 신호 사건을 배경 사건으로부터 구별하기 위해 도입되었다. 데이터에서 배경 사건의 예측으로부터 중대한 초과량이 발견되지 않았기 때문에, 신호 사건의 산란 단면적(cross section)에 대한 상한이 계산되었다. 이 상한들은 탑 쿼크의 힉스 보존과 업(u) 혹은 참(c) 쿼크로의 붕괴비율(B)로 해석되었다. 한번에 하나의 커플링만 존재하는 경우를 가정하였을때, 관측된 (예측된) 상한은 95% 신뢰구간에서 B(t → Hu) < 0.079 (0.11)%과 B(t → Hc) < 0.094 (0.086)%으로 계산되었다.

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