在CMS实验上通过ttH的多轻子末态来测量顶夸克－希格斯汤川耦合常数

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11575199
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    70.0万
  • 负责人：
    张华桥
  • 依托单位：
    中国科学院高能物理研究所
  • 学科分类：
    A2603.重味物理
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

This proposal including using ttH multi lepton final states to measure higgs-top quark Yukawa coupling with CMS experiment at LHC. LHC will start its run 2 data taken at 13 TeV, it will accoumulate around 300 fb-1 proton-proton collision data in next three years. This will provide an unique oppotulity to measure top quark Yukawa coupling, and can tell if this higgs particle is Standard model like or not. We propose to run a complete ttH analysis with multi lepton final state. and contribute to the develop of data driven background estimation, lepton isolation and Higgs reconstruction in ttH of the analysis. We will get ~3 public documentation in the next 4 years, observe the ttH production mechanism and measure top quark Yukawa coupling.
注：该项目内容未列入ATLAS／CMS国际合作项目基金申请，同时，ATLAS和CMS是不同的实验，成员只能参与其中之一的实验，内部信息不能互相通报，因此同一课题的面上项目ATLAS的申请和CMS的申请无法合并，只能分开申请。..LHC在2015年重新开机后，将运行在13TeV的质心能量，并计划在三年时间内取得300fb-1的数据，这些数据使得ttH的研究变得非常有意义。本研究拟在LHC CMS实验上用ttH多轻子末态来测量希格斯粒子与顶夸克的汤川耦合常数。从而对新发现的Higgs粒子是否为标准模型的粒子做一个检验。预计将进行一个ttH多轻子末态完整的物理分析，在data-driven本底估计，轻子孤立化判选和重建ttH中希格斯粒子中提供独到创新的贡献。4年内将形成公开结果～3篇，确定ttH的产生过程（observation）并进行希格斯粒子与顶夸克耦合常数的精确测量。

结项摘要

LHC在发现希格斯粒子之后，于2015年重新开机后进行run2的数据获取, 在13TeV的质心能量运行并在ATLAS和CMS各取得～160fb-1的数据，这些数据的研究使得在2018年首次发现了ttH的产生过程。该发现被世界媒体报道，并被美国物理学会评为2018十大亮点工作之一。本课题在LHC CMS实验上研究ttH多轻子末态，多轻子末态是发现ttH中最灵敏的末态，单个道观测到了ttH的实验证据（3.2倍标准偏差），对发现ttH起到了最关键的作用。发现ttH直接证明了希格斯粒子和顶夸克存在一种全新的汤川相互作用，对理解费米子特别是顶夸克的质量起源有着里程碑式的意义。

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Evidence for associated production of a Higgs boson with a top quark pair in final states with electrons, muons, and hadronically decaying τ leptons at s√= 13 TeV
希格斯玻色子与终态顶夸克对与电子、μ子和强子衰变轻子（s=13 TeV）相关产生的证据
  • DOI：
    10.1007/jhep08(2018)066
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    JHEP
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    CMS collaboration
  • 通讯作者：
    CMS collaboration
Observation ofttH production
生产观察
  • DOI：
    10.1103/physrevlett.120.231801
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Phys. Rev. Lett.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    CMS collaboration
  • 通讯作者：
    CMS collaboration
Search for ttH production in the H → bb decay channel with leptonic tt decays in proton-proton collisions at √s = 13 TeV
搜索 H bb 衰变通道中 ttH 的产生，并在 s = 13 TeV 的质子-质子碰撞中使用轻子 tt 衰变
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    JHEP
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    CMS Collaboration
  • 通讯作者：
    CMS Collaboration
Observation of Higgs Boson Decay to Bottom Quarks
希格斯玻色子衰变为底夸克的观测
  • DOI：
    10.1103/physrevlett.121.121801
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    PHYSICAL REVIEW LETTERS
  • 影响因子：
    8.6
  • 作者：
    CMS Collaboration
  • 通讯作者：
    CMS Collaboration

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利用逃逸因子方法分析不透明度对太阳CI 165.7nm光谱线的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    贺健;张庆国;张华桥
  • 通讯作者：
    张华桥
共振逃逸因子对极光O(1D)630nm谱线的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    河南科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张华桥;张庆国;贺健;赵晓艳
  • 通讯作者：
    赵晓艳

其他文献

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张华桥的其他基金

CMS实验希格斯粒子性质研究及新物理寻找
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    900 万元
  • 项目类别：
    国际(地区)合作与交流项目

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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