Constraining anomalous HVV interac2ons at proton and lepton - PowerPoint PPT Presentation

Constraining ¡anomalous ¡HVV ¡interac2ons ¡at ¡ proton ¡and ¡lepton ¡colliders ¡ Yaofu ¡Zhou ¡ Johns ¡Hopkins ¡University ¡ ¡ The ¡2014 ¡Phenomenology ¡Symposium ¡ May ¡5, ¡University ¡of ¡PiHsburg ¡

Constraining ¡anomalous ¡HVV ¡interac2ons ¡at ¡ proton ¡and ¡lepton ¡colliders ¡ Yaofu ¡Zhou ¡ Johns ¡Hopkins ¡University ¡ ¡ The ¡2014 ¡Phenomenology ¡Symposium ¡ May ¡5, ¡University ¡of ¡PiHsburg ¡

Constraining ¡pseudoscalar ¡HZZ ¡interac2ons ¡ Constraining ¡anomalous ¡HVV ¡interac2ons ¡at ¡ in ¡Higgs ¡produc2on ¡in ¡associa2on ¡with ¡Z ¡ proton ¡and ¡lepton ¡colliders ¡ Yaofu ¡Zhou ¡ Johns ¡Hopkins ¡University ¡ ¡ The ¡2014 ¡Phenomenology ¡Symposium ¡ May ¡5, ¡University ¡of ¡PiHsburg ¡

Parameterizing ¡HVV ¡anomalous ¡couplings ¡ g 1 =2 ¡for ¡SM ¡

Parameterizing ¡HVV ¡anomalous ¡couplings ¡ g 1 =2 ¡for ¡SM ¡ g 4 =1 ¡for ¡pseudoscalar ¡

Parameterizing ¡HVV ¡anomalous ¡couplings ¡ g 1 =2 ¡for ¡SM ¡ g 4 =1 ¡for ¡pseudoscalar ¡ g 2,3 ¡for ¡higher-­‑dimensional ¡operators ¡

Parameterizing ¡HVV ¡anomalous ¡couplings ¡ g 1 =2 ¡for ¡SM ¡ g 4 =1 ¡for ¡pseudoscalar ¡ g 2,3 ¡for ¡higher-­‑dimensional ¡operators ¡ Similar ¡defini2ons ¡for ¡ f ai ¡ and ¡ Φ ai ¡ ¡

JHUGenerator ¡ • Unweighted/weighted ¡.lhe ¡events ¡and ¡histograms ¡for ¡ processes ¡involving ¡generic ¡( Q 2 , ¡ Λ -­‑dependent) ¡HVV ¡ couplings. ¡ – pp ¡> ¡H ¡> ¡V * V ¡> ¡4f ¡ – pp ¡> ¡V * ¡> ¡VH ¡> ¡4f ¡ – (polarized) ¡e+ ¡e-­‑ ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡4f ¡ – pp ¡> ¡(HVBF) ¡> ¡H+2j ¡ – pp ¡> ¡H+j, ¡2j ¡ – .lhe ¡events ¡involving ¡H ¡> ¡H ¡decay ¡chain ¡(e.g. ¡H ¡> ¡V * V ¡> ¡4f) ¡ • Matrix ¡elements ¡incorpora2ng ¡MCFM ¡NLO, ¡for ¡Matrix ¡ Element ¡Likelihood ¡Analysis ¡(MELA). ¡ • hHp://www.pha.jhu.edu/spin/ ¡

JHUGenerator ¡ • Unweighted/weighted ¡.lhe ¡events ¡and ¡histograms ¡for ¡ processes ¡involving ¡generic ¡( Q 2 , ¡ Λ -­‑dependent) ¡HVV ¡ couplings. ¡ – pp ¡> ¡H ¡> ¡V * V ¡> ¡4f ¡ – pp ¡> ¡V * ¡> ¡VH ¡> ¡4f ¡ – (polarized) ¡e+ ¡e-­‑ ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡4f ¡ – pp ¡> ¡(HVBF) ¡> ¡H+2j ¡ – pp ¡> ¡H+j, ¡2j ¡ – .lhe ¡events ¡involving ¡H ¡> ¡H ¡decay ¡chain ¡(e.g. ¡H ¡> ¡V * V ¡> ¡4f) ¡ • Matrix ¡elements ¡incorpora2ng ¡MCFM ¡NLO, ¡for ¡Matrix ¡ Element ¡Likelihood ¡Analysis ¡(MELA). ¡ • hHp://www.pha.jhu.edu/spin/ ¡

Threshold ¡behavior ¡of ¡ e+e-­‑ ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡l+l-­‑bb~ ¡ 0 -­‑ ¡ SM ¡ 0 h + ¡ 0 h + ¡ SM ¡ 0 -­‑ ¡

Threshold ¡behavior ¡of ¡ e+e-­‑ ¡> ¡Z * ¡> ¡ZX ¡> ¡l+l-­‑bb~ ¡ 2 h + ¡ 1 -­‑ ¡ SM ¡ 2 m + ¡ 1 + ¡ 1 + ¡ SM ¡ 2 m + ¡ 1 -­‑ ¡ 2 h + ¡

Kinema2cs ¡of ¡e+e-­‑ ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡l+l-­‑bb~ ¡ SM ¡ Pseudoscalar ¡ f a3 =0.5, ¡ Φ a3 =0 ¡ ¡ f a3 =0.5, ¡ Φ a3 = ¡ π/2 ¡

Kinema2cs ¡of ¡pp ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡l+l-­‑bb~ ¡ SM ¡ Pseudoscalar ¡ f a3 =0.5, ¡ Φ a3 =0 ¡ ¡ f a3 =0.5, ¡ Φ a3 = ¡ π/2 ¡

Kinema2cs ¡of ¡polarized ¡e+e-­‑ ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡l+l-­‑bb~ ¡ SM ¡ pseudoscalar ¡

Matrix ¡Element ¡Likelihood ¡Analysis ¡ (MELA) ¡ • Construct ¡discriminant ¡ D ¡ using ¡matrix ¡ elements ¡of ¡models ¡to ¡be ¡separated ¡(and ¡ PDF); ¡ • Generate ¡large ¡sample ¡of ¡events ¡and ¡generate ¡ distribu2on ¡of ¡ D ¡ for ¡each ¡model; ¡ • Fit ¡data ¡against ¡distribu2on ¡of ¡ D ¡for ¡ measurement, ¡or ¡fit ¡realis2c ¡simulated ¡events ¡ to ¡study ¡experimental ¡sensi2vity. ¡

Matrix ¡Element ¡Likelihood ¡Analysis ¡ (MELA) ¡ p ¡~ ¡| M | 2 , ¡PDF ¡

Matrix ¡Element ¡Likelihood ¡Analysis ¡ (MELA) ¡ p ¡ ~ ¡ | M | 2 , ¡PDF ¡

Matrix ¡Element ¡Likelihood ¡Analysis ¡ (MELA) ¡ Separates, ¡e.g. ¡ HVBF ¡from ¡H+2j ¡ p ¡~ ¡| M | 2 , ¡PDF ¡

MELA ¡Example: ¡pp/e+e-­‑ ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡l+l-­‑bb~ ¡ SM ¡ Pseudoscalar ¡ f a3 =0.5, ¡ Φ a3 =0 ¡ ¡ f a3 =0.5, ¡ Φ a3 = ¡ π/2 ¡ e+e-­‑ ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡l+l-­‑bb~ ¡ pp ¡> ¡Z * ¡> ¡ZH ¡> ¡l+l-­‑bb~ ¡

MELA ¡Example: ¡ f a3 =0.117, ¡ Φ a3 = ¡ 0, ¡by ¡ D 0-­‑ ¡ ¡

Summery: ¡Events ¡vs. ¡Collider ¡Op2ons ¡

Summery: ¡Events ¡vs. ¡Collider ¡Op2ons ¡

Summery: ¡Events ¡vs. ¡Collider ¡Op2ons ¡

Summery: ¡Sensi2vity ¡vs. ¡Process ¡ 3σ ¡dev. ¡from ¡SM ¡ 3000 ¡j -­‑1 ¡ 250 ¡j -­‑1 ¡ 350 ¡j -­‑1 ¡ 500 ¡j -­‑1 ¡ 1000 ¡j -­‑1 ¡

Summery ¡ • JHUGenerator ¡ • Constraining ¡pseudoscalar ¡coupling ¡by ¡ kinema2cs ¡of ¡V * ¡> ¡VH ¡ • Matrix ¡Element ¡Likelihood ¡Analysis ¡ • Thank ¡you! ¡