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Studio dei decadimenti adronici dei mesoni con charm in 5 corpi carichi Studio dei decadimenti adronici dei mesoni con charm in 5 corpi carichi D +, D.

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1 Studio dei decadimenti adronici dei mesoni con charm in 5 corpi carichi Studio dei decadimenti adronici dei mesoni con charm in 5 corpi carichi D +, D s D + K D +, D s + K + K Tesi di laurea di Emanuele Simili Università degli Studi di Milano Dipartimento di Fisica 15 Ottobre 2002

2 Sommario 2-Breve introduzione teorica 1-Apparato sperimentale 3-Studio dei canali di decadimento a 5 corpi tramite lutilizzo di un nuovo algoritmo di selezione, da me ROOT implementato nellambito del framework ROOT 5-Studio della stabilità delle misure ROOT 6-Confronto tra i risultati da me ottenuti con ROOT e PAW quelli ottenuti con la vecchia metodologia danalisi PAW (D ) / (D + K ) (D s + K + K ) / (D s ) (D + K + K ) / (D + K ) 4-Misura dei rapporti di decadimento

3 Lesperimento FOCUS ( E831 ) Esperimento di fotoproduzione di charm a targhetta fissa: successore di E687, é installato al Fermilab (U.S.A.); periodo di presa dati: Eventi adronici registrati: ~ 6 miliardi Eventi di charm ricostruiti: ~ 1 milione Fotoni prodotti per bremsstralhung ( E 200 GeV ) Golden modes K, K, K Yield =

4 Meccanismi di fotoproduzione dei mesoni con charm Fotoni a 200 GeV provenienti dalla Wide Band Photon Lab del Fermilab Photon-Gluon fusion tra il incidente e un gluone proveniente da un nucleone della targhetta bersaglio (di BeO) Adronizzazione in Mesoni con charm c

5 Meccanismi di decadimento dei mesoni con charm m c 5

6 Sono stati oggetto della mia analisi gli stati finali a 5 corpi carichi: Decadimento Cabibbo favorito del mesone D + e Cabibbo soppresso per il mesone D s + K K K Decadimento Cabibbo soppresso sia per il mesone D + che per il mesone D s + ma che dispone del maggior volume di spazio delle fasi tra i decadimenti con stato finale a 5 corpi Decadimento Cabibbo soppresso per il mesone D + e Cabibbo favorito per il mesone D s + (resta sottointeso considerare anche i rispettivi stati coniugati di carica) 1 a Evidenza sperimentale del decadimento: D + K + K

7 primario Esempio di fotoproduzione e decadimento di charm L Bersaglio BeO D+D+ secondario Evento D + K K Z out L / L

8 Ulteriori tagli per la selezione del segnale Lalgoritmo Čerenkov fornisce 4 probabilitá di identificazione: L(e), L( ), L(K), L(p)... Tagli Čerenkov (identificazione del tipo di particelle) L = distanza tra vertice di produzione e vertice di decadimento L = errore associato alla misura di L Tagli Topologici (riduzione del fondo combinatorio) Momento del mesone D prodotto Distanza del vertice secondario dal bersaglio in rapporto al suo errore (si richiede decadimento in aria) Z out > 0 Iso1 < 0.01 D mom > 25 GeV Mulprim > 1 Molteplicitá delle tracce uscenti dal vertice primario Livello di confidenza con cui una traccia proveniente dal vertice secondario puó appartenere al primario D+D+ L/ L > 10 …imponiamo richieste piú stringenti sullidentificazione di e di K. Contaminazioni dovute al decadimento: D *+ D Tagli Cinematici (rimozione delle riflessioni ) Contaminazioni provenienti dal decadimento: D +, D s + ` (958)

9 Studio delle riflessioni (canale 5 ) In questo canale sono presenti contributi dai decadimenti D *+ D stato finale = 5 K + + con erronea identificazione del K ricostruito come seguito a cascata da: oppure m = m D *+ m D MeV Infatti entrambi gli istogrammi della differenza di massa presentano un evidente picco in corrispondenza di: m = m K 4 - m K 3 m = m 5 - m 4 Dopo un fit elimino gli eventi compresi compresi entro 2 entro 2 da questo picco.

10 Istogrammi Finali 5 K 4 Canale: (set di tagli ottimale) Canale: K (set di tagli ottimale) m D GeV m D GeV s

11 Studio del canale 2 K 3 1 a Evidenza sperimentale del decadimento: D + K + K Yield = 35 9

12 Misura dei rapporti di decadimento Risultati ottenuti: ( D s + K + K + + ) = ( D s ) ( D + K + K + + ) = ( D + K ) ± 0.07 (PDG) Stime precedenti: 1.2 ± 0.7 (PDG) Branching ratio := (f 1 ) (f 2 ) Yield(f 1 ) (f 1 ) Yield(f 2 ) (f 2 ) = ( D ) = ( D + K ) Lerrore è migliorato di un fattore ~ 4 1 a stima

13 Analisi della stabilità del B.R. Indipendenza della misura dal particolare insieme di tagli adottato (D + K ) (D ) L/ D mom Z out isolation 1 - consistency (D s + K + K + + ) (D s ) …ho effettuato uno studio analogo rispetto al B.R

14 Strumenti computazionali ROOT C++ La mia analisi si è basata sullutilizzo del software di analisi ROOT, e di un algoritmo di selezione da me implementato in ex-novo in linguaggio C++ Questo approccio ha il duplice scopo di: Verificare la consistenza dei risultati che sono stati ottenuti sino ad Verificare la consistenza dei risultati che sono stati ottenuti sino ad ora attraverso loramai consolidata struttura danalisi Fortran, ora attraverso loramai consolidata struttura danalisi Fortran, Dare un esempio concreto danalisi svolta secondo i nuovi standard Dare un esempio concreto danalisi svolta secondo i nuovi standard che saranno presto impiegati dal gruppo nell esperimento BTeV, in che saranno presto impiegati dal gruppo nell esperimento BTeV, in corso di progettazione al FermiLab. corso di progettazione al FermiLab. C++ selettore Inoltre il maggior livello dastrazione del linguaggio C++ ha reso possibile la realizzazione di un selettore di nuova concezione...

15 Algoritmo di selezione selettore Il meccanismo di funzionamento del mio selettore è il seguente: (file di configurazione definito dallutente) (parser XML) i set di tagli vengono passati al selettore n-tuple PAW n-tuple ROOT Skimmed Data a1a1 b1b1 c1c1 a2a2 b2b2 c2c2 a2a2 b2b2 c2c2 a2a2 b2b2 c2c2 b3b3 a3a3 c3c3 b3b3 a3a3 c3c3 b3b3 a3a3 c3c3 b3b3 a3a3 c3c3 b3b3 a3a3 c3c3 ……... (per ogni combinazione di tagli viene riempito un istogramma) ROOT tutti gli istogrammi generati vengono salvati in un file formato ROOT ROOT …e tramite ROOT gli istogrammi possono essere visualizzati e interpolati. Taglio 1: {a 1 b 1 c 1 …} Taglio 2: {a 2 b 2 c 2 …} Taglio 3: {a 3 b 3 c 3 …}... Hist Hist Hist Hist Hist Hist output.root fish.xml utility h2root

16 C++ Fortran Il mio selettore C++ offre notevoli vantaggi rispetto al precedente selettore Fortran, in quanto: È di più semplice manutenzione. È di più semplice manutenzione. È più veloce. È più veloce. Consente lo studio dellevoluzione imponendo diverse condizioni di taglio in Consente lo studio dellevoluzione imponendo diverse condizioni di taglio in una singola esecuzione del programma. una singola esecuzione del programma. Segue i moderni standard della programmazione ad oggetti. Segue i moderni standard della programmazione ad oggetti. ROOTPAW Inoltre i risultati prodotti sono compatibili con quelli ottenuti alla vecchia maniera: infatti, se facciamo un un confronto tra le due analisi ( ROOT e PAW )... Strumenti computazionali

17 Confronto PAW Analisi PAW ( D ) = ( D + K ) Segnale Monte Carlo Monte Carlo K Segnale K Ho calcolato nei 2 modi il branching ratio ROOT Analisi ROOT Segnale Monte Carlo Monte Carlo K Segnale K (D+ K ) (D ) = ( D + K )

18 Ho ottenuto la prima evidenza sperimentale del decadimento Ho ottenuto la prima evidenza sperimentale del decadimento D + K + K + + Conclusioni Servendomi dei dati di Focus E831 ho misurato i rapporti di decadimento dei mesoni con charm in 5 corpi carichi Servendomi dei dati di Focus E831 ho misurato i rapporti di decadimento dei mesoni con charm in 5 corpi carichi Per compiere questa misura ho costruito un algoritmo di selezione nuovo e più efficiente del precedente Per compiere questa misura ho costruito un algoritmo di selezione nuovo e più efficiente del precedente I risultati sono in accordo con dati in letteratura e lerrore sulle misure è migliorato di circa un fattore 4 I risultati sono in accordo con dati in letteratura e lerrore sulle misure è migliorato di circa un fattore 4


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