Selezione online di eventi ai collider adronici mediante ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche Candidato Francesco Crescioli Relatore Prof. Mauro Dell'Orso

Francesco Crescioli 2 Sommario LHC ed ATLAS Sistema di selezione degli eventi (TRIGGER) Tracce cariche al secondo livello Fast Tracker ftksim Decadimento raro Bs->μμ Risultati sperimentali Prospettive ad ATLAS Prospettive ad ATLAS + FTK Segnale Fondo Conclusioni

Francesco Crescioli 3 A Toroidal LHC ApparatuS - LHC Rivelatori per muoni Magnete toroidale Calorimetri adronico ed elettromagnetico Tracciatore a radiazione di transizione Tracciatore con rivelatori al silicio SCT e Pixel LHC Collider protone-protone Energia dei fasci 7 TeV -> 14 TeV disponibili per collisione Luminosita` istantanea (10 33 ) cm -2 s eventi al secondo Pixel – 3 layer barrel – 5 dischi EC Modulo 62.4x21.4mm σ R-φ ~ 12μmσ z ~ 70μm SCT – 4 layer barrel – 9 dischi EC Modulo 63.6x64.0mm x 2 facce x 2 σ R-φ ~ 17μm σ z ~ 580μm

Francesco Crescioli 4 Selezione degli eventi – Sistema di trigger La macchina acquisisce dati a 40 MHz E` possibile scriverli su nastro/disco a 100 Hz E` necessaria una selezione Tre livelli di trigger Primo livello (HW) HLT (SW) Secondo livello Event Filter FTK Processore HW per la ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche al LVL2 Pt>1 GeV Su tutto l'ID Qualita` off-line Parallelo al resto del DAQ Inseribile successivamente alla partenza

Francesco Crescioli 5 Tracce cariche al secondo livello di trigger Senza FTK Ricostruzione traiettorie solo nelle RoI Difficolta` a rate elevati Le selezioni di LVL1 non vengono ridotte efficacemente a LVL2 Soglie di LVL1 alte, alcuni canali di fisica tagliati a priori o molto difficili Con FTK Traiettorie ricostruite ad alta qualita` su tutto l'ID Strategie di LVL2 basate su tracce riducono molto le selezioni di LVL1 Soglie di LVL1 piu` basse, si recuperano canali di fisica b-tagging τ -tagging

Francesco Crescioli 6 Fast Tracker – Struttura interna Riceve hits dal DAQ Comunica con le schede di Memoria Associativa Invia hits e pattern trovati alla parte di Fit 6 board parallele Ognuna 1-2 layer Eseguono il pattern recognition sugli hit a bassa definizione dai DO Restituiscono i pattern trovati (roads) al DO I pattern ed hits ad alta risoluzione sono ricomposti e viene eseguito il Linear Fit e le tracce sono messe in un buffer accessibile dal LVL2 Struttura modulare Piu` processori possono lavorare in parallelo E` possibile iniziare con una versione prototipale e poi aggiungere

Francesco Crescioli 7 Memoria Associativa Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto La lettura delle road trovate avviene in pipeline Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo

Francesco Crescioli 8 Memoria Assocliativa - Esempio

Francesco Crescioli 9 FTKsim – Simulatore di Fast Tracker Simulazione a livello di algoritmo Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate Studio delle prestazioni per lo sviluppo R&D FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track Utilizza esclusivamente il barrel (|η|<1) Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi Due tipi di simulazione: Full precisa (simula generazione, rivelatore, digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5min/evento Fast veloce, ma necessita parametrizzazione del rivelatore Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2 Studi di fisica con Fast

Francesco Crescioli 10 FTKsim – Struttura interna Tre programmi: pattgen – banche di pattern corrgen – costanti geometriche ftksim - simulazione Fase di training

Francesco Crescioli 11 FTKsim – Training ~100M eventi singolo muone Generati con Athena (10.0.6) Noise e propagazione delta rays disattivati Idealmente ogni evento ha 6 hit, uno per layer cdφ cotθ z0 Individuati settori per il fit lineare (pattgen) Calcolate costanti geometriche per il fit (corrgen) Generate banche di pattern (pattgen)

Francesco Crescioli 12 FTKsim – Training - pattern Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici) Diverse dimensioni di pattern 5mm Pixel 10mm SCT 2mm Pixel 5mm SCT 1mm Pixel 3mm SCT Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96% di efficienza ~1M pattern/banca tracce pattern

Francesco Crescioli 13 FTKsim – Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)

Francesco Crescioli 14 FTKsim – Efficienza (comparata con iPatRec)

Francesco Crescioli 15 FTKsim – Efficienza (comparata con iPatRec) Majority

Francesco Crescioli 16 Decadimento raro Bsμμ Bs->μμ e` un processo FCNC Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box, penguin) BR (3.5±0.9)x10 -9 Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza La misura della BR del decadimento Bs->μμ e` sensibile a nuova fisica!

Francesco Crescioli 17 Risultati sul Bsμμ (CDF – ATLAS – ATLAS + FTK) CDF con 780 pb -1 di dati del 16/3/2006 BR < 1.0x10 CL ATLAS (TDR '99) LVL1 singolo muone Pt>6 GeV 30 fb segnale 93 fondo 100fb segnale 660 fondo ATLAS (2006) LVL1 due muoni Pt>6 GeV 30 fb segnale 60 fondo BR < 6.6x10 CL ATLAS + FTK LVL1 singolo muone Pt>6 GeV 30 fb -1 secondo muone Pt>6 GeV66 segnale (|η| 3 GeV230 segnale (|η|<1) 546 segnale (|η|<2.5|) Rate di fondo LVL2 per secondo muone Pt>3 GeV O(10Hz)

Francesco Crescioli 18 Bsμμ ad ATLAS + FTK LVL1 singolo muone (Pt>6 GeV) Selezione preliminare studiata per LVL2 Secondo muone con Pt>2,3,4,5,6 GeV d(μ)>100um d(Bs)<100um 4.8 GeV < MassaInvariante(μμ) < 6 GeV Muoni in |η|<1 con ftksim (FTK iniziale) Muoni in |η|<2.5 con iPatRec (FTK completo)

Francesco Crescioli 19 Bsμμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale e del fondo Segnale generato con Athena Eventi generati con PythiaB Pt>3 GeV per l'interazione 2->2 tra partoni |η| < 3.5 per i partoni uscenti Pt>3 Gev |η| < 2.5 per il quark b LVL1-like cut: un muone Pt>2 Gev |η|<2.5 Generati 8092 eventi Un muone Pt>6 Gev |η|<1 (LVL1) 15% Due muoni ricostruiti in |η|<1 38% Un muone Pt>6 Gev |η|<2.5 (LVL1) 33% Due muoni ricostruiti in |η|<2.5 54% Fondo bb->μμ+X generato con Athena Eventi generati con PythiaB Pt>3 GeV per l'interazione 2->2 tra partoni |η| < 3.5 per i partoni uscenti Pt>3 Gev |η| < 4.5 per il quark b LVL1-like cut: due muoni Pt>2 Gev |η|<2.5 Generati eventi Un muone Pt>6 Gev |η|<1 (LVL1) 13% Due muoni ricostruiti in |η|<1 50% Un muone Pt>6 Gev |η|<2.5 (LVL1) 26% Due muoni ricostruiti in |η|<2.5 99%

Francesco Crescioli 20 Bsμμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale e del fondo

Francesco Crescioli 21 Bsμμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale e del fondo Angolo di puntamento al vertice Parametro d'impatto del candidato Bs Massa invariante del candidato Bs

Francesco Crescioli 22 Bsμμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale e del fondo LVL1 Pt > 6 GeV Pt > 6 GeVPt > 3 GeV (|η|<1) pb fb fb - 1 Pt > 6 GeVPt > 3 GeV (|η|<2.5) pb fb fb - 1 Fondo richiede piu` statistica per studi accurati Con taglio secondo muone Pt > 3 GeV Efficienza O(10 -3 ) -> Rate O(10Hz)

Francesco Crescioli 23 Conclusioni Fast Tracker FTKsim software di simulazione di FTK Studio di parametri (settori, costanti, pattern) per R&D Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione L'uso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile Analisi preliminare del caso Bs->μμ Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt Buona reiezione del fondo

BACKUPS

(BACKUP) Z->bb Selezione del Z->bb Perche` Come Figure

(BACKUP) Taus Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure

Francesco Crescioli 27 Data Organizer BACKUP Riceve hits ad alta definizione dal DAQ Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati) Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare 6 schede lavorano in parallelo

Francesco Crescioli 28 Data Organizer – Hits a bassa definizione BACKUP 4 layer divisi in bin ad alta definizioneIn un dato evento sono colpiti alcuni bin -> hit ad alta definizione I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin) In ogni super-bin si esegue l'OR logico dei bin contenuti -> hit a bassa definizione

Francesco Crescioli 29 Fit lineare BACKUP N punti x i, uno per ogni layer Spazio N dimensionale Legati dall'equazione dell'elica 5 parametri x i =x i (d,c,φ,cotθ,z0) 5 equazioni vincolari Ipersuperfice 5D Espansione lineare delle equazioni vincolari f j = v j ·x+c j Iperpiano 5D La distanza dall'iperpiano e` il χ 2 del fit Punto di massimo avvicinamento della traiettoria Angolo φ Angolo θ z0 z yy x Parametro d'impatto d Raggio di curvatura c Espansione lineare dell'equzione che lega i parametri p j alle coordinate x p j = w j ·x+q j v j,c j,w j,q j sono costanti che possono essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training

(BACKUP) SVT Cos'e` Dove Come Figura risultati

Francesco Crescioli 31 FTKsim – Integrazione in Athena BAKCUP FTKsim e` un programma stand alone Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti l'elenco degli hit ad alta definizione per evento I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena: FastTrackSimWrap Full Simulation Fast Simulation

(BACKUP) FCNC teoria Perche` FCNC non ci sono nel modello standard

Francesco Crescioli 33 Bsμμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale (3) BACKUP Apertura in eta e phi dei due muoni Distribuzione sul piano detadphi

Francesco Crescioli 34 Bsμμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI, TABELLE BACKUP Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale ERRORE TAGLIO PT 4 GEV

Francesco Crescioli 35 Bsμμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale (6) Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|<2.5 Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale