candidato relatore Daniele Benedetti Paolo Lariccia

Presentazione sul tema: "candidato relatore Daniele Benedetti Paolo Lariccia"— Transcript della presentazione:

1 candidato relatore Daniele Benedetti Paolo Lariccia
Relazione sull’attività del secondo anno di dottorato: “Studio del canale ttH con il rivelatore CMS ad LHC” candidato relatore Daniele Benedetti Paolo Lariccia

2 Motivazioni per lo studio del canale ttH Stato degli studi
Sommario Descrizione delle attività e collocazione nell’ambito della collaborazione CMS. Motivazioni per lo studio del canale ttH Stato degli studi Selezione del canale Ricostruzione del segnale Fondi risonanti e non Prospettive future 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

3 La scrittura del Physics TDR
Per aprile 2006 è prevista la pubblicazione del physics TDR dell’esperimento CMS. volume 1: “Detector Performance” volume 2: “Physics Performance” ottobre 2004 creato al cern un “working group” del PRS-Tracker per il canale ttH (coordinatore S. Cucciarelli) Semileptonico W->mn semileptonico W->en completamente adronico (Perugia, Karlsruhe) (Pavia, Napoli) (Perugia) Prevista la scrittura di tre note per dicembre 2005 (b-tagging, identificazione dei leptoni, descrizione delle analisi e risultati) Attività trasversali: studio sulla ricostruzione di jet nei processi ttbar e ttH (nota in preparazione) utilizzo di uno strumento di fit cinematico applicato al canale ttH (nota sottomessa AN ) 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

4 Importanza del canale ttH per la scoperta del bosone di Higgs
Per MH  ( ) GeV P1 D1 P2 D2 Sezione d’urto Rapporto di decadimento Fondo atteso Osservabilità ggHbb P1+D1 No ggHgg P1+D2 Si ggttHttbb P2+D1 ? 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

5 Il canale ttH MH = 115, 120, 130 GeV m oggetti nello stato finale:
s(pb) ttH (LO) ttH(NLO) Rapporto di decadimento W  qq % W-> mn % H (120 GeV)  bb % Total H->bb, W->qq, W->mn % m oggetti nello stato finale: muone isolato 4 b-jet 2 jet leggeri energia trasversa mancante possibile jet aggiuntivi da ISR/FSR ingredienti chiave: ricostruzione dei jet b-tagging 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

6 Selezione del muone: variabili discriminanti
Per la selezione del muone sono state considerate alcune variabili in grado di distinguere i muoni “good” provenienti dal decadimento del W dai muoni “bad” (muoni nei jet o muoni fake) DR Mu-Jet PT Muon IP Significance Tracker Iso Calorimeter Iso Le distribuzioni mostrano un potere discriminante tra muoni “good” e “bad”. Le distribuzioni normalizzate sono considerate pdf (probability density function) 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

7 Selezione del muone: likelihood ratio
Le funzioni di densità di probabilità sono state quindi combinate in un likelihood ratio: PiS(xj) PiS(xj) + PiB(xj) Li = La Likelihood ratio totale è: L = Pi=1n Li 3 variabili: PT, DRjet-muone, IsoTk 4 variabili: PT, DRjet-muone , IsoTk, SIP -Log10(L) -Log10(L) 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

8 Selezione del muone: risultati
Un campione di muoni dal W e muoni “fake” è stato create partendo da un campione di ttH usando le informazioni MC. Le prestazioni dell’algoritmo sono state valutate in termini di efficienza (good vs fake muon) al variare del taglio –Log10(Ltot). Prestazioni per differenti combinazioni delle variabili Blu = 3 Variabili Rosso = 4 Variabili PT + IsoCalo + IsoTk + SIP PT + DR Jet-m + IsoTk + SIP PT + IsoCalo + DR Jet-m + SIP Mu eff ~ 90 % Fake eff ~ 1% Lo strumento è implementato, con una classe in c++, nel software ufficiale dell’esperimento 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

9 Energia trasversa mancante
L’energia mancante trasversa viene valutata considerando l’informazione delle torri calorimetriche, le correzioni di calibrazione dei jei e dei muoni tramite la seguente relazione: La componente longitudinale invece viene calcolata imponendo la conservazione del quadrimomento alla massa del W: Risoluzione neutrino trasversa longitudinale Questa eq. negli eventi ttH ha soluzioni reali nel 66% delle volte. Il 34% degli eventi viene recuperato considerando il neutrino collineare al muone: pzm = pzn RMS = 29.49 RMS = 55.68 Solo soluz. reali RMS = 30.79 RMS = 59.23 Soluz. reali + coll. 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

10 Selezione dei jet: algoritmi considerati
La ricostruzione dei jet adronici può essere effettuata considerando differenti algoritmi: algoritmo a cono  vicinanza in angolo algoritmo KT  vicinanza in PT e angolo Selezionate le torri calorimetriche con ET > Etseed (tipicamente 2 GeV) Per ogni precluster i e per ogni coppia di precluster i,j si definiscono (D=0.2->1): Vengono associate le torri entro un raggio ΔR (0.7 o 0.2) attorno al seed e viene calcolato il baricentro del jet. si cerca il d minimo: se (dmin = dii)  jet trovato. se (dmin = dij)  unisco i e j (4-vector sum) in un nuovo dii Due jet vengono uniti se l’energia di sovrapposizione è >50-75% Principali parametri: larghezza del con DR Energia del seed Energia di attivazione delle torri Principali parametri: D (simile al concetto di cono) Energia di attivazione delle torri 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

11 Selezione dei jet: variabili di Les Houches
Per confrontare i diversi algoritmi di ricostruzione e i differenti parametri degli algoritmi, alla scuola di Les Houches si è deciso di usare le seguenti variabili: Per tutti gli eventi con nº jets > nº partoni angolo nello spazio a = (Si ajet-parton)/n i = 1…n n = numero di partoni Energia DE = (S | Ejet/Epar -1 |)/n efficienza es di trovare n jets nell’evento (dopo ET e h tagli) FracIn Plot bidimensionale di 1 e 2 Lo studio è stato effettuato da 4 persone per diverse topologie dello stato finale 2,4,6,8 jet usando un codice comune scritto al cern in luglio. 4 1 2 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

12 Selezione dei jets: variabili di Les Houches
I risultati ottenuti possono infine essere riassunti in un grafico che, ad esempio per il ICA, mostra la scelta migliore per la larghezza del cono (DR) in funziona della molteplicità dei jet dello stato finale. Vecchio plot! 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

13 b-tagging Il b-tagging gioca un ruolo fondamentale sia nella selezione del canale ttH (4 b-jet nello stato finale) sia nel rigetto dei fondi risonanti (produzione tt + jet). Nell’analisi viene utilizzato un b-tagging combinato. vengono definite delle categorie vertici secondari “pseudo vertici” no vertici (almeno 2 tracce con Sip > 2) SIp della traccia più significativa Significanza della distanza del VS Massa del VS Rapidità delle tracce nel VS rispetto alla direzione del jet Significanza del parametro d’impatto delle tracce Molteplicità delle tracce Rapidità delle tracce ttH Poi si considera anche la significanza del parametro d’impatto della traccia dopo massa quark c Considerando una eff del 50% per i b si ottiene una eff sui c del ~10% e ~0.6% per udsg. 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

14 Ricostruzione del segnale
Preselezione: almeno 6 jet ICA ETcali > 20 GeV almeno 4 b-tagged jet D > 1 almeno 1 muone –Log10(L) < 1.75 1. Si selezionano tutte le coppie di jet leggeri che ricostruiscono il W entro tre sigma dalla massa (ricostruita tramite uso di informazioni MC) 2. Si selezionano le due soluzioni per il pz del neutrino 3. Si fa un loop su tutti i b-jet, i jet leggeri (1), le soluzioni del pz neutrino (2) e si applica un fit cinematico imponendo 4 vincoli di massa (W had, W lep, Top had, Top Lep) Si prende la soluzione che da la probabilità di c2 del fit cinematico più alta. 5. Con i due b-tagged jet che restano si costruisce massa Higgs 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

15 Ricostruzione del segnale: risultato
L’efficienza di “pairing” viene definita considerando il numero di volte che i due b-tagged jet risultano venire dai due b quark di decadimento dell’Higgs (criterio di matching angolare) Tutte le combinazioni di-b-tagged jet Uso del fit cinematico Efficienza di pairing: 14.3 % sigma = 39 Efficienza di pairing: 35.5% sigma = 29 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

16 Fondo QCD Limite superiore alla stima del fondo QCD. ( no trigger )
Considerando la produzione di jet e muoni debolmente correlata è possibile stimare l’efficienza di ricostruzione come prodotto dell’efficienza di ricostruzione dei jet e dei muoni QCD pT-hat > 170 GeV: 6 jet ET > 20 GeV, 4-btagged jet eff: % Ricostruzione del muone eff: 0.1% efficienza totale QCD = eventi in 30fb-1 = 1056 PT + IsoCalo + IsoTk + SIP PT + DR Jet-m + IsoTk + SIP ( no trigger ) Comunque applicando i tagli in cascata non abbiamo sufficiente statistica (non passa le selezioni nessun evento) per avere distribuzione di massa invariante. 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

17 Fondi Risonanti ET dei primi 6 jet ttH ttjj Variabile di b-tagging
Lo studio del fondo risonante tt + jet provenienti da quark leggeri risulta essere al momento il problema maggiore di questa analisi. ET dei primi 6 jet ttH ttjj Variabile di b-tagging primi 4 valori di b-tag I 6 jets del fondo sono più energetici  Il b-tagging aiuta ma non è sufficiente nella diminuzione degli eventi di fondo rispetto all’efficienza di segnale 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

18 ttH e ttjj: eventi attesi in 3 anni di presa dati
Sezioni d’urto considerate: ttH = 664 x 9.9% = fb. Eventi attesi in 30fb-1 = 1972 ttjj inclusivo = pb. Eventi attesi in 30fb-1 = Selezione degli eventi: Almeno 6 jet con: ETCal > 20 GeV, |h|<2.4 Almeno 1 muone con –Log(L) < 1.78 Almeno 4 b-tagged jet con il taglio di b-tagging > 0.5,1.0,1.5 taglio di b-tag ttH (Eff) ttjj (Eff x 0.85) S/B S/√B 0.5 2.5 % 0.05 % 0.64% 0.56 1.0 1.56 % 0.018% 1.1% 0.59 1.5 1.0 % 0.009 % 1.4 % 0.53 Preliminare Anche considerando una finestra di massa invariante intorno massa Higgs per il momento la situazione non migliora di molto  27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

19 Conclusioni Il lavoro di tesi ha una precisa collocazione nell’ambito dell’esperimento CMS. Il candidato ha avuto la possibilità di presentare molte volte la propria attività in riunioni al cern. Per il canale ttH questo è il primo tentativo di studio di fattibilità utilizzando una simulazione completa dell’esperimento. I risultati ancora non sono come sperati ma c’è ancora un anno di dottorato! 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti

20 Valutazione degli errori sistematici
Sviluppi futuri Ottimizzazione dei tagli cinematici in funzione di S/B (per esempio uso di una rete neurale) Ottimizzazione della efficienza di “pairing” utilizzando alcune informazioni angolari con il metodo della likelihood. Valutazione dei fondi tt+jets e del segnale con un nuovo generatore MC (Alpgen) Valutazione degli errori sistematici Scrittura delle note di cms e del p-TDR 27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti