Ricerca del bosone di Higgs nel canale WH → bbl per gli esperimenti CDF e DØ Federico Meloni Rosa Simoniello 1.

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1 Ricerca del bosone di Higgs nel canale WH → bbl per gli esperimenti CDF e DØ
Federico Meloni Rosa Simoniello 1

2 Bosone di Higgs L'Higgs è l'unica particella prevista dal MS che non è ancora stata osservata L'Higgs è: una particella scalare non ha né carica né colore e quindi si accoppia solo via elettrodebole 2

3 Limiti teorici su mH Unitarietà: mH<1.2Tev
Triviality bound: fornisce il limite superiore mostrato in figura Stability bound: fornisce il limite inferiore di mH delle decine di Gev 3

4 Limiti sperimentali su mH
LEP: mH>114 GeV al 95% di CL Misure elettrodeboli di precisione: fanno pensare a un Higgs leggero (mH<130GeV) 4

5 Produzione di Higgs in collider pp
a) Il loop virtuale è a priori su tutti i quarks ma il top domina b)Vector Boson Fusion c) Higgs-Strahlung d) Produzione con coppie associate tt Ci concentreremo sull'Higgs-strahlung 5

6 HW → bbln Higgs: Per mH<140Gev domina h→bb Per mH>140Gev domina h→W+W- W: qq 67% e 11%  11%  % Facciamo la scelta di un Higgs leggero e per il W una segnatura semileptonica per diminuire i fondi 6

7 Tevatron 7

8 CDF Tracker: Silicon detector Central outer tracker Magnete Preshower
Calorimetri: Elettromagnetico Adronico Camere a  8

9 Silicon detector ||<2.0
7 cilindri concentrici di rivelatori di silicio a microstrip È immerso in un campo magnetico di 1.4T → curva le particelle cariche (più lente e più leggere sono più sono curvate) Estremamente preciso → usato vicino al punto di collisione per cercare di distinguere particelle vicine 9

10 Central Outer Tracker ||<1.0
Immerso in 1.4T → traccia particelle cariche camera di 3m di diametro piena di gas di Argon e etano Fili più interni (sense wires) (raccolgono e-) Fili esterni più sottili (field wires) (raccolgono ioni) Più fili ci sono, prima l'e- raggiunge un filo → c'è meno pile up con eventi successivi 10

11 Magnete Solenoide superconduttore alla temperatura di 4.7K
Coassiale alla beam pipe Raggio 1.5m Campo magnetico 1.4T 11

12 Calorimetro elettromagnetico
||<3.6 Identificazione di sciami e- e  prevalentemente nel CEM (central electromagnetic calorimeter) con una risoluzione di Calorimetro a sampling: fogli di scintillatore plastico (assorbono energia e emettono luce) intervallato da strati di piombo 12

13 HAD calorimetro adronico
Calorimetro a sampling: fogli di scintillatore plastico (assorbono energia ed emettono luce) intervallato da strati di acciaio Identificazione di adroni → jet Per calcolare E del jet → Metodo del cono Risoluzione 13

14 Camera a  I  sono rilevati in 3 sottorivelatori separati:
CMU: 4 strati di camere di deriva. Rivela  con pT>1.4GeV e ||<0.6 CMP: altri 4 strati di camere dopo 60cm di accaio. Rivela  con pT>2.8GeV e ||< 0.6 CMX: 4 strati di camere. Rivela  per 0.6<||< 1 14

15 Camera  Ogni camera consiste in un solo filo (raccolta e-) in un cilindro di alluminio (raccolta ioni+) riempito di gas. Le camere danno una misura accurata della posizione del muone ma non del tempo in cui è passata la particella → dietro le camere a  si mettono strati di scintillatori che permettono di assegnare i  visti al rispettivo bunch riducendo il fondo dato dai  cosmici. 15

16 DØ 16

17 Tracker Silicon microstrip tracker (SMT)
Struttura di barre (r-) e dischi (r-z e r-) Difficoltà nell'evitare zone morte Central fiber tracking (CFT) || < 1.7 8 cilindri coassiali (20cm<r<52cm) di fibre scintillanti 17

18 Magnete Solenoide superconduttore di diametro 1.42m e L=2.73m B=2T
Richieste: Campo più possibile uniforme Più sottile possibile per: Aumentare spazio per il tracciatore Meno materiale davanti al calorimetro (1X0) 18

19 Preshower detector Costituito da strip scintillanti triangolari
Funziona sia come calorimetro sia come tracker Serve a migliorare l'identificazione degli e- CPS Tra solenoide e CC ||<1.3 2 FPS Attacati alle facce dell'end calo 1.5<||<2.5 19

20 Calorimetro Calorimetri a sampling Uranium/LiquidArgon CC → ||<1
End calo → ||~4 E del jet calcolata con il metodo del cono con DR<0.7 Non linearità corretta con una funzione empirica  20

21 Camere a  Per avere una misura precisa sul tracking (||<1):
Magnete toroidale centrale: Permette di rigettare  dai decadimenti  e K Migliora la risoluzione del momento Camera drift Contenitore 2.8mx5.6m con una miscela di gas (Argon, metano, CF4) per diminuire il tempo di raccolta delle cariche (tmax=500ns) Risoluzione = 1mm 21

22 Camere a  Scintillatore: Forward muon system ||<1.0
Permette di associare  al rispettivo bunch. Questo consente di ridurre notevolmente il fondo dato da  cosmici. Forward muon system 1<||<2 22

23 WH → l bb Il canale è caratterizzato da: W con decadimento leptonico
Un leptone con alto momento trasverso Energia trasversa mancante Due getti di cui almeno uno taggato come b 23

24 CDF L'analisi si basa sulle misure prese tra Febbraio 2002 e Febbraio 2006 CEM e CMUP 955 ± 57 pb-1 CMX 941 ± 56 pb-1 24

25 DØ L'analisi si basa su 1.05 fb-1 di dati presi a D0 tra l'aprile e febbraio 2006 Per l'analisi si utilizzano anche: Eventi con 3 getti Eventi con elettroni “in avanti” con ||>1.5 25

26 Tagli di CDF 1 solo leptone isolato ad alto momento
ET > 20 GeV per elettroni PT > 20 GeV per muoni In R = 0.4 ci deve essere meno del 10% dell'energia del leptone La distanza tra il vertice primario (fit tracce provenienti dal fascio) e l'inizio della traccia leptonica deve essere di minore di 5 cm 26

27 Per l'analisi si usano eventi con W+2j.
Tagli di CDF fondo Z → ll con un leptone non identificato sono rigettati gli eventi con un altro leptone di pT>10GeV che forma una massa invariante con il primo vicina al range della Z (76 < m < 106GeV) Energia mancante > 20 GeV Due getti H → bb con grande energia trasversa I getti devono essere nella regione di pseudorapidità coperta dal tracciatore per poter ricostruire i vertici secondari dei b ET > 15 GeV ||<2.0 Per l'analisi si usano eventi con W+2j. W+1,W+3, W+>3 si usando per verificare il modello per il fondo 27

28 Tagli di DØ Per il leptone isolato PT > 15GeV
> 20GeV (25 per eventi con e- in avanti) Per i getti: Se due getti → pT>25 e 20 GeV, ||<2.5 Se tre getti → pT>25; 20; 20 GeV e ||<2.5 La somma dei moduli dei pT>60GeV 28

29 Tagli di DØ MW ricostruita correttamente con la Leptone pT > 40 – 0.5 x per escludere il fondo multigetto L'interazione deve avvenire nel rivelatore di vertice 29

30 b-tagging a CDF L'Higgs decade principalmente in coppie bb
Utilizzare il b-tagging aiuta a eliminare il fondo di QCD Per migliorare la purezza del segnale Almeno uno dei due getti deve essere taggato come b dall'algoritmo SECVTX Se solo un getto è taggato come b, allora viene anche esaminato da una rete neurale Se entrambi i getti sono taggati come b, allora questo è sufficiente. 30

31 b-tagging a CDF I fondi principali che potrebbero causare un mistag sono dovuti all'errata identificazione di getti gluonici o leggeri o dal confondere quark c come getti b. Per questo si utilizza una rete neurale (NN) per migliorare la purezza del campione taggato 31

32 SECVTX in breve Tracce comprese in R=0.4 (in -)
Le tracce sono catalogate attraverso la loro significanza (S = d/d) I vertici secondari sono ricostruiti con due filtraggi successivi di alta e più bassa qualità Il primo passaggio richiede 3 tracce con pT>0.5 GeV e S>2.0 almeno una traccia con pT>1.0GeV 32

33 dxy/xy > 7.5 Positivo dxy/xy < -7.5 Negativo
SECVTX in breve Il secondo 2 tracce con pT > 1.0 GeV e S>3.5 almeno una traccia con pT>1.5 GeV Se uno dei due filtri ha successo, si calcola la significanza trasversa del vertice (dxy/xy) Infine i getti sono taggati positivamente o negativamente a seconda del loro segno dxy/xy > 7.5 Positivo dxy/xy < -7.5 Negativo Il segno indica la posizione del vertice secondario rispetto al primario lungo la direzione del getto. 33

34 NN tagger Si compone di due reti in serie basate su 16 variabili (molteplicità della traccia, massa invariante, vita media, funzione di frammentazione etc) Una rete b-l che serve a distinguere i getti b dai getti leggeri Una rete b-c che distingue getti b e getti c Gli eventi che superano un dato taglio di entrambe le reti sono accettati 34

35 NN tagger Per il training della rete si usano eventi che hanno superato il tag con SECVTX La rete neurale viene validata confrontando i risultati sui dati e su eventi montecarlo Si sceglie un taglio per il 90% di efficienza con NNb-l = 0.182 NNb-c = 0.242 35

36 Fondi Lo stato finale l bb è raggiunto anche da altri processi.
I principali fondi sono dovuti a: produzione di W + getti produzione di tt fondi QCD con getti senza W processi elettrodeboli 36

37 QCD senza W Si confondono con per la presenza di falsi leptoni o false energie mancanti I leptoni non W sono ricostruiti quando un getto passa i criteri di selezione per i leptoni un quark pesante decade semileptonicamente L'energia mancante può essere dovuta errori di misura dell'energia decadimenti semileptonici di quark pesanti 37

38 QCD senza W E' difficile riprodurre la seconda classe di errori poiché i motivi che portano ad una errata misura di E non si possono inserire nei montecarli Pertanto il contributo degli eventi senza W viene stimato a partire dai dati prima dell'applicazione del b-tagging In generale gli eventi senza W sono caratterizzati da leptoni non isolati e poca energia mancante 38

39 Mistag La probabilità con cui il SECVTX commette errori nel taggare getti leggeri viene ricavata da campioni generici di getti catalogati per diverse , , ET del getto, molteplicità di traccia, ET totale dell'evento. Le probabilità di tagging sono sommate per tutti i getti taggabili dell'evento (cioè con almeno due tracce nel rivelatore a silicio) La probabilità di un doppio errore è bassa perciò quanto fatto costituisce una buona stima per il singolo mistag Le tracce con parametri non fisici sono una buona stima per il fondo. 39

40 W + Getti pesanti Le principali sorgenti di fondo per i vertici secondari sono Wbb, Wcc e Wc Questi processi sono noti solo al LO perciò la frequenza di questi processi viene normalizzata con i dati una volta che si sono sottratti tutti gli altri fondi noti 40

41 TOP e processi elettrodeboli
La produzione di tt e di top singolo costituiscono entrambe un fondo di leptone+getti (t → W + b) Anche diversi processi elettrodeboli possono contribuire WW possono decadere in , l e due getti di cui uno potrebbe essere c WZ → W bb o Wcc Z → +- con successivo decadimento adronico o leptonico 41

42 Accettanza del segnale dell'Higgs
La cinematica del processo WH → lbb è ben nota ed è stata simulata con dei montecarlo Si prende in considerazione un range di masse tra 110 e 150 GeV poiché questa è la regione in cui H → bb è dominante Il numero di eventi aspettati è dato da Dove  è l'efficienza del detector, ∫Ldt è la luminosità integrata,  la sezione d'urto di produzione, B il branching ratio Le maggiori fonti di inefficienza sono l'identificazione dei leptoni, la cinematica dei getti e il b-tagging 42

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44 Ottimizzazione della ricerca
Si calcola la significanza del segnale (S/√B) S e B sono il numero aspettato di eventi rispettivamente di segnale e fondo. In questa analisi la miglior significanza si trova nella distribuzione con due getti La miglior significanza si ottiene per un getto selezionato dal SECVTX e che ha sorpassato il filtro della rete neurale oppure da due getti taggati da SECVTX 44

45 A sinistra 1b-tag+NN, a destra 2b-tag
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46 Analisi dei dati a CDF Si usa una tecnica di Likelihood istogrammata
Il numero di eventi in ogni bin segue la distribuzione di poisson Dove ni, i e Nbin rappresentano il numero di eventi osservati, il numero di eventi aspettati ed il numero dei bin Si pone i = si + bi (segnale e fondo) 46

47 Analisi dei dati a CDF Il limite superiore per la produzione dell'Higgs è estratta in modo bayesiano dalla Likelihood Mentre il fondo viene estratto da una likelihood più complicata che tiene conto dei diversi contributi presi in esame precedentemente 47

48 Risultati CDF Si assume una distribuzione a priori per B piatta e si integra su tutti i parametri eccetto B Si osserva che il limite nella regione di bassa massa è al più due deviazioni standard al di sopra di quanto aspettato. Tuttavia questo è ancora compatibile con una fluttuazione delle distribuzioni dei due getti intorno a mH=115 GeV 48

49 Analisi dei dati a DØ Si analizza la distribuzione dei due getti (2b-tag + NNb loose; 1b-tag+ NNb tight) e una rete neurale per l'analisi. La rete neurale è basata su 7 variabili cinematiche: pT del primo e del secondo getto in ordine di pT R(j1; j2) (j1; j2) pT della somma dei due getti Massa invariante dei due getti pT(W) 49

50 Analisi dei dati a DØ La rete neurale viene addestrata per ogni valore di massa dell'Higgs, e, , 1b-tag e 2b-tag Le reti ottenute vengono quindi applicate ai dati W+2getti ed il loro output utilizzato per l'analisi finale Nel caso di W+3 l’analisi si basa sulla distribuzione di massa invariante di due getti. Si utilizza quindi il metodo del CL per cercare la compatibilità dei dati con la presenza di un segnale di Higgs 50

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52 Risultati DØ In questa analisi, la differenza tra limiti osservati e aspettati è meno di 1.5 52

53 Risultati combinati La combinazione delle misure di CDF e DØ ha portato ad escludere al 95% di CL una regione di massa tra i GeV. L’esclusione è stata calcolata attraverso un rapporto tra sez d’urto misurata e calcolata per i diversi valori di massa dell’Higgs 53

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55 Bibliografia Diapositive del corso di particelle 2 del professore Luciano Mandelli Search for associated W and Higgs boson production in pp collisions at √s=1.96TeV Physical review letters 6 february 2009 Search for Wbb and WH production in pp collisions at s= √ 1.96TeV Physical review letters 11 march 2005 Search for Standard Model Higgs boson production in association with a W boson at CDF 24 March 2009 Combined CDF and DØ Upper Limits on Standard Model Higgs-Boson Production with up to 4.2 fb−1 of Data Draft “The upgraded D0 detector” ( 55