Relazione sull’attività del secondo anno di dottorato: “Studio del canale ttH con il

rivelatore CMS ad LHC”

candidato relatore

Daniele Benedetti Paolo Lariccia

27 Ottobre 2005 Daniele Benedetti 2

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

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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-> semileptonico W->e 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 AN2005-025)

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Importanza del canale ttH per la scoperta del bosone di Higgs

Per MH (120-130) GeV

Sezione d’urto

Rapporto di decadimento

Fondo atteso

Osservabilità

ggHbb P1+D1 NoggH P1+D2 SiggttHttbb P2+D1 ?

P1

D2

D1

P2

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Il canale ttH

(pb)

ttH (LO) 0.577

ttH(NLO) 0.664

MH = 115, 120, 130 GeV

Rapporto

di decadimento

W qq 67.6%

W-> 10.8%

H (120 GeV) bb 67.8%

Total H->bb, W->qq, W->9.9%

1. muone isolato2. 4 b-jet 3. 2 jet leggeri4. energia trasversa mancante5. possibile jet aggiuntivi da ISR/FSR

oggetti nello stato finale:

ingredienti chiave:ricostruzione dei jetb-tagging

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Selezione del muone: variabili discriminanti

R Mu-Jet PT Muon

Tracker Iso Calorimeter Iso

IP Significance

Le distribuzioni mostranoun potere discriminante tramuoni “good” e “bad”. Ledistribuzioni normalizzatesono considerate pdf (probability density function)

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)

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Selezione del muone: likelihood ratio

Li = La Likelihood ratio totale è: L = i=1n Li

PiS(xj)

PiS(xj) + Pi

B(xj)

Le funzioni di densità di probabilità sono state quindi combinatein un likelihood ratio:

3 variabili:PT, Rjet-muone, IsoTk

4 variabili:PT, Rjet-muone , IsoTk, SIP

-Log10(L) -Log10(L)

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Selezione del muone: risultati

Prestazioni per differenti combinazioni delle variabili

Blu = 3 VariabiliRosso = 4 Variabili

PT + IsoCalo + IsoTk + SIP

PT + R Jet- + IsoTk + SIP

PT + IsoCalo + R Jet- + SIP

Mu eff ~ 90 % Fake eff ~ 1%

Lo strumento è implementato, con una classe in c++, nel software ufficiale dell’esperimento

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 sonostate valutate in termini di efficienza (good vs fake muon) al variare del taglio –Log10(Ltot).

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Energia trasversa mancante

MuonsT

JetRawT

tedJetCalibraT

TowersTT EEEEE )(

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 conservazionedel quadrimomento alla massa del W:

222 )()( ppEEMW

Questa eq. negli eventi ttH ha soluzioni reali nel 66% delle volte.Il 34% degli eventi viene recuperatoconsiderando il neutrino collineare al muone: pz

= pz

RMS = 29.49

RMS = 59.23RMS = 30.79

RMS = 55.68

Risoluzione neutrino

trasversa longitudinale

Solo soluz. reali

Soluz. reali + coll.

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Selezione dei jet: algoritmi consideratiLa ricostruzione dei jet adronici può essere effettuata considerando differenti algoritmi:

2

2ij2

jT,2

iT,ij

2iT,ii

D

ΔR)k,min(kd

kd

Vengono associate le torri entro un raggio ΔR (0.7 o 0.2) attorno al seed e viene calcolato il baricentro del jet.

22 conoR

Selezionate le torri calorimetriche con ET > Etseed (tipicamente 2 GeV)

si cerca il d minimo:

Per ogni precluster i e per ogni coppia di precluster i,j si definiscono (D=0.2->1):

• se (dmin = dii) jet trovato.• se (dmin = dij) unisco i e j (4-vector sum) in un nuovo dii

algoritmo a cono algoritmo a cono vicinanza in vicinanza in angoloangolo

algoritmo Kalgoritmo KTT vicinanza in P vicinanza in PTT e angolo e angolo

Due jet vengono uniti se l’energia di sovrapposizione è >50-75%

Principali parametri:• larghezza del con R • Energia del seed• Energia di attivazione delle torri

Principali parametri:• D (simile al concetto di cono)• Energia di attivazione delle torri

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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 = (i jet-parton)/n i = 1…n n = numero di partoni

• Energia E = ( | Ejet/Epar -1 |)/n

• efficienza s di trovare n jets nell’evento (dopo ET e 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.

1 24

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Selezione dei jets: variabili di Les Houches

I risultati ottenuti possono infine essere riassunti in un graficoche, ad esempio per il ICA, mostra la scelta migliore perla larghezza del cono (R) in funziona della molteplicità dei jet dello stato finale.

Vecchio plot!

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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)• 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

• SIp della traccia più significativa

Poi si considera anche la significanza del parametro d’impatto della traccia dopo massa quark c

Considerando una eff del 50% per ib si ottiene una eff sui c del ~10% e ~0.6% per udsg.

ttH

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Ricostruzione del segnale

Preselezione:1. almeno 6 jet ICA ETcali > 20 GeV 2. almeno 4 b-tagged jet D > 13. 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)4. Si prende la soluzione che da la probabilità di 2 del fit cinematico più alta.5. Con i due b-tagged jet che restano si costruisce massa Higgs

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Ricostruzione del segnale: risultatoL’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

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Fondo QCD

Considerando la produzione di jet e muoni debolmente correlata è possibilestimare l’efficienza di ricostruzione come prodotto dell’efficienza di ricostruzione dei jet e dei muoni

Limite superiore alla stima del fondo QCD.

QCD pT-hat > 170 GeV:6 jet ET > 20 GeV, 4-btagged jet eff: 0.16 %Ricostruzione del muone eff: 0.1%

PT + IsoCalo + IsoTk + SIP

PT + DR Jet- + IsoTk + SIP

( no trigger )

efficienza totale QCD = 1.6 10-6

eventi in 30fb-1 = 1056

Comunque applicando i tagli in cascata non abbiamo sufficiente statistica (non passa le selezioni nessun evento) per avere distribuzione di massa invariante.

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Fondi RisonantiLo studio del fondo risonante tt + jet provenienti da quark leggeri risulta essere al momento il problema maggiore di questa analisi.

ttH ttjj

ET dei primi 6 jet

Variabile di b-taggingprimi 4 valori di b-tag

I 6 jets del fondo sono più energetici

Il b-tagging aiuta ma non è sufficiente nelladiminuzione degli eventi di fondo rispettoall’efficienza di segnale

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ttH e ttjj: eventi attesi in 3 anni di presa datiSezioni d’urto considerate:ttH = 664 x 9.9% = 65.74 fb. Eventi attesi in 30fb-1 = 1972ttjj inclusivo = 507.8 pb. Eventi attesi in 30fb-1 = 15234000

Selezione degli eventi:• Almeno 6 jet con: ETCal > 20 GeV, ||<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-tagttH (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

Anche considerando una finestra di massa invariante intornomassa Higgs per il momento la situazione non migliora di molto

Pre

limin

are

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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!

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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