Prime misure: per Jet e QCD
P.Francavilla & C.Roda
Universita` e I.N.F.N. Pisa
III Physics Workshop ATLAS
Italia 16-17 Giugno 2009
P.Francavilla, C.Roda
Universita` & INFN Pisa
1
Sommario
Le misure di QCD che si possono fare con i
primi dati
I jet con cui farle: novita` sull’algoritmo di jet
La scala dei jet
Quale calibrazione per i primi dati
Come controllare la scala dei jet
Gli argomenti non affrontati…
Conclusioni
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Jets in physics analysis…
L’enorme sezione d’urto di QCD produrra` una valanga di jet …
10 pb-1 @ 14 TeV -> O(100) jet
pT > 1TeV
D0 e CDF pTMax = 700 GeV
s 14TeV
107
s 1.8TeV
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• Fondo: QCD e` il maggior fondo per
tutte le analisi di scoperta, dobbiamo
dimostrare di saperlo misurare e
controllare
• PDF: sensibilita` alle pdf a grande x
• Scoperta: Le stesse misure una volta
capita la regione “nota” possono
essere utilizzate per misure di
scoperta (sottostruttura del quark,
extra large dimension, resonant
production)
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Le misure da fare con i primi dati
• Inclusive:
• Jet cross section vs pT
• Rapporto delle sezioni d’urto in regioni di eta
• Jet shapes
• Dijet events
• Delta Phi
• Spettro Mjj
• CosTheta*
• Multijet studies …
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Delta Phi Jet Jet - Decorrelation
Prima pubblicazione di QCD del
RUNII di D0: PRL94221801. Jet scale
uncertainty 7%, maggiore contributo a
errore sistematico. Max pT = 180 GeV
Δφ e` molto sensibile alla radiazione
ISR di QCD -> tuning di Pythia.
Risultati di D0 ben descritti da NLO
pQCD e HERWIG, ALPGEN,
SHERPA
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DiJet Mass
Predicted number of events
|η1, η2|<2.2
10 pb-1
M.Hurwitz
Misura di CDF: PRL D79,112002 (2009)
Le misure sono in accordo con NLO pQCD.
Non c’e` evidenza di nuove risonanze.
L’errore sulla scala di energia e` l’errore
sistematico piu` rilevante.
ATLAS
Con 10 pb-1 possiamo
vedere fino a eventi
con Mjj = 4 TeV
@4 TeV PDF
uncertainty ≈ 30%
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ATL-PHYS-INT-2008-042-1
χ = exp(|η1-η2|)
QCD: flat
Contact interaction: excess at low χ
Una disuniformita` in eta del
5% genera fino a 25% di shift
in χ
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M.Hurwitz
Misura di cosθ*
Sezione d’urto inclusiva
dei jet in funzione del pT
Incertezze sulle misure
700<M<1400 GeV
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Una piccola rivoluzione in ATLAS …
quali jet utilizzare ?
• Chiunque di voi abbia avuto a che fare con jet ha probabilmente
combattuto con la decisione di quale algoritmo di jet utilizzare ?
•
L’algoritmo di jet e` un modo per semplificare la visione dell’evento
cercando di liberarsi del processo di frammentazione per risalire alla
dinamica dei partoni
•
Non c’e` un modo unico per implementare questa “proiezione” ma
l’esperienza ci ha fatto capire quali sono le proprieta` sperimentali e
teoriche che vorremmo che l’algoritmo avesse
• I jet sono nati con un algoritmo a cono che ha via via mostrato i suoi
limiti. Gia` D0 e CDF hanno cercato di cambiare algoritmo di jet ma
con grossa difficolta` e poco successo…
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Dei “buoni” jet per questi studi
… dal punto di vista teorico:
• Devono essere “collinear and infrared safe” cioe` la ricostruzione
dell’evento non deve cambiare se aggiungo un partone a basso pT o se un
partone viene splittato in due partoni
• PERCHE` ?
• Perche` voglio poter confrontare le misure con le predizioni teoriche e
l’applicabilita` ai calcoli di pQCD e` possibile solo se l’algoritmo e` collinear
and infrared safe I
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Dei “buoni” jet per questi studi
… dal punto di vista sperimentale:
• Veloce: gli eventi ad LHC avranno alta molteplicita` con hard jets
sovrapposti a underlying event e pile-up … l’algoritmo di jet deve
essere anche su eventi complessi
• Insensibile a processi soffici, quindi guidato dalla parte hard
dell’evento
• Stessa visione dell’evento se applicato alla lista delle particelle mc o
ai depositi calorimetrici: insensibilita` all’input -> alta efficienza e
purezza e facilita` nella calibrazione
• Flessibilita`:
Jet “grossi” per segnali esotici
Jet “piccoli” per top
Possibilita` di cercare la sottostruttura dei jet es.: highly boosted
W,Z,H->1jet(bb)
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Dei “buoni” jet dai nuovi algoritmi
Da molti anni si cerca di andare verso un algoritmo di jet definito in un modo
migliore che abbia buone proprieta` sia dal punto di vista teorico che da
punto di vista pratico/sperimentale. Due tipi di algoritmi sono stati proposti
negli ultimi anni che ben soddisfano queste richieste: SISCONE & AntiKT
Grosso lavoro per confrontare le performance di questi algoritimi
con quelli piu` standard (cone, KT).
AntiKT e` l’algoritmo che e` risultato avere migliori performance
da tutti i punti di vista:
. teorico;
• Soddisfacente dal punto di vista
• Dal punto di vista tecnico (utilizzo di memoria,velocita`);
• Efficenza e purezza: migliore efficenza a basso pT (controllato
su QCD inclusiva ed esclusiza, top, light and b-quark…), minore
sensibilita` al tipo di input (truth o segnali calorimetrici);
• Migliore match ai jet trigger;
• Nessuna problema con le calibrazioni
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H1: calibrazione al Particle Jet
I jet ricostruiti dai depositi calorimetrici alla scala EM differiscono per circa il
20-30% dall’energia del particle-jet con grosse non linearita` dovute
(principalmente) a energia persa nel Dead Material + non-compensazione
dei calorimetri.
L’idea` e` utilizzare la densita` dei depositi di energia per discriminare i
depositi elettromagnetici da quelli adronici
w(ρcell,CellPosition) coefficients
E EM
Ecell j
obtained by minimizing the
j jet
energy resolution with respect to
cell j Ecell j /Vcell
particle jets on QCD di-jet
events.
E w ( cell ,CellPosition )Ecell
H1
j
j
j
Solo jet lontani dai crack vengono utilizzati per ottenere i pesi. Un ulteriore
peso viene utilizzato per migliorare l’equalizzazione e la linearita`.
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ECAL Q(pT H1,)E H1
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From the uncalibrated jet to the calibrated jet
E reco
Etruth
EM
S.Eckweiler
A.Gupta
E reco
E truth CAL
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Cosa sappiamo della sistematica di H1
Funzionamento del metodo
• massima non linearita` sul campione da cui si ottiene (QCD) la
calibrazione e` del <4% a pT = 20GeV
• il metodo funziona bene per qualsiasi tipo di jet
Dipendenza dal campione
• Se applico la calibrazione ad un campione diverso (diverso generatore,
tipi di jet …) da quello per cui la ho ottenuta: SUSY, top, gamma-jet …
si ha una massima non linearita` del 5%
Linearita` in E
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ttbar Sample
B.Salvachua
F.Paige
SUSY Sample
Linearita` in E
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Cosa sappiamo della sistematica di H1
Dipendenza dalla descrizione della
geometria del rivelatore
• Calibro un rivelatore perfetto e applico
la calibrazione ad un rivelatore con
maggiore Dead Material nella regione
del Gap(η ≅ 1.5) Effetto dell’ordine
del 5%
Dipendenza dal modello di
shower adronico
• Calibro con un modello di
shower (QGSP) e lo applico
ad un modello diverso
(QGSP_BERT) Effetto
dell’ordine del 5-8%
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H1 su dati veri …
Test con pioni singoli al TB
Linearita` pioni vs E
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Discrepanza pioni vs E
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ATLAS – CSC Note –
Detector Level Jet corrections
• Ottengo la calibrazioni con pioni (e protoni) MC in configurazioni CTB
• Applico la calibrazioni ai pioni del TB e verifico le performance confrontando con
l’energia del fascio
• Discrepanza tra dati e MC alla scala EM 2%
• Discrepanza tra dati e MC alla scala HAD 4%
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Sebbene si siano fatti molti studi per capire le peformance
di H1 il principale problema e` che H1 si basa su una
buona descrizione dati/MC: shower, frammentazione,
risposta del rivelatore …
Cosa possiamo fare per controllare se questo e` vero con i
primi dati ?
Campioni di controllo 10pb-1
Le prime misure da fare alla scala EM
(alcuni esempi):
• uniformita` con i muoni: dE/dx
• E/p per traccie isolate
• dijet balance vs pt/eta
• W->jj
• gamma/jet balance
• Plot basati solo su quantita` misurabili
• Alcuni di questi plot danno informazioni in
assoluto altri solo come confronto Dati/MC
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Scala EM: cosa sappiamo gia`…
C.Santoni, G.Usai
M.Volpi
Uniformita`Muoni in TileCal da Splash Events
Struttura di TileCal da Cosmici
Estrapolazione delle tracce del
tracciatore al calorimetro
4%
L’analisi si propone di arrivare a
misurare l’uniformita` della calibrazione
EM di TileCal
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Sfruttando pTJet = pTgamma si ottiene
una stima dell’energia “vera” del jet
(E’):
P.Weber
Sfruttando pTJet(η=0) = pTJet(η) si
ottiene una stima della non
uniformita` in eta
M.Cascella,V. Giangiobbe
Eventi Gamma+Jet
Eventi QCD DiJet
Plot di controllo alla scala EM
1pb-1
E ' E T cosh( Jet )
@EM la non linearita` e` dovuta (in
gran parte) a dead material + non
compensazione
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Plot di controllo alla scala H1
Eventi Gamma+Jet
Eventi QCD DiJet
1pb-1
Effetto del fondo da
(ri)studiare
M.Cascella,V. Giangiobbe
P.Weber
… e se scopriamo che la scala EM e` fuori del 10% ?
1. Do NOT Panic
2. Si lavorera` per capire dove e` il problema
3. Come back-up temporaneo possiamo utilizzare una calibrazione
completamente/parzialmente data-driven
4. Questo al prezzo di perdere alcuni campioni di controllo e quindi piu` difficolta`
nella stima della sistematica
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Un esempio: EM+Dijet+GammaJet
Correzione uniformita`
P.Weber
M.Cascella,V. Giangiobbe
Correzione scala assoluta
Accurancy on all pT range 2%
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Accurancy on pT range 4%
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Argomenti importanti di cui non ho
parlato ...
Misure con particelle isolate: E/P
Studi per controllo della frammentazione
Correzioni per le efficienze di trigger
Unfolding della risoluzione
Misure per il tuning del MB UE
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Conclusioni
Il controllo della misura dei jet ha un impatto su molte delle
misure di scoperta.
Misure importanti come benchmark della comprensione della
dinamica della QCD che sara' uno dei fondi per molte analisi.
Capire il prima possibile gli effetti sperimentali e le
sistematiche, specialmente per la calibrazione, avra' un grosso
impatto su molte ricerche.
Molto lavoro e' stato fatto su questi argomenti, in preparazione
dei primi dati di LHC.
Queste tipo di misure saranno fattibili con i primissimi dati di
LHC sarebbe bello se si riuscisse ad aumentare la massa
critica italiana su questo argomento…
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AntiKt Algorithm
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Risoluzione
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Calibration using data: Gamma + jet
Validation: comparing balance at
reconstruction, particle jet and parton
level gives indication on source of
unbalances and deviation between MC
and data:
pT gamma
UE
Source of pT unbalance:
pT jet
1. effect of ISR contribution.
3. contribution of UE event
4. calibration biases
pT balance at parton level is within <1%
ISR effect is small
pT balance
2. losses due to unclustered energy.
Parton level
Particle level Cone 0.7
Reconstruction level Cone 0.7
Cone 0.7 is correctly calibrated (red vs
blue) and losses due to out of cone
energy are compensated by UE (blue vs
black).
(pTγ+pTparton)/2 (GeV)
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5%
(pTγ+pTparton)/2 (GeV)
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di-jet events
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χ distribution (truth level)
χ = exp(|η1-η2|)
Expected shape
– QCD: flat
– Contact interaction: excess
events at low χ
700<M<1400
0.5 pb-1
Truth-level shape
– Keep simple cuts
• pT>50 GeV for both jets
• |η|<2.2 for both jets
– Additional cuts for unbiased
distribution
• |η1-η2|<2.7
• |η1+η2|<1.7
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M>1400
15 pb-1
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CosTheta*
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W->jj with AntiKt
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I campioni di controllo
Le prime misure da fare alla scala EM (alcuni esempi):
• uniformita` con i muoni: dE/dx
• E/p per traccie isolate
• Plot basati solo su quantita` misurabili
• dijet balance vs pt/eta
• Alcuni di questi plot danno informazioni in
• W->jj
assoluto altri solo come confronto Dati/MC
• gamma/jet balance
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JetEtMiss Meeting T.Carli
Sommario dei risultati sugli algoritmi di jet
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Jet physics in analysis
• Con 10 pb-1 @ 14 TeV si avranno un
centinaio di jet con pT > 1TeV
• Le analisi di D0 e CDF pTMax = 700 GeV
• Un grande spazio di nuovi Q2,x
da esplorare
• Nuove informazioni sul protone
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W. Stirling, LHCC Workshop “Theory of LHC
Processes” (1998)
*annotation from J. Huston, Talk @ ATLAS
Standard Model WG Meeting (Feb. 2004)
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Dei “buoni” jet dai nuovi algoritmi
Da molti anni si cerca di andare verso un algoritmo di jet definito in un modo
migliore che abbia buone proprieta` sia dal punto di vista teorico che da
punto di vista pratico/sperimentale. Due tipi di algoritmi sono quelli che
meglio soddisfano queste richieste:
Run II Jet Physics: Proceedings of the Run II QCD
and Weak Boson Physics Workshop, 2000
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I nuovi algoritmi di jet
Molto lavoro negli ultimi mesi e`
stato fatto per decidere:
• sostituiamo il default cone ?
• con quale delle molte scelte ?
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