electrons de bas p t et dans les jets
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Electrons de bas p T et dans les jets. Frédéric Derue Laboratoire de Physique Nucléaire et de Hautes Energies de Paris, IN 2 P 3 -CNRS; Université Pierre et Marie Curie-Paris6; Université Denis Diderot-Paris7. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Physique ATLAS France, session egamma 28 mars 2006 1
Electrons de bas pT et dans les jets
Frédéric Derue Laboratoire de Physique Nucléaire et de Hautes Energies de Paris, IN2P3-CNRS; Université Pierre et Marie Curie-Paris6; Université Denis Diderot-Paris7
motivations
algorithme
performances
étiquetage des jets de b (voir présentation de Henri)
reconstruction du J/
utilisation avec les données CTB
comparaison softe/egamma
une remarque finale
conclusion
Travail effectué principalement parF. Derue, A. Kaczmarska (LPNHE)J. Cochran (Iowa SU)Une aide toujours importante deD. Zerwas (LAL)
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électrons dans les jets
désintégrations semi-leptoniques de hadrons B (b→e),
en cascades (b→ →c e), en avec cascade →b →e
étiquetage des jets de b avec des électrons mous
électrons de bas pT : J/e+e-
physique du B
intercalibration in-situ à basse énergie du calorimètre électromagnétique
comparaison egamma / softe
gagner en efficacité là où egamma ne l’est pas (vers quel pT, le crack ?)
minimiser les doublons
motivations
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L’algorithme utilise une trace comme graine de départ. Cette trace est extrapolée jusque le 2nd compartiment du LArEM. Autour de ce point un cluster 5*5 .est construit
: NB seules les traces de bonne qualité (coupures standard) sont utilisées.
Les variables décrivant la forme de la gerbe sont calculées par rapport à la cellule la plus chaude trouvée dans une petite fenêtre (~3 cellules en eta) autour de l’extrapolation. Dans le 1er compartiment on se réfère à la position extrapolée ….
les variables de forme de gerbe ont le même sens que pour egamma mais la valeur peut être un peu différente les variables discriminantes utilisées sont différentes de egamma
Entre DC1 et Rome l’algorithme n’a pas changé (~première implémentation)Entre Rome et CSC la partie identification est identique, la partie de clusterisationa été modifiée/simplifiée.
L’algorithme était optimisé pour l’étiquetage des jets de b. Le travail de ces derniers mois vise à le rendre plus facilement utilisable comme source de nouveaux candidats électrons à basse énergie et plus facilement comparable à l’algorithme standard.
algorithme
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fraction de TR hits
différence en entre la gerbe et le point d’impact
~E(3*7)/E(7*7)
E1/E
largeur dans le 1ercompar-timent
E/p
paramètre d’impact transverse
E3/E
pionselectrons
On notera que le calorimètre hadronique n’est pas utilisé,car il a une trop grosse granularité
Des variables a priori importantes de l’identification standard ne sont pas là (structure fine de la gerbe dans les strips etc…) : peut être important .. mais pas urgent
variables discriminantes
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e-id (J/)= 80%
R (bbX)= 1050 ± 50
Efficacité d'identification des électrons
Pio
n r
ejec
tio
n
J/permet d'obtenir un rapport S/B ~2 après sélection dans une fenetre de masse et fit sur un vertex des paires
préalable à l'utilisation des soft-électronspour faire de l'étiquetage des jets de b
WH (Hbb)
ttH (Hbb)
e-id (WH120)= 80%
R (WH)= 245 ± 17
résultats DC1 issus de ATL-PHYS-PUB-2006-001 et ATL-PHYS-PUB-2006-004
e-id (ttH)= 80%
R (ttH)= 208 ± 11
Les performances obtenues avec les données Rome sur le WH sont similaireset sont obtenues aussi bien au niveau CBNT que AOD
performances
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e-id (WH120)= 80%
R (u-jets)= 561 ± 35
Efficacité d'identification des électrons
Pio
n r
ejec
tio
n
La différence de performances est due au paramètre d’impact transverse
WH (Huu)
WH (Hbb)
e-id (WH120)= 80%
R (c-jets)= 508± 54
résultats DC1 issus de ATL-PHYS-PUB-2006-001
e-id (WH120)= 80%
R (b-jets)= 245±17
Le lot de données à partir duquel les PDFs sont créés va influencer les performancesIl est difficile de trouver des PDFs universelles (pT,, densité du jet)
WH (Hcc)
performances suivant le type de jet
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e-id (WH120)= 80%
R (pas de pile-up)= 561 ± 35
Efficacité d'identification des électrons
Pio
n r
ejec
tio
n
La différence de performances est due au TRTWH (Huu)
WH (Huu)
e-id (WH120)= 80%
R (basse lumi)= 420± 21
e-id (WH120)= 80%
R (high lumi)= 133±5
La variable issue du TRT, la plus discriminantede l’algorithme, est aussi la plus sensible au pile-up
WH (Huu) basse lumi haute lumi
performances suivant la luminosité
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e-id (WH120)= 80%
R (NN)= 1245 ± 114
Efficacité d'identification des électrons
Pio
n r
ejec
tio
n
le lot de bruit de fond utilisé pour entrainerle NN est dominé par des H→ .uu
le NN est donc optimisé pour ce lot ….
WH (Huu)
WH (Huu)
e-id (WH120)= 80%
R (likelihood)= 561± 35
pour le lot H→ ’ 70%cc le gain est d environpour le lot H→bb le gain est d’environ 10%sauf à haute lumi (~40%)
On compare ici les performances obtenues avec un maximum de vraissemblance et un réseau de neurones
performances suivant la méthode statistique
Une identification basée sur des coupures va être mise en œuvre. Plus simple d’utili-sation la réjection obtenue est nettement moins bonne car les variables sont corrélées
Le NN est intéressant mais à manier avec précautions au début car il est très dépendant du lot de données
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e-id (WH120uu)= 80%
R (DC1)= 561 ± 35
R(Rome) = 654 ± 68
Efficacité d'identification des électrons
Pio
n r
ejec
tio
n
de petits changements sur la création des PDFs expliquent les différencesex: dans Rome il n’y a plus de candidats avec E/p<0.7
WH (Hbb) DC1
WH (Hbb) Rome
e-id (WH120bb)= 80%
R (DC1)= 245 ± 17
R (Rome) = 223 ± 11
On compare ici les résultats DC1 (rec=7.8.0) et Rome (rec=11.0.3)
Les performances peuvent être améliorées en optimisant les PDFs par intervalle de (il faut pas mal de stat) et en pT (il faut beaucoup de stat !)
performances DC1 vs Rome
WH (Huu) DC1
WH (Huu) Rome
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application aux J/ (détecteur interne)
<m0> (MeV)
LMeV
R
(MeV)
DC1 -31.6±1.5 129.4±1.9 42.0±1.3
Rome -46.4±4.9 135.1±7.8 37.0±2.8Les résultats “ID” sont en accord avec des analyses du groupe de physique du B, mais utilise une vraie identification des électrons. Dans les études DC1 il y avait 10 fois plus de stat + du bruit de fond
La reconstruction des J/ est basée sur l’identification des soft-électrons, une paire de candidats (paramètres ajustés à un même vertex ….). Dans DC1 les études ont été faites dans des kumacs privées. Pour Rome une classe d’analyse AOD Jpsiee.cxx vient d’être incorporée à BphysExamples dans 11.2.0 (“bonne” version attendue pour 12.0.0)
DC1 Rome
les corrections de Bremsstrahlung ne sont pas prises en compte
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application aux J/ (avec le LArEM)
<m
0> (MeV)
LMeV
R
(MeV)
DC1 28.0±4.7 255.6±5.1 218.0±4.1
Rome 88.6±14.2 243.4±12.0 212.0±16.2Il y a un décalage dans la position reconstruite du pic, déjà présent dans DC1 et qui s’est aggravé dans les résultats “Rome”.
Pour reconstruire la masse invariante on utilise le détecteur interne
pour la direction en eta et le LArEM pour l’énergie.
DC1Rome
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reconstruction de l'énergie
Pour les études CSC (y compris la calibration) il devient urgent de travailler – vraiment – sur les corrections d’énergie … à basse énergie
Dans les études DC1 les corrections sur l’énergie n’étaient pas appliquées dans ATHENA. Certaines ont été ajoutées dans les kumacs privées.
Pour les études Rome, depuis les versions 11.0.X les corrections “longitudinal weights + out of cone” sont appliquées dans ATHENA. Mais elles ont été optimisées à plus haute énergie (~50 GeV)
électrons E=25 GeV électrons de J/
<Erec
/Etrue
> ~ 1.05<Erec
/Etrue
> ~ 0.98
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application au test en faisceau combiné 2004
L’algorithme a aussi été testé avec les données du test en faisceau combiné 2004
Les résultats montrés ici concernent des données électrons de 9 GeV
Efficacité d'identification des électrons Eff
icac
ité
d'id
enti
fica
tio
n d
es p
ion
s
Utilisation seule du TRT
Algorithme « soft électrons »
L’algorithme (via l’utilisation du LArEM) permet une nette amélio-ration des performances par rapport à l’utilisation seule du TRT
Les comparaisons data/MC ont étéfaites par d’autres groupes avec desSimulations soit du seul détecteur Interne, soit du seul LArEM
Les résultats du groupe CERN qui regarde les performances du TRT diffèrent de nos résultats d’environ 30% sur l’eff (pion) ….
Les premières analyses ont montré que la création du cluster – suite à l’extrapolation de la trace – était trop sensible au désalignement calo-ID. La partie clusterisation de l’algorithme a été simplifiée pour plus de robustesse.
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Utilisation d’événements top en dileptons. Environ 3500 événements ont été reconstruits avec la version 11.0.3 ce qui donne ~3000 électrons issus d’un W La normalisation est le nombre de vrais électrons. NB: d’habitude pour egamma la normalisation est le nombre de vrais électrons donnant une trace, pour softe c’est le nombre d’électrons donnant une trace de bonne qualité plus un nombre suffisants de coups dans le TRT
egamma (1875 candidats) softe (1948 candidats)
spectre en pT des électrons
(
id-é
lect
ron
s)
(
id-é
lect
ron
s)
pT (MeV) pT (MeV)
pT (MeV)
La comparaison n’est pas si simple que ca… Mis à part le gain pour pT<20 GeV (pour peu d’électrons), c’est surtout la comparaison à grand pT dont il faudrait s’assurerL’efficacité n’est pas vraiment plate ni en ni en pT … à investiguer …
comparaison egamma/softe : application au tt
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egamma (44 candidats)
softe (462 candidats)
Utilisation d’événements top en dileptons. Environ 3500 événements ont été reconstruits avec la version 11.0.3 ce qui donne ~1200 électrons issus d’unedésintégration semileptonique de b, donc des électrons dans des jets
pT (MeV)
spectre en pT des électrons
(
id-é
lect
ron
s)
(
id-é
lect
ron
s)
pT (MeV) pT (MeV)
Là aussi on s’assure simplement que egamma n’est pas fait pour trouver les électrons dans des jets
comparaison egamma/softe : application au tt
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Utilisation de ~18000 événements J/.
spectre en pT des électrons
egamma (614 candidats) softe (15741 candidats)
(
id-é
lect
ron
s)
(
id-é
lect
ron
s)
pT (MeV) pT (MeV)
On n’apprend rien dont on ne se doutait déjà : softe fonctionne pour le J/Mais ce lot n’est pas approprié pour une comparaison des deux algorithmes
pT (MeV)
comparaison egamma/softe : application au J/
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difficultés d’utilisation
En dehors des auteurs (F.D, Anna Kaczmarska) il y a peu/pas de (bons) résultats montrés avec l’algorithme de reconstruction des électrons de bas pT.
Dans DC1 : premières implémentations, seule version vraiment bonne a été la 7.8.0Dans Rome : … on vient de finaliser la validation sur la version 11.0.3/41
Les données “Rome” ont été simulées avec 9.0.4 impliquant un problème dans le TRT rendant la variable non discriminante (donc plus grand taux de faux candidats)Seules des données WH et J/ ont été resimulées pour des études de performances
Les données Rome ont été reconstruites (10.0.1) avec ipatRec pour qui ~10% des électrons n’ont pas de hits de haut seuil dans le TRT….Les études de performances sont faites avec xKalman
Dans Rome (rec=10.0.1), la lecture des PDFs des softe n’est pas bonne. Les variables étant correctes on peut tout de même faire l’identification soi-même.
Si vous avez des difficultés avec l’algorithme ne faites pas comme certains ! Envoyez moi un mail plutôt que de vous plaindre dans des meetings où je ne vais pas.Essayez de regarder les variables discriminantes et d’avoir des chiffres de performances (efficacité, réjection). Dites moi où sont les CBNT (plus rapide que les AOD…), je regarderai par moi-même
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Conclusion
Techniquedepuis DC1 beaucoup d’efforts pour maintenir/tester le package à chaque release, et essayer de comprendre les changements de performance….
peu de changements en ce qui concerne l’identification (les PDFs étaient des fonctions “smoothées” issues d’histos, maintenant on garde juste les histos)
la partie clusterisation a été simplifiée, est plus robuste (cf. études en test en faisceau), et permet l’appel des corrections d’énergie standard
les performances sont testées au niveau CBNT/ESD et AOD
les premières études de comparaison egamma/softe peuvent débuter mais sur quel lot de données ? (H4e ?)Entre des versions de reconstruction stables DC1 (7.8.0) et Rome (11.0.X) les performances ont pas changé. La qualité de la reconstruction de l’énergie est toujours très médiocre.
Physique
peu / pas de vraies études autre que les performances
application à la physique du B et à la calibration (sujet non couvert)
avec les “premières” données l’algorithme pourrait être utilisé pour la recherche du J/ et pour le cross-check du b-tagging …