Relazione sull’attività del secondo anno di
dottorato: “Studio del canale ttH con il
rivelatore CMS ad LHC”
candidato
Daniele Benedetti
relatore
Paolo Lariccia
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
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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->mn
(Perugia, Karlsruhe)
semileptonico W->en
(Pavia, Napoli)
completamente adronico
(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)
27 Ottobre 2005
Daniele Benedetti
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Importanza del canale ttH per la scoperta del bosone di Higgs
Per MH  (120-130) GeV
D1
P1
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
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Il canale ttH
MH = 115, 120, 130 GeV
s(pb)
ttH (LO)
ttH(NLO)
m
oggetti nello stato finale:
1.
2.
3.
4.
5.
Rapporto
di decadimento
W  qq
W-> mn
H (120 GeV)  bb
Total H->bb, W->qq, W->mn
muone isolato
4 b-jet
2 jet leggeri
energia trasversa mancante
possibile jet aggiuntivi da ISR/FSR
27 Ottobre 2005
0.577
0.664
Daniele Benedetti
67.6%
10.8%
67.8%
9.9%
ingredienti chiave:
ricostruzione dei jet
b-tagging
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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
Tracker Iso
Calorimeter Iso
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IP Significance
Le distribuzioni mostrano
un potere discriminante tra
muoni “good” e “bad”. Le
distribuzioni normalizzate
sono considerate pdf
(probability density function)
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Selezione del muone: likelihood ratio
Le funzioni di densità di probabilità sono state quindi combinate
in un likelihood ratio:
Li =
PiS(xj)
La Likelihood ratio totale è:
L = Pi=1n Li
PiS(xj) + PiB(xj)
3 variabili:
PT, DRjet-muone, IsoTk
4 variabili:
PT, DRjet-muone , IsoTk, SIP
-Log10(L)
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-Log10(L)
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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%
27 Ottobre 2005
Lo strumento è implementato, con una classe
in c++, nel software ufficiale dell’esperimento
Daniele Benedetti
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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:
ET   ETTowers  ( ETJetCalibrated  ETJetRaw )  ETMuons
La componente longitudinale invece viene calcolata imponendo la conservazione
del quadrimomento alla massa del W:
M  ( Em  En )  ( pm  pn )
2
W
2
2
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
Risoluzione neutrino
trasversa
longitudinale
RMS = 29.49
RMS = 55.68
RMS = 30.79
RMS = 59.23
Solo soluz. reali
Soluz. reali + coll.
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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.
DRcono 
D 2  D 2
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
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dii  k 2T,i
dij  min(k , k )
2
T, i
2
T, j
ΔRij2
D2
si cerca il d minimo:
• se (dmin = dii)  jet trovato.
• se (dmin = dij)  unisco i e j (4-vector
sum) in un nuovo dii
Principali parametri:
• D (simile al concetto di cono)
• Energia di attivazione delle torri
Daniele Benedetti
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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 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  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
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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!
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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
• Significanza della
distanza del VS
• Massa del VS
• Rapidità delle tracce
nel VS rispetto alla
direzione del jet
“pseudo vertici”
(almeno 2 tracce con Sip > 2)
• Significanza del
parametro d’impatto
delle tracce
• Molteplicità delle tracce
• Rapidità delle tracce
no vertici
• SIp della traccia
più significativa
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.
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Ricostruzione del segnale
Preselezione:
1. almeno 6 jet ICA ETcali > 20 GeV
2. almeno 4 b-tagged jet D > 1
3. 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 c2 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: 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
Efficienza di pairing: 14.3 %
sigma = 39
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Uso del fit cinematico
Efficienza di pairing: 35.5%
sigma = 29
Daniele Benedetti
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Fondo QCD
Limite superiore alla stima del fondo QCD.
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:
efficienza totale QCD = 1.6 10-6
6 jet ET > 20 GeV, 4-btagged jet eff: 0.16 %
eventi in 30fb-1 = 1056
Ricostruzione del muone eff: 0.1%
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.
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Fondi Risonanti
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
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Daniele Benedetti
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ttH e ttjj: eventi attesi in 3 anni di presa dati
Sezioni d’urto considerate:
ttH = 664 x 9.9% = 65.74 fb. Eventi attesi in 30fb-1 = 1972
ttjj inclusivo = 507.8 pb. Eventi attesi in 30fb-1 = 15234000
Preliminare
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-tag
ttH (Eff)
0.5
2.5 %
1.0
1.5
ttjj
S/B
S/√B
0.05 %
0.64%
0.56
1.56 %
0.018%
1.1%
0.59
1.0 %
0.009 %
1.4 %
0.53
(Eff x 0.85)
Anche considerando una finestra di massa invariante intorno
massa Higgs per il momento la situazione non migliora di molto 
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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
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