Minimum Bias e Underlying Event ad LHC

1. Minimum Bias e Underlying Event ad LHC Filippo Ambroglini (Università di Perugia) Thanks to P.Bartalini, C.Buttar, L.Fanò, R.Field, M. Grothe, A.Moraes, P. Skands, etc.

2. Interazioni p-p @ LHC Interazione principale ISR e FSR Creazione dei Jet Frammentazione e Adronizzazione MPI Beam Remnant protone protone Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

3. inelastica doppio diffrattiva elastica singolo diffrattiva Minimum Bias e Underlying Event • Tutta l’attività di una singola interazione particella-particella oltre al processo “interessante”. • Initial State Radiation (ISR). • Final State Radiation (FSR). • Spettatori. • MPI interazioni partoniche multiple [T. Sjöstrand et al. PRD 36 (1987) 2019] • UE è correlato al relativo processo “interessante”. • Condivide il vertice di interazione. • L’attività dell’underlying event cresce con la scala di energia del evento associato • Pedestal effect. • Non è sempre qualcosa di “fastidioso” ! • Ricostruzione del vertice in Hgg. • UE ≠ MB ma alcuni aspetti e concetti sono simili • Studio di Molteplicità & Pt delle tracce cariche. • Generica interazione protone-protone. • Elastici + Inelastici (inclusi Diffrattivi). ~ 100 mb @ LHC. •  Soft. Low PT, low Multiplicity. • All’LHC, molte interazioni MB possono aver luogo in un singolo beam crossing. <Nint> = Linst * s. •  MB può anche essere registrato se sono prodotte altre interazioni in grado di attivare il trigger. •  Pile-up effect. • Che cosa si osserverebbe con un detector/trigger completamente inclusivo. protone protone Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

4. Studio del Minimum Bias • La misura collegata all’analisi del MB è la misura del numero di tracce cariche in funzione di eta (Nchg vs h) e dello spettro in Pt • La misura dipende: • dalle prestazioni del rivelatore • dalle condizioni di trigger Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

5. dNchg/dη at η=0 LHC √s (GeV) Tuning MonteCarlo [A.Moraes et al.] Stesso generatore due diverse parametrizzazioni forniscono una predizione per LHC che differisce di ~ 30% [R.Field] Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

6. PYTHIA 6.227 CTEQ5L Parameter Tune A Tune DW Tune DWT ATLAS MSTP(81) 1 1 1 1 MSTP(82) 4 4 4 4 PARP(82) 2.0 GeV 1.9 GeV 1.9409 GeV 1.8 GeV PARP(83) 0.5 0.5 0.5 0.5 PARP(84) 0.4 0.4 0.4 0.5 PARP(85) 0.9 1.0 1.0 0.33 PARP(86) 0.95 1.0 1.0 0.66 PARP(89) 1.8 TeV 1.8 TeV 1.96 TeV 1.0 TeV PARP(90) 0.25 0.25 0.16 0.16 PARP(62) 1.0 1.25 1.25 1.0 PARP(64) 1.0 0.2 0.2 1.0 PARP(67) 4.0 2.5 2.5 1.0 MSTP(91) 1 1 1 1 PARP(91) 1.0 2.1 2.1 1.0 PARP(93) 5.0 15.0 15.0 5.0 Tuning di Pythia • Tune A: tuning di CDF sui dati del run1 specifico sulle variabili del UE • Tune Atlas: tuning effettuato sui dati di UA5 ed ottimizzato per la descrizione del MB • Tune DW: Tune A + tune della distribuzione in Pt dello Z • Tune DWT: basato sul Tune DW ma con la dipendenza dall’energia (PARP(90) ) del Tune Atlas [R.Field] Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

7. Confronto MC e dati [R.Field] Preliminary Confronto Tune DW (linea continua) e Tune DWT (linea tratteggiata) con i dati di CDF [R.Field] Preliminary Confronto Tune ATLAS con i dati di CDF Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

8. P-Pbar @ 900 GeV/c Preliminary dN/dh Tune A Tune DW Tune DWT Tune Atlas UA5 Data Preliminary h Preliminary Studi per il Pilot Run • Novembre 2007 • Non proprio alle condizioni nominali previste… • 900 GeV CME • 75 ns • 1 -> 156 pacchetti/fascio • 1010 -> 4*1010 protoni/paccehtto • Luminosità 1027 -> 2*1031 • <1 ev/bunch-crossing Per meglio comprendere dove l’origine delle discrepanze abbiamo studiato la seguente funzione : dN/dh = x(dNdd/dh)+(1-x)(dNhs/dh) Comprendere in che misura le interazioni DD influiscono sulla nostra misura e se il contributo è dipendente dal tuning usato Abbiamo confrontato le predizione ottenute con i diversi tuning di Pythia con i dati raccolti da UA5. Predizioni considerando MB formato da HS e DD (Trigger di UA5). Discrepanze fra il Tuning di Atlas ed i tuning di “CDF” sono in accordo con quanto fino ad ora visto dei vari confronti. Atlas  Alta Molteplicità e basso <Pt> (tunanto per il MB) DWT  Bassa Molteplicità e Alto <Pt> (tunanto per UE) Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

9. Preliminary [R.Field] Preliminary dN/dh dN/dh Pt> 0 GeV/c Pt> 0.9 GeV/c Preliminary h h Problematiche sperimentali Il problema per effettuare questa misura è nel limite sul Pt minimo delle tracce che ci viene imposto della risoluzione degli apparati sperimentali. <Pt> tracce MB ~ 650 MeV/c @ 14 TeV/c <Pt> tracce MB ~ 500 MeV/c @ 900 GeV/c Attualmente nelle configurazioni standar il Pt minimo è 1 Gev/c • Poter scendere è fondamentale altrimenti ricostruiamo solo il 10% della attività. • Si devono trovare setup che mantengano il giusto rapporto fra efficienza e purezza. • Si deve tener conto del Multiple Scattering • Sviluppo di metodi alternativi (semplice conteggio e non vera ricostruzione) Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

10. Misura del UE ad LHC Jet carichi: La topologia dell’interazione p-p viene desunta dall’informazione sulle tracce cariche, ricostruendo i jet con ICA (input  particelle cariche senza massa) Il jet carico più energetico definisce una direzione nel piano f La regione trasversa è particolarmente sensibile al UE • Osservabili principali: • dN/dhdf, densità di carica • d(PTsum)/dhdf, densità di energia Produzione D-Y di coppie di muoni: Le osservabili sono le stesse di quelle definite per i jet carichi solo si vanno a valutare in tutto il piano f (dopo aver rimosso la coppia di m tutto il resto è UE) Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

11. Jet carichi e Jet calorimetrici • Confronto con i jet calorimetrici: • HLT i jet sono ricostruiti con le informazioni delle torri ed utilizzando in ICA (0.5) • Jet Carichi sono ricostruiti con ICA (0.7) usando come input le tracce in approssimazione massless DR fra il Jet carico più energetico ed il jet calorimetrico più vicino PT>0.9 GeV/c |h|<1 Calibrazione e risoluzione Jet Carichi (PT REC-PT MC)/PT MC VS PT MC Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

12. transverse transverse toward away away away toward away Studi a livello di ricostruzione (Jets) Densità di Tracce ed Energia dNch/dhdf VS Df dPTsum/dhdf VS Df PT>0.9 |h|<1 MB JET60 JET120 MB = almeno un jet calorimetrico con Pt>20 GeV/c JET60 =almeno un jet calorimetrico con Pt>60 GeV/c JET120 =almeno un jet calorimetrico con Pt>120 GeV/c Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

13. PT>0.9 |h|<1 <Nch>/DhDf <PTsum>/DhDf MC MB JET60 JET120 PT jet1 GeV/c PT jet1 GeV/c Studi a livello di ricostruzione (Jets) Regione Trasversa • Gli eventi sono stati pesati con le sezioni d’urto: • le barre di errore sono dominate dall’incertezza statistica • Luminosità è arbitraria ma scalata correttamente per ogni trigger • Buono l’accordo delle distribuzioni fra MC e RECO • Le differenze sono compatibili con le correzioni aspettate per i jet carichi e l’efficienza e fake delle tracce. Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

14. Rapporto di <Nch>/DhDf Rapporto di <PTsum>/DhDf MC MB JET60 JET120 PT jet1 PT jet1 Studi a livello di ricostruzione (Jets) Rapporto PT>0.9 / PT>0.5 • Gli eventi sono stati pesati con le sezioni d’urto: • le barre di errore sono dominate dall’incertezza statistica • Luminosità è arbitraria ma scalata correttamente per ogni trigger • Perfetto l’accordo delle distribuzioni fra MC e RECO • Con questo approccio non dobbiamo più introdurre fattori di correzione dovuti alla ricostruzione delle tracce e dei jet Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

15. Studio a livello di ricostruzione (D-Y) Regione Trasversa MC REC MC REC <Nch>/DhDf <PTsum>/DhDf M(m,m) M(m,m) • Si ha poca statistica per eventi con Z off-shell: • le barre di errore sono dominate dall’incertezza statistica • Luminosità è arbitraria ma scalata correttamente • Buono l’accordo delle distribuzioni fra MC e RECO • Le differenze sono compatibili con le correzioni aspettate per le correzioni alla masse dei dimuoni e l’efficienza e purezza delle tracce. Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

16. Studio a livello di ricostruzione (D-Y) Regione Trasversa – Muoni Isolati <Nch>/DhDf <PTsum>/DhDf MC MC Reco Reco • Muoni Isolati • nessuna traccia con Pt> 0.9 GeV/c in un cono di raggio 0.3 nel piano h-f attorno alla direzione del muone • 76.9% di efficienza per eventi D-Y • Nessun evento QCD supera la selezione Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

17. Sviluppi futuri analisi UE [P.Bartalini, M.Grothe] • Ad LHC abbiamo processi diffrattivi "duri" del tipo pp->pXp, attribuibili in generale a DPE (Double Pomeron Exchange). • La sezione d'urto per questi processi duri DPE non e' trascurabile (O(1mb)). • Un tipico pattern di un DPE e' avere due protoni nello stato finale (rivelabili con TOTEM o forward detector) e Large Rapidity Gaps (LRG) tra i protoni e X. • I rapidity gaps sono intervalli di rapidità praticamente vuoti (no or few charged/neutral particles) • noi non vogliamo creare bias e quindi andremo solo a controllare la presenza dei protoni • Allora X può essere un jet, e può essere usato per settare una scala di energia (esempio PT del jet carico). Possiamo quindi comparare produzione di jet non diffrattiva (la maggior parte) e produzione di jet diffrattiva e studiare UE(PT_jet_carico). • La cosa interessante, e' che in pratica NELL'EVENTO DIFFRATTIVO NON POSSONO ESSERCI MULTIPLE INTERACTIONS!!! • Attraverso questa metodologia sperimentale possiamo meglio studiare gli effetti delle varie componenti dell‘UE (radiazione, remnants, multiple interactions). • Per generare gli eventi duri DPE, plausibilmente useremo POMWIG (purtroppo nei MC standard questi processi non ci sono). Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

18. Conclusioni • Per lo studio del UE ne è stata dimostrata la fattibilità per eventi con Topologia D-Y e Di-Jet • Capaci di distinguere fra diversi tuning usando il rapporto fra le variabili del UE ricostruite con diverse soglie per il Pt delle tracce • Si sta indagando anche la possibilità di studiare UE attraverso eventi diffrattivi • Per i primi risultati di fattibilità della misura del MB stiamo lavorando per diminuire la soglia del Pt minimo delle tracce (< 500 MeV/c) • Si è continuato nello sviluppo dei Tuning per Pythia sia ATLAS che CMS hanno adottato il Tune DWT • Si stanno indagando i nuovi risultati ottenuti nel confronto con i dati du UA5 Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

19. Conclusioni • Talk di P.Skands durante MC4LHC molti spunti interessanti su nuove modellizzazioni per descrivere UE http://home.fnal.gov/~skands/slides/cern06ue.ppt • Il progresso teorico è in qualche modo più avanti rispetto a quello sperimentale. Pythia 6.3 e i relativi modelli UE, power shower etc. sono sul mercato da un pò, ma in pratica ancora nessuno li ha guardato. Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

20. [P.Skands] Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

21. dN/dhdf dPTsum/dhdf PT>0.9 |h|<1 Studi a livello generatore (Jets) La crescita per PT>50 GeV/c è dovuta alle radiazioni (ISR+FSR) Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

22. dN/dhdf dPTsum/dhdf PT>0.5 |h|<1 PT>0.9 |h|<1 Studi a livello generatore (D-Y) Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

23. dPTsum/dhdf dN/dhdf M(m,m) M(m,m) Studi a livello generatore (D-Y) Rapporto 0.9/0.5 PT Tracce PY-Atlas Tune ottimizzato per MB ha unadistribuzione di PT più sofficeche ilPY-DW(fatto a CDF) ottimizzato per UE HERWIG è un utile modello senza MPI Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

24. Ricostruzione tracce “soffici” Parametrizzazione Standard QCD con range Pt fra 20 e 30 GeV/c L’algoritmo per la ricostruzione delle tracce come possiamo vedere da questi plot nella configurazione standard garantisce un’ efficienza > 90% ed una purezza < 1% Filippo Ambroglini - MCWS Frascati

25. Ricostruzione tracce “soffici” Nuova Parametrizzazione QCD con range Pt fra 20 e 30 GeV/c Modificando i parametri del algoritmo di ricostruzione delle tracce vediamo che diminuendo il Pt minimo a 500 MeV le prestazioni rimangono sempre su livelli accettabili con efficienza > 85% e purezza < 2% Filippo Ambroglini - MCWS Frascati