Studi di minimum bias e underlying event ad lhc
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Studi di Minimum Bias e Underlying Event ad LHC. F.Ambroglini, P.Bartalini, L.Fanò (members of the [email protected] group). Sommario. Perché effettuare studi di MB e UE Introduzione alla terminologia Osservabili e strategie di Misura per UE a LHC.

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Studi di Minimum Bias e Underlying Event ad LHC

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Presentation Transcript


Studi di minimum bias e underlying event ad lhc

Studi di Minimum Bias e Underlying Event ad LHC

F.Ambroglini, P.Bartalini, L.Fanò

(members of the [email protected] group)


Sommario

Filippo Ambroglini - IFAE

Sommario

  • Perché effettuare studi di MB e UE

  • Introduzione alla terminologia

  • Osservabili e strategie di Misura per UE a LHC


Motivazioni allo studio del minimum bias e dell underlying event

Filippo Ambroglini - IFAE

Motivazioni allo studio del Minimum Bias e dell’Underlying Event

  • Studio della “soft” QCD

    • I Modelli forniscono una connessione profonda ad aspetti fondamentali delle collisioni adrone-adrone

      • Struttura degli adroni, Fattorizzazione delle interazioni

        Tuning dei Modelli Monte Carlo

  • Comprensione del rivelatore

    • Occupanze, Backgrounds etc.

  • Calibrazione di tools di primaria importanza

    • Jet Energy, Missing Energy, Jet Vetoes, Vertex Reconstruction, Photon/Lepton Isolation


Minimum bias mb

Filippo Ambroglini - IFAE

Minimum Bias (MB)

  • Generica interazione particella-particella.

  • Elastici + Inelastici (inclusi Diffractivi). ~ 100 mb @ LHC.

     Soft. Low PT, low Multiplicity.

  • Che cosa si osserverebbe con un detector/trigger completamente inclusivo.

  • 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.

    I rivelatori di tracciatura possono essere utilizzati per distinguere tracce associate a diversi vertici primari.

    Situazione più complessa a livello dei calorimetri: è necessario impiegare metodologie di energy flow.


Underlying event ue

Filippo Ambroglini - IFAE

Underlying Event (UE)

  • Tutta l’attività di una singola interazione particella-particella oltre al processo “interessante”.

    • Initial State Radiation (ISR).

    • Final State Radiation (FSR).

    • Spectators.

    • 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” ! Ex. Ricostruzione del vertice inHgg.

  • UE ≠ MB ma alcuni aspetti e concetti sono simili

    • Studio di Multiplicità & PT delle tracce cariche.


Strategie per la misura del ue ad lhc

Filippo Ambroglini - IFAE

Strategie per la 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 prinicipali:

  • 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)


Studi a livello generatore jet carichi

Filippo Ambroglini - IFAE

Studi a livello generatore (Jet carichi)

dN/dhdf

La crescita per

PT>50 GeV/c

è dovuta alle

radiazioni dei

gluoni

(ISR+FSR)

dPTsum/dhdf

PT>0.9

|h|<1


Studi a livello generatore d y

Filippo Ambroglini - IFAE

Studi a livello generatore (D-Y)

dN/dhdf

dPTsum/dhdf

PT>0.5

|h|<1

PT>0.9

|h|<1

PY-Atlas Tune ottimizzato per MB

ha una distribuzione di PT più sofficeche ilPY-DW(fatto a CDF) ottimizzato per UE

HERWIG è un utile modello senza MPI


Trigger per ue in jets

Filippo Ambroglini - IFAE

Trigger per UE in Jets

  • Attualmente non si ha un trigger specifico per il MB.

    • Trigger dedicato:

      • trigger sui p0, trigger sulle torri calorimetriche, jet soffice, forward trigger…

    • Utilizzando altre stream:

      • In questo modo tutte le altre interazioni di PU diventano eventi di segnale unbiased

    • Durante il pilot run (pp/X-bunch <1) sarà comunque indispensabile avere un trigger dedicato

  • Per questi studi sono state utilizzate le seguenti soglie di trigger, richiedendo almeno 1 jet calorimetrico con

    • PT>20 GeV/c (MB trigger)

    • PT>60 GeV/c

    • PT>120 GeV/c


Studi a livello di dati ricostruiti jet carichi distibuzioni di densit

Filippo Ambroglini - IFAE

Studi a livello di dati ricostruiti (Jet carichi) - Distibuzioni di densità

transverse

transverse

toward

away

away

away

toward

away

dNch/dhdf VS Df

dPTsum/dhdf VS Df

MB

JET60

JET120

PT>0.9

|h|<1


Studi a livello di dati ricostruiti jet carichi regione trasversa

Filippo Ambroglini - IFAE

Studi a livello di dati ricostruiti (Jet carichi) - regione trasversa

<Nch>/DhDf

<PTsum>/DhDf

PT>0.9

|h|<1

MC

MB

JET60

JET120

PT jet1 GeV/c

PT jet1 GeV/c

  • 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.


Studi a livello di dati ricostruiti jet carichi regione trasversa1

Filippo Ambroglini - IFAE

Studi a livello di dati ricostruiti (Jet carichi) - regione trasversa

Rapporto PT>0.9/PT>05 |h|<1

<PTsum>/DhDf

MC

MB

JET60

JET120

PT jet1 GeV/c

Le differenze fra MC e RECO vengono assorbite nel rapporto e non si devono più applicare correzioni


Studi a livello di dati ricostruiti d y regione trasversa

Filippo Ambroglini - IFAE

Studi a livello di dati ricostruiti (D-Y) Regione trasversa

MC

REC

MC

REC

<Nch>/DhDf

<PTsum>/DhDf

M(m,m) GeV/c

M(m,m) GeV/c

  • 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 i jet carichi e l’efficienza e fake delle tracce.


Conclusioni

Filippo Ambroglini - IFAE

Conclusioni

  • Quando LHC verrà acceso e avremo i primi dati “usabili” saremo in grado con gli attuali strumenti di effettuare misuare di UE sia utilizzando i jet carichi e per la prima volta in un collider adronico (CDF permettendo) utilizzando eventi D-Y


Backup slides

Backup slides


Multiple parton interactions mpi

Filippo Ambroglini - IFAE

Multiple Parton Interactions (MPI)

d

Impact

Parameter

The Pythia solution:

[T. Sjöstrand et al. PRD 36 (1987) 2019]

Multiple Parton Interactions

ISR, FSR, SPECTATORS…

  • Non sufficienti per dare conto delle alte molteplicità osservate ai collider adronici

Multiple high PT interactions osservate da AFS, UA2, CDF!!!

Modello con parametro d’impatto variabile tra gli adroni; la materia adronica può essere descritta da Gaussiane

Interazioni partoniche multiple in una singola collisione adronica

Parametro principale: PT cut-off

  • Regolarizzazione delle sezioni d’urto per PT 0

  • Può essere interpretato come l’inverso di una lunghezza di screening

  • Controlla il numero di interazioni partoniche e conseguentemente le molteplicità

Introduce correlazioni IP nelle

Multiple Parton Interactions!

< Nint > = sparton-parton /sproton-proton

Pedestal Effect


Tuning mc ed estrapolazioni ad lhc

Filippo Ambroglini - IFAE

Tuning MC ed estrapolazioni ad LHC

  • LHCb (Pythia6.134)[P. Bartalini et al., CERN 2000-004]

    • MPI con parametro d'impatto variabile e con cut-off running hanno successo nel riprodurre lo spettro di molteplicita‘ MB

  • CDF (Pythia6.206)[R. Field et al., PRD 65 (2003) 092002]

    • L'attivita' nella regione trasversa e' descritta da pythia “Tune A” altri modelli non hanno la stessa precisione

    • La sensibilita' all'attivita' underlying aumenta selezionando topologie di stato finale particolari: jets

  • ATLAS (Pythia6.214)[A.M.Moraes et al., hep-ph/0403100]

    • Ha il miglior accordo “globale” con i dati (sia MB che UE)

    • Il tuning di CDF funziona bene per descrivere l'UE al Tevatron ma l'accordo sul MB a bassa energia non e' buonissimo


Studi a livello di dati ricostruiti d y

Filippo Ambroglini - IFAE

Studi a livello di dati ricostruiti (D-Y)

(MmmRec – MmmMC)/MmmMC

(MmmRec – MmmMC)/MmmMC VS MmmMC

PT>0.9

|h|<1

M(m,m) Gev/c

Lo spostamento sistematico della massa è da attribuirsi alla simulazione.


Studi a livello di dati ricostruiti d y regione trasversa isolamento

Filippo Ambroglini - IFAE

Studi a livello di dati ricostruiti (D-Y) Regione trasversa (isolamento)

<Nch>/DhDf

<PTsum>/DhDf

MC

MC

Reco

Reco

M(m,m) GeV/c

M(m,m) GeV/c

Criteri di isolamento per i muoni:

  • Nessuna traccia con PT > 0.9 GeV/c in un cono di raggio 0.3 nel piano h-f lungo la direzione del m

    Efficienza del 76.9% su eventi D-Y nessun evento di QCD (22) supera il taglio di isolamento

    L’attuale statistica che abbiamo a disposizione non ci consente di effettuare predizioni ragionevoli al di sopra dei 100 GeV/c


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