Download
1 / 55
550 likes | 661 Views
Ricerca del bosone di Higgs nel canale WH → b b l per gli esperimenti CDF e DØ. Federico Meloni Rosa Simoniello. Bosone di Higgs. L'Higgs è l'unica particella prevista dal MS che non è ancora stata osservata L'Higgs è: una particella scalare
E N D
Ricerca del bosone di Higgs nel canale WH → bbl per gli esperimenti CDF e DØ • Federico Meloni • Rosa Simoniello
Bosone di Higgs • L'Higgs è l'unica particella prevista dal MS che non è ancora stata osservata • L'Higgs è: • una particella scalare • non ha né carica né colore e quindi si accoppia solo via elettrodebole
Limiti teorici su mH • Unitarietà: mH<1.2Tev • Triviality bound: fornisce il limite superiore mostrato in figura • Stability bound: fornisce il limite inferiore di mH delle decine di Gev
Limiti sperimentali su mH • LEP: mH>114 GeV al 95% di CL • Misure elettrodeboli di precisione: fanno pensare a un Higgs leggero (mH<130GeV)
Produzione di Higgs in collider pp a) Il loop virtuale è a priori su tutti i quarks ma il top domina b)Vector Boson Fusion c) Higgs-Strahlung d) Produzione con coppie associate tt • Ci concentreremo sull'Higgs-strahlung
HW → bbln • Higgs: • Per mH<140Gev domina h→bb • Per mH>140Gev domina h→W+W- • W: • qq 67% • e 11% • 11% • 11% Facciamo la scelta di un Higgs leggero e per il W una segnatura semileptonica per diminuire i fondi
CDF • Tracker: • Silicon detector • Central outer tracker • Magnete • Preshower • Calorimetri: • Elettromagnetico • Adronico • Camere a
Silicon detector • ||<2.0 • 7 cilindri concentrici di rivelatori di silicio a microstrip • È immerso in un campo magnetico di 1.4T → curva le particelle cariche (più lente e più leggere sono più sono curvate) • Estremamente preciso → usato vicino al punto di collisione per cercare di distinguere particelle vicine
Central Outer Tracker • ||<1.0 • Immerso in 1.4T → traccia particelle cariche • camera di 3m di diametro piena di gas di Argon e etano • Fili più interni (sense wires) (raccolgono e-) • Fili esterni più sottili (field wires) (raccolgono ioni) Più fili ci sono, prima l'e- raggiunge un filo → c'è meno pile up con eventi successivi
Magnete • Solenoide superconduttore alla temperatura di 4.7K • Coassiale alla beam pipe • Raggio 1.5m • Campo magnetico 1.4T
Calorimetro elettromagnetico • ||<3.6 • Identificazione di sciami e- e prevalentemente nel CEM (central electromagnetic calorimeter) con una risoluzione di • Calorimetro a sampling: fogli di scintillatore plastico (assorbono energia e emettono luce) intervallato da strati di piombo
HAD calorimetro adronico • Calorimetro a sampling: fogli di scintillatore plastico (assorbono energia ed emettono luce) intervallato da strati di acciaio • Identificazione di adroni → jet • Per calcolare E del jet → Metodo del cono • Risoluzione
Camera a • I sono rilevati in 3 sottorivelatori • separati: • CMU: 4 strati di camere di deriva. Rivela con pT>1.4GeV e ||<0.6 • CMP: altri 4 strati di camere dopo 60cm di accaio. Rivela con pT>2.8GeV e ||< 0.6 • CMX: 4 strati di camere. Rivela per 0.6<||< 1
Camera • Ogni camera consiste in un solo filo (raccolta e-) in un cilindro di alluminio (raccolta ioni+) riempito di gas. • Le camere danno una misura accurata della posizione del muone ma non del tempo in cui è passata la particella → dietro le camere a si mettono strati di scintillatori che permettono di assegnare i visti al rispettivo bunch riducendo il fondo dato dai cosmici.
Tracker • Silicon microstrip tracker (SMT) • Struttura di barre (r-) e dischi (r-z e r-) • Difficoltà nell'evitare zone morte • Central fiber tracking (CFT) • || < 1.7 • 8 cilindri coassiali (20cm<r<52cm) di fibre scintillanti
Magnete • Solenoide superconduttore di diametro 1.42m e L=2.73m • B=2T • Richieste: • Campo più possibile uniforme • Più sottile possibile per: • Aumentare spazio per il tracciatore • Meno materiale davanti al calorimetro (1X0)
Preshower detector • Costituito da strip scintillanti triangolari • Funziona sia come calorimetro sia come tracker • Serve a migliorare l'identificazione degli e- • CPS • Tra solenoide e CC • ||<1.3 • 2 FPS • Attacati alle facce dell'end calo • 1.5<||<2.5
Calorimetro • Calorimetri a sampling Uranium/LiquidArgon • CC → ||<1 • End calo → ||~4 • E del jet calcolata con il metodo del cono con DR<0.7 • Non linearità corretta con una funzione empirica
Camere a • Per avere una misura precisa sul tracking (||<1): • Magnete toroidale centrale: • Permette di rigettare dai decadimenti e K • Migliora la risoluzione del momento • Camera drift • Contenitore 2.8mx5.6m con una miscela di gas (Argon, metano, CF4) per diminuire il tempo di raccolta delle cariche (tmax=500ns) • Risoluzione = 1mm
Camere a • Scintillatore: • ||<1.0 • Permette di associare al rispettivo bunch. Questo consente di ridurre notevolmente il fondo dato da cosmici. • Forward muon system • 1<||<2
WH → l bb • Il canale è caratterizzato da: • W con decadimento leptonico • Un leptone con alto momento trasverso • Energia trasversa mancante • Due getti di cui almeno uno taggato come b
CDF • L'analisi si basa sulle misure prese tra Febbraio 2002 e Febbraio 2006 • CEM e CMUP 955 ± 57 pb-1 • CMX 941 ± 56 pb-1
DØ • L'analisi si basa su 1.05 fb-1 di dati presi a D0 tra l'aprile 2002 e febbraio 2006 • Per l'analisi si utilizzano anche: • Eventi con 3 getti • Eventi con elettroni “in avanti” con ||>1.5
Tagli di CDF • 1 solo leptone isolato ad alto momento • ET > 20 GeV per elettroni • PT > 20 GeV per muoni • In R = 0.4 ci deve essere meno del 10% dell'energia del leptone • La distanza tra il vertice primario (fit tracce provenienti dal fascio) e l'inizio della traccia leptonica deve essere di minore di 5 cm
Tagli di CDF • fondo Z → ll con un leptone non identificato • sono rigettati gli eventi con un altro leptone di pT>10GeV che forma una massa invariante con il primo vicina al range della Z (76 < m < 106GeV) • Energia mancante > 20 GeV • Due getti H → bb con grande energia trasversa • I getti devono essere nella regione di pseudorapidità coperta dal tracciatore per poter ricostruire i vertici secondari dei b • ET > 15 GeV ||<2.0 Per l'analisi si usano eventi con W+2j. W+1,W+3, W+>3 si usando per verificare il modello per il fondo
Tagli di DØ • Per il leptone isolato PT > 15GeV • > 20GeV (25 per eventi con e- in avanti) Per i getti: • Se due getti → pT>25 e 20 GeV, ||<2.5 • Se tre getti → pT>25; 20; 20 GeV e ||<2.5 • La somma dei moduli dei pT>60GeV
Tagli di DØ • MW ricostruita correttamente con la • Leptone pT > 40 – 0.5 x per escludere il fondo multigetto • L'interazione deve avvenire nel rivelatore di vertice
b-tagging a CDF • L'Higgs decade principalmente in coppie bb • Utilizzare il b-tagging aiuta a eliminare il fondo di QCD • Per migliorare la purezza del segnale • Almeno uno dei due getti deve essere taggato come b dall'algoritmo SECVTX • Se solo un getto è taggato come b, allora viene anche esaminato da una rete neurale • Se entrambi i getti sono taggati come b, allora questo è sufficiente.
b-tagging a CDF • I fondi principali che potrebbero causare un mistag sono dovuti all'errata identificazione di getti gluonici o leggeri o dal confondere quark c come getti b. • Per questo si utilizza una rete neurale (NN) per migliorare la purezza del campione taggato
SECVTX in breve • Tracce comprese in R=0.4 (in -) • Le tracce sono catalogate attraverso la loro significanza (S = d/d) I vertici secondari sono ricostruiti con due filtraggi successivi di alta e più bassa qualità • Il primo passaggio richiede • 3 tracce con pT>0.5 GeV e S>2.0 • almeno una traccia con pT>1.0GeV
SECVTX in breve • Il secondo • 2 tracce con pT > 1.0 GeV e S>3.5 • almeno una traccia con pT>1.5 GeV Se uno dei due filtri ha successo, si calcola la significanza trasversa del vertice (dxy/xy) Infine i getti sono taggati positivamente o negativamente a seconda del loro segno dxy/xy > 7.5 Positivo dxy/xy < -7.5 Negativo Il segno indica la posizione del vertice secondario rispetto al primario lungo la direzione del getto.
NN tagger • Si compone di due reti in serie basate su 16 variabili (molteplicità della traccia, massa invariante, vita media, funzione di frammentazione etc) • Una rete b-l che serve a distinguere i getti b dai getti leggeri • Una rete b-c che distingue getti b e getti c Gli eventi che superano un dato taglio di entrambe le reti sono accettati
NN tagger • Per il training della rete si usano eventi che hanno superato il tag con SECVTX • La rete neurale viene validata confrontando i risultati sui dati e su eventi montecarlo Si sceglie un taglio per il 90% di efficienza con NNb-l = 0.182 NNb-c = 0.242
Fondi • Lo stato finale l bb è raggiunto anche da altri processi. • I principali fondi sono dovuti a: • produzione di W + getti • produzione di tt • fondi QCD con getti senza W • processi elettrodeboli
QCD senza W • Si confondono con per la presenza di falsi leptoni o false energie mancanti • I leptoni non W sono ricostruiti quando • un getto passa i criteri di selezione per i leptoni • un quark pesante decade semileptonicamente L'energia mancante può essere dovuta • errori di misura dell'energia • decadimenti semileptonici di quark pesanti
QCD senza W • E' difficile riprodurre la seconda classe di errori poiché i motivi che portano ad una errata misura di E non si possono inserire nei montecarli • Pertanto il contributo degli eventi senza W viene stimato a partire dai dati prima dell'applicazione del b-tagging • In generale gli eventi senza W sono caratterizzati da leptoni non isolati e poca energia mancante
Mistag • La probabilità con cui il SECVTX commette errori nel taggare getti leggeri viene ricavata da campioni generici di getti catalogati per diverse , , ET del getto, molteplicità di traccia, ET totale dell'evento. • Le probabilità di tagging sono sommate per tutti i getti taggabili dell'evento (cioè con almeno due tracce nel rivelatore a silicio) • La probabilità di un doppio errore è bassa perciò quanto fatto costituisce una buona stima per il singolo mistag • Le tracce con parametri non fisici sono una buona stima per il fondo.
W + Getti pesanti • Le principali sorgenti di fondo per i vertici secondari sono Wbb, Wcc e Wc • Questi processi sono noti solo al LO perciò la frequenza di questi processi viene normalizzata con i dati una volta che si sono sottratti tutti gli altri fondi noti
TOP e processi elettrodeboli • La produzione di tt e di top singolo costituiscono entrambe un fondo di leptone+getti (t → W + b) • Anche diversi processi elettrodeboli possono contribuire • WW possono decadere in , l e due getti di cui uno potrebbe essere c • WZ → W bb o Wcc • Z → +- con successivo decadimento adronico o leptonico
Accettanza del segnale dell'Higgs • La cinematica del processo WH → lbb è ben nota ed è stata simulata con dei montecarlo • Si prende in considerazione un range di masse tra 110 e 150 GeV poiché questa è la regione in cui H → bb è dominante Il numero di eventi aspettati è dato da Dove è l'efficienza del detector, ∫Ldt è la luminosità integrata, la sezione d'urto di produzione, B il branching ratio Le maggiori fonti di inefficienza sono l'identificazione dei leptoni, la cinematica dei getti e il b-tagging
Ottimizzazione della ricerca Si calcola la significanza del segnale (S/√B) S e B sono il numero aspettato di eventi rispettivamente di segnale e fondo. • In questa analisi la miglior significanza si trova nella distribuzione con due getti • La miglior significanza si ottiene per un getto selezionato dal SECVTX e che ha sorpassato il filtro della rete neurale oppure da due getti taggati da SECVTX
Analisi dei dati a CDF • Si usa una tecnica di Likelihood istogrammata • Il numero di eventi in ogni bin segue la distribuzione di poisson • Dove ni, i e Nbin rappresentano il numero di eventi osservati, il numero di eventi aspettati ed il numero dei bin • Si pone i = si + bi (segnale e fondo)
Analisi dei dati a CDF • Il limite superiore per la produzione dell'Higgs è estratta in modo bayesiano dalla Likelihood • Mentre il fondo viene estratto da una likelihood più complicata che tiene conto dei diversi contributi presi in esame precedentemente
Risultati CDF • Si assume una distribuzione a priori per B piatta e si integra su tutti i parametri eccetto B Si osserva che il limite nella regione di bassa massa è al più due deviazioni standard al di sopra di quanto aspettato. Tuttavia questo è ancora compatibile con una fluttuazione delle distribuzioni dei due getti intorno a mH=115 GeV
Analisi dei dati a DØ • Si analizza la distribuzione dei due getti (2b-tag + NNb loose; 1b-tag+ NNb tight) e una rete neurale per l'analisi. • La rete neurale è basata su 7 variabili cinematiche: • pT del primo e del secondo getto in ordine di pT • R(j1; j2) • (j1; j2) • pT della somma dei due getti • Massa invariante dei due getti • pT(W)
Analisi dei dati a DØ • La rete neurale viene addestrata per ogni valore di massa dell'Higgs, e, , 1b-tag e 2b-tag • Le reti ottenute vengono quindi applicate ai dati W+2getti ed il loro output utilizzato per l'analisi finale • Nel caso di W+3 l’analisi si basa sulla distribuzione di massa invariante di due getti. • Si utilizza quindi il metodo del CL per cercare la compatibilità dei dati con la presenza di un segnale di Higgs
