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Resultados Recientes de MiniBooNE sobre Oscilaciones de Neutrinos

Resultados Recientes de MiniBooNE sobre Oscilaciones de Neutrinos. Alexis A. Aguilar-Ar é valo Columbia University. por la colaboraci ó n MiniBooNE. XXI Reuni ó n Anual, Divisi ó n de Part í culas y Campos, Sociedad Mexicana de F í sica M é xico D.F., Junio 21-22, 2007.

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Resultados Recientes de MiniBooNE sobre Oscilaciones de Neutrinos

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  1. Resultados Recientes de MiniBooNE sobre Oscilaciones de Neutrinos Alexis A. Aguilar-Arévalo Columbia University por la colaboración MiniBooNE XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  2. Colaboración MiniBooNE University of Alabama Los Alamos National Laboratory Bucknell University Louisiana State University University of Cincinnati University of Michigan University of Colorado Princeton University Columbia University Saint Mary’s University of Minnesota Embry Riddle University Virginia Polytechnic Institute Fermi National Accelerator Laboratory Western Illinois University Indiana University Yale University XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  3. Puntos a tratar: Motivación Descripción del experimento Eventos tipo n en MiniBooNE Piezas del análisis de oscilaciones Errores Sistemáticos Resultados iniciales Conclusiones XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  4. 1. Motivación XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  5. Motivación de MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos Haz denm ,decaimiento de m+ en reposo Señal: ne+ p  e+ + n Luz Cerenkov del e+ en coincidencia retardada con rayo gama de 2.2 MeV, captura del neutrón en hidrógeno Exceso dene en haz de nm 87.9 ± 22.4 ± 6.0 (3.8s) XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  6. Motivación de MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos Interpretado como oscilaciones de 2n nmne Distancia a la fuente: L ~ 30 m Energía promedio: E ~ 30 MeV ne disapp. • KARMEN: (L~17 m) • Contemporáneo de LSND, no observó evidencia del efecto. Resultado compatible con LSND al 64% C.L. E.D.Church et al., Phys.Rev.D66:013001 (2002) LSND Collaboration, Phys. Rev. D64, 112007 XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  7. El esquema de tres n requiere: m132 = m122 + m232 m232 = m22 - m32 increasing (mass) 2 m122 = m12 - m22 Motivación de MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos Resultados de neutrinos solares y atmosféricos han sido verificados por otros experimentos, restringiendo los posibles valores de los parámetros (KAMLAND, K2K). LSND es el único resultado positivo a distancias cortas (L~ algunos ×102 m) Propósito de MiniBooNE: verificar/refutar LSND Estas tres señales de oscilaciones son inconsistentes con el esquema de tres n del Modelo Estándar. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  8. 2. Descripción del experimento XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  9. blanco y horn booster tierra detector El experimento MiniBooNE región de decaimiento absorbedor nm ne??? K+ p+ Booster haz primario haz secundario haz terciario (protones) (mesones) (neutrinos) Buscar oscilaciones de n en la misma región del espacio de parámetros que LSND Sujeto a errores sistemáticos diferentes • Estrategia: Usar una similar L/E 1 • Distancia más larga: L  500 m • Energía más alta: E  500 MeV XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  10. blanco y horn tierra detector El experimento MiniBooNE región de decaimiento booster absorbedor nm ne??? K+ p+ Booster haz primario haz secundario haz terciario (protones) (mesones) (neutrinos) El acelerador Booster de Fermilab acelera protones impartiéndoles un momento de 8.9 GeV/c. La línea de neutrinos del Booster extrae los protones para MiniBooNE. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  11. p- p- blanco y horn booster tierra detector El experimento MiniBooNE región de decaimiento absorbedor nm ne??? K+ p+ Booster haz primario haz secundario haz terciario (protones) (mesones) (neutrinos) Los protones son enviados a un blanco de Be de 1.7 l dentro de un campo magnético (“magnetic horn”). • Los mesones positivos son enfocados, los mesones negativos son desenfocados. • El campo magnético incrementa el flujo de n en  6. • Operado con pulsos de 2.5 kV, a 174 kAa < 5Hz. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  12. blanco y horn booster tierra detector El experimento MiniBooNE región de decaimiento absorbedor nm ne??? K+ p+ Booster haz primario haz secundario haz terciario (protones) (mesones) (neutrinos) Los mesones decaen a lo largo de un tubo de 50m. Los mesones residuales y protones que no interactúan son detenidos en los bloques de hierro del absorbedor. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  13. booster blanco y horn tierra detector El experimento MiniBooNE región de decaimiento absorbedor nm ne??? K+ p+ Booster haz primario haz secundario haz terciario (protones) (mesones) (neutrinos) El detector está localizado 541m después del blanco. Cubierto por 3 m de tierra para reducir los rayos cósmicos. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  14. El detector: • Tanque esférico (6m de radio) lleno con ~800t de aceite mineral. • Principalmente un detector de radiación Cerenkov, también es sensible a luz de centelleo producida en el aceite. • Simulado con un Monte Carlo en GEANT3. Dentro hay 1280 tubos fotomultiplicadores (PMTs) dando una covertura por fotocátodos del 10%. Región ópticamente aislada (el “veto” ) contiene 240 PMTs. Usada para rechazar rayos cósmicos. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  15. 3.Eventos tipo n en MiniBooNE XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  16. t(ns) 1.6ms 20ms Macro estructura del haz Eventos en el detector f < 5 Hz • Eventos de neutrinos claramente visibles en la ventana de adquisición de datos. • La duración de un chorro o “spill” del haz es de 1600ns. • La componente uniforme del “background” debida a muones de rayos cósmicos. • La componente con decaimiento exponencial son electrones del decaimiento de muones en reposo (electrones Michel). XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  17. t(ns) 1.6ms m- e- + nm +ne 20ms Macro estructura del haz Eventos en el detector f < 5 Hz Requiriendo baja actividad en el “veto” eliminamos los muones de rayos cósmicos. Aún hay e del decaimiento de m Espectro de electrones Michel: Rechazados al requerir un mínimo de PMTs disparados (la energía máxima del espectro es 52 MeV). XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  18. t(ns) 1.6ms 20ms Macro estructura del haz Eventos en el detector f < 5 Hz Este simple criterio de selección de candidatos a neutrino provee eliminación del background proveniente de de rayos cósmicos del 99%. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  19. FullnRun Estabilidad de la corrida: El número de candidatos a neutrino por protón enviado al blanco de MiniBooNE es estable en el tiempo. Total de 5.58×1020 POT POT = Protons On Target Los eventos observados por minuto son consistentes con un proceso de Poisson. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  20. Sub-eventos Cúmulos de actividad del tanque en el tiempo Evento típico de 2 sub-eventos: e- del decaimiento de m- (electrón Michel) e nm m m e Ej. :Interacciones de nm cuasi-elasticas de CC producen dos sub-eventos XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  21. Muones en el detector Anillos bien definidos y llenos hacia el interior son característicos de las trazas de muones. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  22. Electrones en el detector • Producen anillos difusos : • Dispersión múltiple • Procesos radiativos XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  23. p0’s en el detector Producidos en interacciones de corriente neutra (NC) Dos anillos del tipo electrón por el decaimiento en dos fotones. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  24. p0’s mal identificados en el detector Producidos en interacciones de corriente neutra (NC) Cuando un fotón es débil o escapa del tanque, el evento es parecido a un electrón. Este es el background por mala identificación mas grande en la búsqueda de oscilaciones. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  25. 4. Piezas del análisis de oscilaciones XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  26. Análisis a ciegas en MiniBooNE (blind analysis) • La señal de oscilaciones es pequeña preo relativamente fácil de aislar. • Los datos adquiridos son clasificados en “cajas”. • Las cajas son abiertas para análisis si contienen <1s de señal. Se tiene acceso a: Información parcial de todos los eventos o Toda la información de algunos eventos. • Al final, más del 99% de los datos está disponible para estudios. Esto es necesario para desarrollar los análisis y entender las fuentes de incertidumbre. Todas las fuentes significativas de error sistemático son constreñidas utilizando los datos de las cajas abiertas. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  27. detector model Likelihood Particle ID BoostingParticle ID Simultaneous Fit to nm& ne Pre-Normalize to nm ; Fit ne Estructura del análisis de oscilaciones • Usar datos de producción de mesones para determinar el flujo de n‘s (blanco y geometría simulados en GEANT4) • Usar modelo de secciones eficaces (NUANCE) para predecir la frequencia de interacciones de n‘s y estados finales. • Estados finales de partículas pasan a la simulación del detector en GEANT3: modelación de la propagación de partículas y luz en el tanque. • A partir de la reconstrucción de eventos, dos análisis independientes son utilizados: (1) Track Based Likelihood (TBL) (2) Boosted Decision Tree (BDT) • Desarrollar criterios de identificación de partículas para separar la señal del background. • Ajustar distribución de EnQE en los datos bajo la hipótesis de oscilaciones de dos n ‘s XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  28. q K+, p+ p p Producción de p+ y K+ en el blanco HARP Collaboration hep-ex/0702024 Piones Kaones • Miembros de MiniBooNE se unieron a HARP. Tomaron datos de producción de p+ con un blanco replica en el CERN: - Blanco de Berilio de 5% l. - Haz de protones con momento de 8.9 GeV/c. • Parametrización de Sanford-Wang. • Datos de producción de K+ tomados en blancos multiples en el rango de momentos de 10-24 GeV/c. • Parametrización basada en escalamiento de Feynman (30% incertidumbre). XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  29. p m nm Km nm m e nm ne Kp e ne Flujo de neutrinos, simulación en GEANT4 Fuentes “Intrínsecas” dene + ne: m+e+nm ne (52%)K+ p0 e+ne (29%) Otro ( 5%) K0 p e ne (14%) ne/nm = 0.5% contenido de antineutrinos: 6% XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  30. Modelo de secciones eficaces: NUANCE Monte Carlo Casper, Nucl.Phys.Proc.Suppl. 112 (2002) 161 (U.C. Irvine) XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  31. Modelo de secciones eficaces: NUANCE Monte Carlo Casper, Nucl.Phys.Proc.Suppl. 112 (2002) 161 (U.C. Irvine) • Interacciones cuasi-elásticas de corriente cargada CCQE (39% del total sin selección alguna) . • Permite identificar el sabor del neutrino interactuante dado el leptón dispersado. • La mayor parte de la señal de oscilaciones interactúa por este canal. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  32. Fuentes de calibración del detector XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  33. m,e nm,e q n z f p 12C nm, e Reconstrucción de la energia EnQE del n en eventos CCQE: Sólo es necesario saber el ángulo y la energía del leptón dispersado. La dirección del n entrante es conocida (dirección del haz). Se aplica una corrección debida a efectos nucleares. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  34. data/MC~1 across all angle vs.energy after fit Kinetic Energy of muon Ajustando parámetros en el Monte Carlo NUANCE: Ajustes a Q2 en datos nm CCQE en MB: MAeff – Masa axial efectiva EloSF -- Parámetro de Bloqueo de Pauli De datos de dispersión de electrones: Eb – Energía de amarre pf -- Momento de Fermi Ajuste de parámetros nucleares del modelo de gas de Fermi relativista. Smith and Moniz, Nucl.,Phys.,B43(1972)605 Mejoró el acuerdo entre datos y simulación. MiniBooNE Collab., arXiv:0706.0926 [hep-ex] XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  35. Constricciones de eventos nm-CCQE en las predicciones: El gran número de eventos nm en los datos restringe las variaciones permitidas en los parámetros de la simulación. BDT Normalización y dependencia en la energía de la señal y el background. Predecir De los eventos nm CCQE Atar la predicción de la señal y el background dene‘s al flujo de nm‘s restringe este análisis a una búsqueda de oscilaciones nmne por aparición de neúnicamente. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  36. En (GeV) En = 0.43 Ep Ep(GeV) Constricciones de eventos nm-CCQE en las predicciones: Medir el espectro de energías de los nm‘s constriñe el número de muones que dan origen a parte del background intrínseco de ne‘s. Esto es posible dado que los decaimientos que ponen partículas en el detector ocurren a ángulos muy pequeños. p m nm En-Ep space m e nm ne XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  37. g1 p0 p qgg g2 Ajustando la producción de p0’s Buena reconstrucción del pico de masa del p0 (resolución del 20%). El número de p0’s en intervalos de momento es medido. La distribución de momentos de los p0 ‘s es corregida para reproducir los datos. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  38. Fuentes externas de background: eventos en la “tierra” (“Dirt”) Interaccionesde n fuera del detector Ndata/NMC = 0.99 ± 0.15 Event Type of Dirt after PID cuts EnhancedBackgroundCuts XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  39. PMTs Veto < 6 PMTs Tanque > 200 Sólo 1 sub-evento Radio < 500 cm Rechazar muones cósmicos, electrones Michel Eventos tipo electrón Vertices dentro del volumen fiducial Pre-selección para la búsqueda de oscilaciones: • Compartida por ambos análisis de oscilaciones: BDT y TBL • El corte en el volumen fiducial depende del algoritmo. Al final deseamos aislar eventos del tipo: data MC XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  40. neCCQE E q, f MC nm CCQE t,x,y,z Análisis TBL: separación e / m Reconstruye trazas bajo dos hipótesis diferentes: 1. traza de e 2. traza dem • Los eventos son grupos de información a nivel de PMT: (q,t,x) • Ajuste de 7 parámetros que definen la traza de la partícula. Usando log(Le/Lm) XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  41. Análisis TBL: separación e / p0 Ajuste extendido para hallar dos trazas tipo electrón. E1, q1, f1 t, x, y, z E2 , q2, f2 Usando log(Le/Lp) Corte de Masa XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  42. 475 MeV – 1250 MeV neK 94 nem132 p0 62 Dirt 17 DNg 20 Other 33 Total 358 LSND best fit nmne 126 Análisis TBL: Eventos esperados Usando los cortes mostrados gráficamente en las transparencias anteriores, se selecciona la muestra de candidatos a ne: Sig/√Bkgd = 6.8 Rango de experimento de conteo XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  43. Variable 1 Variable 2 Variable 3 Análisis BDT: Boosted Decision Trees Arbol de decisiones: Serie de cortes basados en estudios Monte Carlo (Nsignal/Nbkgd) signal-like bkgd-like 9755/23695 30,245/16,305 bkgd-like sig-like sig-like bkgd-like 1906/11828 7849/11867 20455/3417 9790/12888 etc. Este árbol es uno entre muchas posibilidades … XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  44. Análisis BDT: Boosted Decision Trees Ahora, construimos muchos árboles de decisión: cada uno pesa los eventos aumentando el poder de identificación de backgrounds mal identificados en árboles anteriores (“boosting”). Para cada árbol, un evento en los datos es asignado +1 si es identificado como señal, -1 si es identificado como background. La suma de todos los árboles se combina en un “score” negative positive tipo-señal tipo- Background XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  45. Análisis BDT: separación señal/background • El corte en el “score” de Boosting es elegido en función de la energía para maximizar la sensibilidad a oscilaciones. • La señal (puntos rojos) esta claramente separada de todos los tipos de backgrounds (puntos grises). • La comparanción de datos y Monte Carlo en la region “lateral” adjacente a la señal muestra buena concordancia. Sig/√Bkgd = 8.3 XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  46. Análisis BDT: separación señal/background • El corte en el “score” de Boosting es elegido en función de la energía para maximizar la sensibilidad a oscilaciones. • La señal (puntos rojos) esta claramente separada de todos los tipos de backgrounds (puntos grises). • La comparanción de datos y Monte Carlo en la region “lateral” adjacente a la señal muestra buena concordancia. Una vez que la comparación datos/MC es buena, la predicción del background es finalizada. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  47. Análisis BDT: separación señal/background • El corte en el “score” de Boosting es elegido en función de la energía para maximizar la sensibilidad a oscilaciones. • La señal (puntos rojos) esta claramente separada de todos los tipos de backgrounds (puntos grises). • La comparanción de datos y Monte Carlo en la region “lateral” adjacente a la señal muestra buena concordancia. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  48. 4. Análisis de errores sistemáticos XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  49. Fuente de incertidumbreTBL/BDT Constreñido por Reducido al en el background de ne‘serror en %datos de MB atar ne y nm • Flujo, decaimiento de p+/m+ 6.2 / 4.3 √ √ • Flujo, decaimiento de K+3.3 / 1.0 √ √ • Flujo, decaimiento de K01.5 / 0.4 √ √ • Modelo del haz y el blanco 2.8 / 1.3 √ • Secciones eficaces de n’s 12.3 / 10.5 √ √ • Rendimiento de NC p01.8 / 1.5 √ • Interacciones externas (“Dirt”) 0.8 / 3.4 √ • Modelo Optico 6.1 / 10.5 √ √ • Modelo de la electrónica (DAQ) 7.5 / 10.8 √ Fuentes de error sistemático • Todos los errores tuvieron una constricción por datos de MiniBooNE • Correlaciones entre nm y ne permiten reducir aún más algunos de los errores • BDT tiene mayor razón señal/ruido, pero es más sensible a los errores sistemáticos. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

  50. Manipulación de incertidumbres en los análisis: Con lo que comenzamos... ... lo que necesitamos Para una fuente de incertidumbre dada: Errores en intervalos de EnQE e información sobre la correlación entre los intervalos. Para una fuente de incertidumbre dada: Errores en una amplia gama de parámetros en el modelo subyacente. XXI Reunión Anual, División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física México D.F., Junio 21-22, 2007

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