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Ricostruzione di squark, sbottom e gluini

Ricostruzione di squark, sbottom e gluini. Massimiliano Chiorboli Catania. Descrizione della Fisica. p. b. b. p. Approccio inclusivo: vedere eccessi rispetto allo SM. Regioni dello spazio dei parametri in cui si ha significatività statistica.

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Ricostruzione di squark, sbottom e gluini

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Presentation Transcript

  1. Ricostruzione di squark, sbottom e gluini Massimiliano Chiorboli Catania

  2. Descrizione della Fisica p b b p Approccio inclusivo: vedere eccessi rispetto allo SM. Regioni dello spazio dei parametri in cui si ha significatività statistica. Questo studio: ricostruzione dei picchi, misura di grandezze legate alle particelle supersimmetriche in punti fissati dello spazio dei parametri. Proposed Post-LEP Benchmarks for Supersymmetry (hep-ph/0106204) •  2 SFOS isolated leptons, pT>15 GeV, |h|<2.4 •  2 b-jets, pT>20 GeV, |h|<2.4 Fondo SM: ttbar, Z+jet, W+jet, ZZ, WZ, WW, QCD Ridotto da un taglio in ETmiss Problemi di combinatoriale più importanti Massimiliano Chiorboli

  3. Descrizione della Fisica Sbottom Gluino Squark Gluino Etmiss > 150 GeV BR(c20 l+l- c10) dipende fortemente da tan b • Point B (tan b = 10): ricostruzioni di sbottom, squark e gluini possibili già a 10 fb-1; • Point G (tan b = 20): si iniziano a vedere i picchi solo a 300 fb-1; • Point I (tan b = 35): non è possibile ricostruire sparticelle fortemente interagenti attraverso il canale c20 l+l- c10. • Alto tan b: c20 t+t- c10. Massimiliano Chiorboli

  4. Generatori Fondo SM (ttbar, Z+jet, W+jet, ZZ, WZ, WW, QCD): PYTHIA 6.152 SUSY Inizialmente: PYTHIA 6.152 Parametri mSUGRA  generazione degli eventi I benchmark point non sono definiti dai parametri mSUGRA, ma dai valori a bassa scala (masse, BR’s, sigma) ottenuti a partire dai parametri mSUGRA tramite RGE’s con ISAJET 7.51. Manuale di PYTHIA (hep-ph/0108264), pag. 163: “[…]the option IMSS(1)=2 uses approximate analytical solutions of the renormalization group equations, which reproduce the output of Isasusy within 10% (based on comparisons of masses, decay widths, production cross sections, etc.).[…]” Questo non è sufficientemente accurato, stime troppo ottimistiche. Massimiliano Chiorboli

  5. Generatori Non è possibile utilizzare direttamente ISAJET per studi che comportino l’uso del b-tagging, perché ISAJET non fornisce informazioni sui vertici secondari: Point B DO 160 I=1,NHEP DO 160 J=1,4 160 VHEP(J,I) = 0 Manuale di PYTHIA (hep-ph/0108264), pag. 163: “[…]The user who wants to study this and other models in detail can use the Isasusy and Susygen programs, which numerically solve these equations to determine the mass parameters, to generate the correct Pythia input parameters.[…]” I parametri mSUGRA venivano dati a ISAJET 7.51, che forniva i parametri a scala di rottura elettrodebole, che venivano passati a PYTHIA 6.152 Accordo in masse e BR entro il 2% Massimiliano Chiorboli

  6. Data Samples Point B 34106 per ottimizzazioni di parametri 3.8 106 eventi forzati 11106 con pile-up 10106 PYTHIA 2.5106 con tau-tagging “acceso” Point G Point I 3.3106 con tau-tagging “acceso” Totale: 150 106 CMSJET events prodotti con la Farm di Catania Eventi aggiuntivi: 73 GB nei dischi della Farm di Catania Massimiliano Chiorboli

  7. Simulazione del detector Fast simulation CMSJET 4.801(http://cmsdoc.cern.ch/~abdullin/cmsjet.html): ****************************************************************** * Ntuple ID = 101 Entries = 1000 HEPEVT ****************************************************************** * Var numb * Type * Packing * Range * Block * Name * ****************************************************************** * 1 * I*4 * * * HEPEVT * NEVHEP * 2 * I*4 * * [0,3950] * HEPEVT * NHEP * 3 * I*4 * * * HEPEVT * IDHEP(NHEP) * 4 * I*4 * * * HEPEVT * JSMHEP(NHEP) * 5 * I*4 * * * HEPEVT * JSDHEP(NHEP) * 6 * R*4 * * * HEPEVT * PHEP(5,NHEP) * 7 * R*4 * * * HEPEVT * VHEP(4,NHEP) * 1 * I*4 * * * MC_PARAM * IRUN * 2 * I*4 * * * MC_PARAM * IEVT * 3 * R*4 * * * MC_PARAM * WEIGHT * 4 * I*4 * * [0,200] * MC_PARAM * NPARAM * 5 * R*4 * * * MC_PARAM * PARAM(NPARAM) ****************************************************************** * Block * Entries * Unpacked * Packed * Packing Factor * ****************************************************************** * HEPEVT * 1000 * 189608 * Var. * Variable * * MC_PARAM * 1000 * 816 * Var. * Variable * * Total * --- * 190424 * Var. * Variable * ****************************************************************** * Blocks = 2 Variables = 12 Max. Columns = 47606 * ****************************************************************** Non c’è più la compatibilità con CMSIM! Massimiliano Chiorboli

  8. Objects In CMSJET non occorre fare ricostruzioni “manuali”: le ntuple forniscono le informazioni sugli “oggetti”. ****************************************************************** * Ntuple ID = 5555 Entries = 69943 CMSJET ****************************************************************** * Var numb * Type * Packing * Range * Block * Name * ****************************************************************** * 1 * R*4 * * * TRANCH * CIRC * 2 * R*4 * * * TRANCH * TREN * 3 * R*4 * * * TRANCH * TRMA * 1 * R*4 * * * PTMIS * PTMT(2) * 2 * R*4 * * * PTMIS * PTM(2) * 3 * R*4 * * * PTMIS * PZNU(2) * 1 * I*4 * * [0,100] * LEPTONS * NLE_CWN * 2 * R*4 * * * LEPTONS * PL_CWN(4,NLE_CWN) * 3 * I*4 * 3 * [-2,2] * LEPTONS * KL_CWN(NLE_CWN) * 4 * I*4 * * * LEPTONS * MRL_CWN(NLE_CWN) * 5 * U*4 * 3 * [0,4] * LEPTONS * LISOL_CWN(NLE_CWN) * 6 * I*4 * * * LEPTONS * LFATH_CWN(5,NLE_CWN) * 1 * I*4 * * [0,100] * GAMMAS * NGAM_CWN * 2 * R*4 * * * GAMMAS * PG_CWN(4,NGAM_CWN) * 3 * U*4 * 3 * [0,4] * GAMMAS * LISGAM_CWN(NGAM_CWN) * 1 * I*4 * * [0,50] * JETS * NJG_CWN * 2 * R*4 * * * JETS * PJG_CWN(4,NJG_CWN) * 3 * U*4 * 11 * [0,2000] * JETS * MRKJET_NJG(NJG_CWN) * 4 * R*4 * * * JETS * BTAG_NJG(NJG_CWN) * 5 * I*4 * * * JETS * JFATH_CWN(5,NJG_CWN) ****************************************************************** * Block * Entries * Unpacked * Packed * Packing Factor * ****************************************************************** * TRANCH * 69943 * 12 * 12 * 1.000 * * PTMIS * 69943 * 24 * 24 * 1.000 * * LEPTONS * 69943 * 4804 * Var. * Variable * * GAMMAS * 69943 * 2004 * Var. * Variable * * JETS * 69943 * 2204 * Var. * Variable * * Total * --- * 9048 * Var. * Variable * ****************************************************************** * Blocks = 5 Variables = 20 Max. Columns = 2262 * ****************************************************************** Etmiss Leptoni Gamma Jet Tools: PAW Massimiliano Chiorboli

  9. Impatto sugli altri gruppi M(g) – M(b) Sbottom Gluino M(g) – M(q) Squark Gluino • E/gamma, muon: • c20 l+l- c10 importante per l’identificazione dell’end-point, ma non è necessaria una grande precisione. • JETMET: • Etmiss importante per la soppressione dello SM • Jet reconstruction importante per la risoluzione dei picchi e per il pile-up PILE-UP Sbottom chain • Il pile-up ad alta luminosità dà problemi nella catena di ricostruzione degli squark: • merging-splitting nel jetfinder • jet di pile-up selezionati come jet di segnale • Studi dettagliati sugli algoritmi di jetfinding Squark chain Massimiliano Chiorboli

  10. Impatto sugli altri gruppi Sbottom Etmiss > 150 GeV Gluino Risoluzione dei picchi: Dipendenza dalla finestra scelta per la massa della coppia di leptoni. Limite inferiore 8% Eventi forzati per 4000 fb-1, M(ll) = 0.2 GeV La separazione dei due sbottom non è possibile per la risoluzione. Massimiliano Chiorboli

  11. Impatto sul b-tau • Descrizione del tracker: FATSIM package (CMS IN 2000/034): • Ricostruzione delle tracce fatta tramite parametrizzazioni da CMSIM 121; • b-tagging: almeno 2 tracce con pt>0.9 GeV in un cono di R = 0.4 attorno all’asse del jet. La variabile di tagging è la significatività sul IP della seconda traccia. Massimiliano Chiorboli

  12. Il b-tagging ha effetto sulla massa, sulla risoluzione e sull’efficienza dei picchi per gli sbottom e i gluini. Sbottom Gluino Massa Larghezza Efficienza di segnale Algoritmi più sofisticati possono migliorare la qualità dei picchi. Massimiliano Chiorboli

  13. Impatto sul b-tau tan b = 20 tan b = 10 Ad alti valori di tan b non è possibile ricostruire picchi attraverso c20 l+l- c10 Il canale c20 t+t- c10 è complementare e lo stesso studio potrebbe essere ripetuto partendo da questo (algoritmi di tau-tagging) tan b = 35 Massimiliano Chiorboli

  14. Conclusioni • Con la fast simulation, sono stati trovati risultati interessanti dal punto di vista della fisica • Il canale può essere interessante per tools riguardanti: • Jetfinding (pile-up, risoluzioni di picchi) • b-tagging (miglioramento dell’efficienza e della risoluzione per gli sbottom) • Tau-tagging (ricostruzione attraverso il canale c20 t+t- c10 ) Massimiliano Chiorboli

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