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pi0 reconstruction

pi0 reconstruction. 2008/12/14 筑波大学　須藤裕司 金信弘、生野利典、高橋優介 他 GLD カロリメータグループ、 CALICE. 電磁カロリメータを用いた pi0 粒子の不変質量の再構成の Motivation. ジェット中には pi0 粒子由来の光子が多く含まれるため pi0 粒子の不変質量をカロリメータで再構成できることは ジェットに対するエネルギー分解能の向上に役立つ. pi0 Run. Pi0 を生成するためのターゲットは 厚さ 6cm の鉄（ 10x10x6cm 3 ） ScECal の上流～ 185cm の地点に設置.

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Presentation Transcript

  1. pi0 reconstruction 2008/12/14 筑波大学　須藤裕司 金信弘、生野利典、高橋優介 他GLDカロリメータグループ、CALICE

  2. 電磁カロリメータを用いたpi0 粒子の不変質量の再構成のMotivation ジェット中にはpi0粒子由来の光子が多く含まれるため pi0粒子の不変質量をカロリメータで再構成できることは ジェットに対するエネルギー分解能の向上に役立つ

  3. pi0 Run Pi0を生成するためのターゲットは 厚さ6cmの鉄（10x10x6cm3） ScECal の上流～185cmの地点に設置 ~185cm 9月23,24日　pi- beam 16GeV, 合計 421,070events 9月24日　　　pi- beam 25GeV, 合計 342,103 events 9月24,25日　pi- beam 32GeV, 合計 349,362events 総計 1,112,535 events

  4. Reconstruct an invariant mass from two gamma clusters Clusterのエネルギーの重心 target Ecal 1layer 目の表面( 0, 0, 0 ) cluster1 E1 ( x1, y1, z1 ) pi- beam φ cluster2 Target の中心 ( xt, yt, zt ) = ( 0, 0, -185 ) として計算 E2 Target から Ecal までの距離 ~185cm ( x2, y2, z2 ) ( Invariant Mass ) = sqrt( 2*E1*E2*(1-cos(φ) ) ) x1*x2+y1*y2+(z1+185)*(z2+185) cos(φ)= 2*(sqrt(x12+y12+(z1+185)2))*( sqrt(x22+y22+(z2+185)2)) （1 layer あたりの厚みを(3.5+3+1)mm として計算しているので( 3.5+3+2.2)mmに修正が必要）

  5. Clustering 1 １．シンチレータの幅が狭い方向で X, Y layer に分ける ２．X, Y layer のそれぞれで Energy deposit 　　の最も大きなストリップを見つける（種） ３．そのストリップを元に上下、左右、前後の 　　隣り合っているヒットのあったストリップを結合する 　　（　隣のストリップのEnergy<= 1.2*Energy（種）　） ４．結合できたストリップをそれぞれ新しい種として 　　３をくり返す ５．X　の cluster を元に Y の cluster をつなげる Xclusterの重心を中心に2.85cm (RM~4.0) 四方とx clusterの最初と最後のlayerの間に Y clusterの重心があった場合 Y cluster をX cluster とつなげて 　　最終的なclusterにする。 X layer Y layer 5 2 3 4 Y (cm) X (cm) Z (layer)

  6. Event selection for gammas Ppi-粒子をターゲットに入射しているので大半はpi-, μ-　イベント まずはpi-, μ- のイベントを除くためのselectionを行った。 Energy(MIPs) N hits E1-15/Eall (ratio)

  7. Longitudinal shower shape pi- with Iron target (16GeV) 16GeV No cut Nhits(1~15)>30hits E(1~15)>60%(Etot) Energy deposit ( MIPs ) Pi-の中からgamma を選ぶことができている。 1layer 目のEnergy deposit が大きいが おそらく Iron target で起きるシャワーの影響

  8. Event selection to reconstruct invariant mass from two gammas * X,Y 各clusterのエネルギー　>= 8% of Etot

  9. Result of reconstructed invariant mass from two gammas • ~120 MeV に peak が現れた　（pi0~135 MeV） • 　再構成された不変質量が本来よりも小さくなる原因と考えられること • Clustering の影響　 • ScECalの応答に対する補正がまだされていない

  10. Fitting result of reconstructed invariant mass from two gammas Fitting function A1*exp(-x/B1) + A2*exp(-x/B2) + Api0*exp(-(x-Mpi0)2/2sigmapi0) Chi2/NDF = 114/90 Mpi0 = 111.78 +- 0.66 Sigmapi0 = 15.34 +- 0.76 Api0 = 145 +- 7 A1 ~800,B1 ~9 -> combination of small clusters A2 ~60, B2 ~310 -> miss combination

  11. Mokka ヨーロッパグループが開発しているILC実験のためのFull Simulator Geant4がbaseになっている 今回のTest Beam はCALICE（EU主体）の枠組みのもとで 行われたのでSimulationによる評価を行うためにはMokkaを 扱う必要がある。 Test BeamのFull simulation の準備を進めるとともに 電磁カロリメータ単独のSimulationを行っている。 1 GeV electron 1 GeV electron

  12. Result of Simulation by Mokka Simulation でも実験と同様のInvariant Mass 分布が得られた。 （入射粒子はpi+）

  13. Energy (2 clusters) VS Mass FNALdata Mokka pi+ 32GeV Clusteringの 性能 124MIPs/GeV ScECalのサイズ 144MIPs/GeV エネルギーの低い方はカロリメータの大きさによって決まる。 エネルギーの高い方はカロリメータの位置分解能とclusteringの性能できまる。

  14. Reconstructed Invariant Mass for pi0 ( 5GeV ) simulated by Mokka Mean ~120MeV In total 2000 events 929 events Passed selection Pi0を単独で生成して、不変質量を再構成しても~10%程度低くなってしまう。 　→　clustering の性能が良くない

  15. 実データ (Cluster energy)/(total energy) e- 1GeV e- 6GeV e- 3GeV e- 32GeV Clustering の性能があまり良くない, 回収できるエネルギーは80 ~ 90%

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