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Recherche de Z ' e + e - avec ATLAS

Recherche de Z ' e + e - avec ATLAS. Julien MOREL ATLAS Exotics group IN2P3 – CNRS - LPSC - Grenoble. 10 / 09 / 2007 – Physique Atlas France. G. Brooijmans / F. Ledroit. Les notes CSC du groupe Exotique. Une même nouvelle physique peut être prédite par différents cadres théorique.

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  1. Recherche de Z' e+e-avec ATLAS Julien MOREL ATLAS Exotics group IN2P3 – CNRS - LPSC - Grenoble 10 / 09 / 2007 – Physique Atlas France

  2. G. Brooijmans / F. Ledroit Les notes CSC du groupe Exotique Une même nouvelle physique peut être prédite par différents cadres théorique Etudes (potentiel de découverte et limites) modèle indépendant. Etudes de discrimination C.S.C

  3. La note CSC Dilepton/ Diphoton But : Chaine d’analyse complète du canal Dilepton / Diphoton • Processus étudiés • Z’ e+e- • Z’ μ+μ- • Z’  τ +τ- • G e+e- • G γγ • Techni-Had(ωT , ρT) μ+μ- • Etudes nécessaires • Reconstruction des leptons (efficacité, resolution) • Efficacité de trigger • Erreurs systématiques (PDF, NLO, Lumi, faux électrons …) • Méthodes statistiques • … • Principal « bruit de fond » physique • Drell-Yan MS : γ / Z

  4. Limites et potentiel de découverte de Z’ existants Limites existantes Les études ATLAS DØnote 4375-Conf, v2.1 250pb-1 100 fb-1 TDR TomeII SN-ATLAS-2007-065 Modele RS Méthode de comptage d’événements

  5. Estimation du potentiel de découverte Z’  e+e-dans le cadre CSC • Comparer des spectres plutôt que de compter des événements • Utilisation de la méthode CLs • Etudes indépendantes du modèle théorique (modélisation efficace des spectres) • Les ingrédients nécessaire … • Identification et performances sur les électrons A partir du MC et des données • Critères de sélection et performances pour les Z’ • Modélisation du spectre de masse invariante di-électron du bruit de fond : γ/Z  e+e- (DY). • Modélisation du spectre de masse invariante di-électron du signal : γ/Z/Z’  e+e-indépendante du modèle théorique. • … pour le calcul des limites avec MCLimit.

  6. Le Z’ simulé utilisé pour cette étude • Z’ χ e+e- a 1 TeV (Z’ provenant d’un modèle de GUT (E6) ) • 7250 Z’ avec MZ’ = 1 TeV et Mll>500GeV • DataSet = 5605 Spectre de masse invariante Spectre en énergie des électrons Généré Reconstruit Mll (GeV)

  7. Identification et performances sur les électrons Efficacité de sélection des électrons en fonction de pT et η pour les différentes coupures de sélection de IsEm. Normalisé aux électrons associés avec la vérité. Pour l’analyse Z’, utilisation des critères électrons Loose

  8. Critères de sélection pour les Z’ Pour sélectionner un Z’ 2 électrons reconstruit avec les critères « loose » Ces 2 électrons sont de charge opposées. Efficacité de sélection en fonction de Mll Efficacité moyenne 2 Loose = ~55 % 2 Medium = ~42 % 2 Tight = ~23 % Looseselection

  9. Performances sur les Z’ Reconstruction de la masse invariante di-électron (looseselection) dans différentes régions du détecteur : σ~0.8% μ~0.07% σ~0.8% μ~0.1% Plus de stat, étude dépendance en E …

  10. Performances pour les Z’ Distribution (Mgene – Mreco) d’un Z’ de 1 TeV • Queue négative • ~ 17 % des événements • Etoffé par le crack • Contribution non négligeable • Partie gaussienne • ~83 % des événements • σ~8.5 GeV • Lin~-2.4 GeV • Queue positive • ~0.4 % des événements • A regarder (systématique sur le DY) Distribution complète utilisée lors de la convolution avec le signal généré à 1 TeV

  11. Modélisation des spectres de masse invariante di-électron Modélisation du bruit de fond DY Normalisation 1 fb-1 • Gpdf dépend des pdf du proton • Estimée avec un ajustement à 6 paramètres (Χ2/ndf = 726/557) • Bonne modélisation du DY entre 300 GeV et 6 TeV # Evénements / 10 GeV • DY Pythia • Modélisation du DY

  12. Modélisation des spectres de masse invariante di-électron Modélisation du signal (DY + Z’) Normalisation 1 fb-1 Normalisation 1 fb-1 • DY Pythia • Modélisation DY • Modélisation Z’ (M=3 TeV, Γ=20 GeV) # Evénements / 10 GeV • 4 paramètres expérimentaux suffisent à décrire le Z’ : • La masse • La largeur • Une amplitude pour le Z’ (section efficace) • Une amplitude pour l’interférence • Complètement indépendant du modèle théorique # Evénements / 10 GeV Modélisation d’une grosse interférence : • Z’χ généré officiel • Modélisation du Z’χ

  13. Modélisation des spectres de masse invariante di-électron Prise en compte de la résolution et de l’efficacité Cross check avec les événements simulés à 1 TeV Normalisation 1 fb-1 # Evénements / 1 GeV • Z’ χ reco (simulation officielle) • Modélisation du DY reco • Modélisation du Z’ χ reco

  14. Calcul des limites avec MCLimit • L’outil MCLimit • Code de Tom Junk (CDF) qui utilise la technique CLs de LEP • En entrée : Hypothèse 0, Hypothèse 1, Données. • En sortie : Distribution en -2lnQ, calculs des CLs, CLcb, CLb , … • Lumi95() = Lumi nécessaire pour exclure à 95% CL H0 • Lumi5S() = Lumi nécessaire pour 5σ compatibilité avec H1 • … • Prise en compte les erreurs systématiques qui affectent : • La section efficace (normalisation) • Pour chaque hypothèses séparément • La forme du spectre • …

  15. Exemple d’étude Préliminaire Erreurs systématiques considérées … • Calculs NLO • Effet : augmentation de la section efficace de 20 à 34 % • Valeur approchée dans Mclimit +20% • Erreur PDF • Variation de  4 à 8 % • Valeur aprochée dans Mclimit 5% LHAPDF/CTEQ error sets F.Heinemann (cadre CSC) ZEUS NLO + NLO MRST NLO + NLO CTEQ NLO + NLO CTEQ LO + LO F.Heinemann (cadre CSC)

  16. Exemple d’étude Préliminaire H0 = DY , H1 = Z’ modélisé Masse = 1,5 TeV Largeur = 20 GeV Section efficace = 16 fb Interférence = 2/3  Pic Normalisation 1 fb-1 Quelques événements # Evénements / 10 GeV -Modélisation du DY reco -Modélisation du Z’ reco -Pseudo lot de données Les résultats de MCLimit(Pseudo données inutiles ici) En utilisant la fonction Lumi95() :Pour une expérience médiane, 0.07 fb-1suffisent pour exclure à 95% CL l’Hypo DY. 15000 pseudo exp. Lumi = 1 fb-1 Hypo Z’ Hypo DY Pour utiliser la fonction Lumi5s() :On tombe sur le problème 5σ. Pas de résultats pour l’instant. -2lnQ

  17. Perspectives pour le potentiel de découverte • Le résultat de CMS • Etude de la découverte du Z’ via : • 6 modèles : SSM, LRM, ALRM,χ, ψ, η • 3 différentes masses : 1, 3, 5 TeV • Dépendant du modèle théorique • Faible couverture de l’espace des paramètres

  18. Perspectives pour le potentiel de découverte • Nos intentions dans ATLAS • Pour CSC : • Faire le même type d’étude. • Mener l’étude pour des Z’ très différents (ex : Xdim) via 4 paramètres expérimentaux : M, Γ, Ampl. Z’, Ampl. Interférence • Pour après : • Utiliser ce paramétrage pour ajuster le spectre de masse invariante. • Utiliser les paramètres expérimentaux pour remonter aux paramètres théorique. • Vers une discrimination …

  19. Conclusion • Note CSC dilepton/diphoton bien lancée, 1ère version prévue pour fin septembre . • Modélisation efficace du spectre de masse invariante DY et Z’ : • Indépendante du modèle théorique • Compatible avec des modèles Xdim • Rapide • Outils statistique puissant basé sur CLs(MCLimit) • Etude de potentiel de découverte qui couvre l’espace des paramètres (impossible via la simulation complète).

  20. Efficacité de triggers

  21. Efficacité de triggers

  22. Z’GUT discovery potential - CDDT parameterization 3 free parameters in the CDDT parametrization : x , mZ’ and gZ’ MZ’/gZ’ as a function of x for different values of gZ’ CDF exclusion plots ATLAS discovery plots

  23. Z’GUT discovery potential - CDDT parameterization [hep-ex/0602045] Exclusion plots Discovery plots Good hope to discover model not yet excluded by cdfin 2008 with atlas

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