Ｚ→ｂｂ bar を用いたb-jet energy scale の測定（２）

200820257 高橋優介2008/07/28

宇宙史拠点実習　最終報告

Introduction

• b-quark の jet energy scale, resolution の精度を上げる

　→ t-quark の mass の測定、 Higgs 探索の精度向上

• 今までの Z→bb を用いた解析では jet cone sizeを 0.7 で行っていた

• t-quark,higgs などの解析では jet cone size が 0.4を用いているので、 cone size0.4 で b-quark のjet energy scale を測定する必要がある

B-jet の分解能に対する Cone size 依存性

• Z->bbbar Signal MC 　を用いて Mjj(dijetmass) をLevel(0,5,7),ConeSize(0.4,0.7,1.0) でそれぞれ

　再構成した

B-jet の分解能に対する Cone size 依存性

Histgram の mean,rms,rms/meanSingleGaussianFit の mean,sigma,sigma/mean をConesize を横軸にとってプロットした

Event selection

• 既に Skim された Data を扱うので、以前の Data と一致するか調べた selection level

Total analyzed eventsPass Et>22GeV(21GeV)Pass|ηd| <=1Both jets taggableExact one taggedBoth jets taggedPassdΦ>3.0,Et3<15GeV(14GeV)

( ) 内は Cone size 0.4 の Cut

cone size 0.7

39,147,479 23,933,604 21,404,884 18,195,056 6,223,164 700,948 267,038

須藤さんのデータと一致した

cone size 0.4

30,209,671 16,554,507 15,184,075 13,434,386 4,671,078 571,928 233,955

Unbinned Likelihood Fit

　　 Unbinned Likelihood Fit は少数統計のときに有効

　 S/N 比が悪いので Unbinned Likelihood Fit を用いる

ns and nb: numbers of signal and background events, Ps(mi,SF) and Pb(mi): signal and background p.d.f’s.

BKG Template

BKG Region Taggable BKG Region Both Tagged Signal Region Taggable

BKG Template

ET3

ΔΦ12

[ΔΦ12]BG

[Et3]BG15

3.0

Tag Ratio

4

3

1 2

4 3×

1÷2 =

Mjj[GeV]

even

ts/2

GeV

BKG Template(Cone size 0.7)

Probability Density Function

87

65

tan2

2

10

2

114

3

1)(

jj

m

jjjjb

mErfe

mmP

jj

PearsonType + Ⅳ erf function + const

Probability Density FunctionBKG Template(Cone size 0.4)

even

ts/2

GeV

Mjj[GeV]

Acceptance Acceptance≡( All put passed event ） / ( good run 　 passed event)

Number of MC signal events Cone　size　0.7 　 　 　 　Trigger　period

2a 2b 2c 2d

Ngen 277232 328381 1913672 716822Both　tagged 2012 2292 12037 4281

Acceptance0.00725

70.00698 0.00629

0.005972

Nexp(raw)334.301

8504.325 1901.048

1422.016

Cone　size　0.4 　 　 　 　Trigger　period

2a 2b 2c 2d

Ngen 277232 328381 1913672 716822Both　tagged 1849 2138 12915 4031

Acceptance 0.00667 0.006511 0.0067490.00562

3

Nexp(raw)307.218

7470.4393 2039.714

1338.974

　 　 　 　 　Luminosity[pb-1]

40.8 64 267.7 210.9

Nexp = N (raw) ×[SF(b-tagging)]2 ×SF(calor-trigger)×SF(track-trigger)N(raw) = Luminosity ×σ×BR(Z->bbbar)×Acceptance

Nexp = 4627

Nexp = 4621

SF(b-tagging)=0.95SF(calor-trigger) =1.10SF(track-trigger) =1.12σ×BR(Z->bbar)=1129pb

Pseudo Experiment

Acceptance によって求められた Signal の期待値を平均値にもつ Poisson 分布で乱数を振り、 Signal の event 数 ns を決めた。 N:Cut を通った event 数 ,nb を BKG のevent 数とすれば nb = N – ns MC と Data から得たヒストグラムに従う乱数を振って Pseudo Experiment Data 　を作った。

even

ts/2

GeV

even

ts/2

GeV

Mjj[GeV]Mjj[GeV]

Signal histgram(MC)BKG histgram(Data)

Pseudo Experiment DataBKG Data Signal Data

Pseudo Experiment Data

Mjj[GeV]

Mjj[GeV]

Mjj[GeV]

Mjj[GeV]

even

ts/2

GeV

even

ts/2

GeV

even

ts/2

GeV

even

ts/2

GeV

Summary

• 去年の実習で作った MC と Data の Skim から Signal と BKG の Template を作成した

• Cone size 0.7 の Acceptance が去年のものと一致することを確認し、 0.4 のときのAcceptance を導出し signal 数の期待値を求めた

• Pseudo Experiment に用いる Pseudo data を作成するための program を作った

• 実際に １　 Experiment 分の Data を作った。

Back up

K=1 のときの signal ,BKG distribution

Mjj[GeV]

julien’s data