Primi passi per una Muon Momentum Scale Tommaso Dorigo,Marco Demattia Padova, CMS meeting – 2 aprile 07

Primi passi per una Muon Momentum Scale

Tommaso Dorigo,Marco Demattia

Padova, CMS meeting – 2 aprile 07

Introduzione

• La calibrazione della scala in momento dei muoni è fondamentale per:– Misure di massa del bosone W– Monitoring del tracker, del campo magnetico– Correzione di effetti locali nel detector– Ricostruzione di segnali ad alta massa invariante– Misure di massa del top, misure in B physics,

eccetera

• Lo studio delle risonanze J/psi, Y, Z permette di perfezionare il Monte Carlo (scala, risoluzione) e di aumentare l’efficienza degli algoritmi

Piano di lavoro• Generazione di diversi campioni di risonanze e backgrounds, con

un occhio alla “early physics” (diciamo qualche pb-1) e un altro più avanti

• Ricostruzione dei campioni con modifiche alla geometria e/o al campo magnetico– Scopo: scoprire quanto siamo sensibili a disuniformità o imprecisioni nel

modello fisico, e perfezionare la nostra possibilità di intervenire con correzioni ad hoc

– Si confronteranno campioni standard con campioni modificati, per “simulare” il confronto MC/dati

– Sviluppo di un algoritmo di base, e uno più avanzato in parallelo• Base: determinazione della funzione di calibrazione in funzione della

curvatura media dei muoni, per diversi range di pseudorapidità e diversi livelli di qualità dei muoni

• Avanzato: algoritmo che prende in considerazione più variabili e ottiene una funzione di calibrazione con maggiore precisione

– By-product: studio della risoluzione dei mu in funzione delle loro caratteristiche cinematiche e qualitative

Stato attuale• Studiati 43,000 eventi generati in 1.2.0 (thanks Ugo per

averli portati a PD):

– 6916 ppZX – 1779 ppJ/psiX – 20936 ppX– 11686 ppX– 1870 ppWXX

Vedi plots M(

• Ricostruzione globale, match con muoni veri entro R<0.1

– Vedi plot R• Studiate dipendenze da eta e Pt – nessun problema per i global

muons, gli standalone per ora sono stati lasciati alone…

Matching con muoni MC

nessuna differenza di rilievo per alta rapiditàR<0.1 anche troppo largo, ma per ora non ci sono comunque criteri di qualità sui muoni selezionati, per cui usiamo questo per una prima occhiata

Distribuzioni di massa – Z

Alto: tutte le coppie di global muons (blu), MC muons (rosso)Basso: coppie con matching R<0.1

Distribuzioni di massa – J/psi


Distribuzioni di massa – ppX


Distribuzioni di massa – ppX


Distribuzioni di massa – ppWX


Distribuzioni di massa – all together


Mass fits• Come “riscaldamento” abbiamo preso in considerazione qualche

variabile cinematica della coppia di muoni, per studiare la dipendenza di scala e risoluzione da esse.– Pt medio dei due mu– Curvatura media dei due mu– Pseudorapidità della coppia di mu– Azimuth della coppia di mu– Pseudorapidità del mu meno centrale R fra i due mu– Pt della coppia di mu– Differenza in rapidità fra i due mu– P medio dei due mu

• Nei plots di massa entra ogni coppia di global muons con un R match a due MC muons. – Ogni variabile è binnata opportunamente – I fits alla distribuzione di massa vengono fatti separatamente per le

coppie con massa fra 2.6 e 3.4 GeV e con massa fra 50 e 130 GeV.– Fit function: pol1+gaus– Si prendono in considerazione solo bins ove vi siano almeno 50 entries

Esempio di mass fits

Righe 1 e 2: Zmm

Righe 3 e 4: J/psimm

Dipendenze della scala in momentoe della risoluzione dalla cinematica

• Ovviamente si tratta di un esempio– Interessante la normalizzazione (v. talk di Ugo), da mettere a

posto per • dare un significato (che qui per ora non hanno) alle barre di errore• Verificare l’effetto del background e di diversi tagli di qualità (qui non

applicati)– In 1.3.0 alcuni miglioramenti alla ricostruzione sono attesi– Per ora si confronta MC con i valori di riferimento per la massa

di J/psi e Z (e per quest’ultima c’è anche una dipendenza dalle PDF da verificare) nessun interesse pratico

– Però i plots danno un’idea di quello che si può fare con un po’ di segnale

– Variabili studiate: media e larghezza della massa della risonanza ricostruita con global muons con match a MC muons

• Si plotta poi la differenza relativa con i valori veri (3.097, 91.19)

Plots di M/M vs xDa sinistra a destra:

Pt medio (GeV)Curvatura media (1/GeV)Pseudorap. della coppia

Da sinistra a destra:

Phi della coppiaPseudorap. mu forward Delta R fra i due mu


Pt della coppia (GeV)Delta (eta) fra i due muP medio (GeV)

In rosso i risultati dei fits alla Z, in nero i risultati dei fit alla J/psi

Plots di M/M vs xDa sinistra a destra:

Pt medio (GeV)Curvatura media (1/GeV)Pseudorap. della coppia


Phi della coppiaPseudorap. mu forward Delta R fra i due mu


Pt della coppia (GeV)Delta (eta) fra i due muP medio (GeV)

In rosso i risultati dei fits alla Z, in nero i risultati dei fit alla J/psi

Alternative

• Un metodo stupido ma veloce per studiare dipendenze della scala di momento da una variabile x è quello di creare un profile histogram– Si decide un range ove S/N sia grande per gli eventi dovuti alla

risonanza– Si riempie al valore x della variabile studiata con una entry al

valore (M-Mtrue)/Mtrue– Con opportuno peso negativo si può aggiungere eventi dalle

sidebands per correggere il loro effetto. Es.:• Regione A([2.65,2.95]: si riempie l’istogramma con il valore x=M,

y=(M-2.8)/3.1 e peso w=-0.5• Regione B[2.95,3.25]: si riempie con x=M, y=(M-3.1)/3.1 e peso

w=1.0• Regione C[3.25,3.4]: si riempie con x=M, y=(M-3.25)/3.25 e peso

w=-0.5.– Questo metodo può servire a definire delle forme funzionali per

le dipendenze da x della scala, F(xi), anche in presenza di basso rapporto S/N

Confronto fra profiles e fits

PRELIMINARE!!!

In rosso i risultati della Z, In nero i risultati della J/psi

Marker pieno: profilesMarker vuoto: fits

In generale i trends sonosimili, ma ci sono differenzenon capite… Vanno studiate.

Conclusioni

• Nessuna per ora!• Stiamo mettendo a punto degli strumenti per studiare la

calibrazione del momento con i dati della “early physics”• Studieremo deformazioni del campo B e disallineamenti

globali del tracker con modifiche alla geometria nel MC e con due algoritmi, uno “base” e uno più avanzato

• Servono inputs esterni:– Maggiori generazioni (part. di background samples)– Normalizzazioni relative e due diversi scenari– Set di tagli di qualità “standard”– Altre idee!!!

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