Reconstrucción de la energía Reconstrucción de la energía de los Jets mediante el de los Jets mediante el

algoritmo Energy Flow en algoritmo Energy Flow en ATLASATLAS

Carmen IglesiasInstitut de Fisica d’Altes Energies

1. JETSa) Definición de JETb) Características de los JETs

2. Energy Flow a) Idea Básica b) Dificultades

3. ATHENA-Atlfast4. Análisis Global

a) Generación y Reconstrucciónb) Numero de Partículas y Energía Transversa

5. Análisis por Celdasa) Multiplicidad por celdab) Energía Transversac) Clasificación de las Celdas

6. Resolución de la Energía y el PT7. Siguientes Pasos

INDICE

JETSJETS

Definición de JET• Jet : Grupo de partículas emitidas

espacialmente colimadas, es decir, cercanas entre si en ángulo.

• Los jets son manifestaciones de los 'partones' (quarks y gluones) emitidos en la colisión inicial protón-protón los algoritmos nos permiten saber acerca de los partones a partir de los jets.

• Un jet contiene principalmente hadrones: decenas de piones cargados y neutros, una cantidad menor de kaones y unos pocos bariones ligeros (protones y neutrones)

Caracteristicas de los JETS• Los jets aparecen en el detector como un

conjunto de cascadas electromagnéticas y hadrónicas.

• Cada jet se caracteriza por tener:

– Una componente hadrónica cargada: principalm

– una electromagnética neutra: principalm fotones de 0

– una hadrónica neutra: principalm Kl y

neutrones.

El calor HAD esta segmentado en (ang. azimutal) y (pseudo-rapidity), definiendo una granularidad x=0.1x0.1 del

orden de la cascada hadronica.

• Los jets son observados como clusters con energía localizada en torres adyacentes de 0.1x0.1 en - y suelen reconstruirse mendiante un cono centrado en la torre de mayor Et y radio R= 0.4-0.7

ENERGY FLOWENERGY FLOW

Energy Flow● Energy Flow: Algoritmo que combina la información procedente de los calorímetros, del detector central de

trazas y de la identificación de partículas para tratar de mejorar la resolución en la energía de los jets y la energía E

TMiss.

● Introducido por 1vez en ALEPH y desarrollado extensamente en los experimentos de LEP y con menor extensión en RunII de TeV y ahora en CMS y ATLAS.

● Alrededor de 2/3 de la energía del jet procede de partículas cargadas (,K...) Sin embargo los algoritmos de jets no utilizan la informacion del detector de trazas.

● A bajo momento de las partículas cargadas, el error en la traza es mucho menor que el error en la energía de los calorímetros. Por ej, para la zona central (Barrel) de ATLAS (=0):

donde pT y E están GeV. Puede

verse que para un de 10 GeV la resolucion en E es 16 % mientras que para el P

T es 1.3%.

Track: pT/p

T = 0.036%p

T1.3%

Cal: E/E = 50%/E

Idea Básica de la Energy Flow

• Idea Básica: Sustituir las fluctuaciones de energía en el calorímetro por medidas mejores del momento de las partículas

obtener una mejor resolucion en la energia del jet.

• Utilizar la resolución del calorímetro para los hadrones neutros mientras que para los hadrones cargados se aplicar la resolución del detector Central de Trazas Para ello debe primero localizarse la

energía depositada por los hadrones cargados para suprimirla y sustituirla por la medida del momento.

Dificultades• Idea simple pero difícil de realizar: Requiere partículas ID asociadas a traza. Dificultades: alta multiplicidad de trazas y una basta granularidad del calorímetro se necesita una buena segmentación para separar cluster y

hacer corresponder las trazas correctamente a

ellos se requieren avanzados algoritmos de clusterización capaces de aislar eficazmente las

cascadas individuales, ademas de modelos de deposición de energía. Ej:NearestNeighbour clusterisation algorithm desarrollado para identificar y separar cascadas

en LArEM y HCAL

• La eficiencia del algoritmo esta limitada por el solapamiento entre partc neutras y cargadas Si la traza comparte un cluster con partic neutras entonces la ganacia en resolución a partir de la traza se compensa con la perdida en resolución del cluster restante.

Necesitamos saber mas acerca este efecto y su influencia en el algoritmoMi analisis

Cluster 1 Cluster 2

Cluster BCluster A

ATHENA-AtlfastATHENA-Atlfast

ATHENA-Atlfast• ATHENA: Entorno de Software ‘offline’ de ATLAS

• ATHENA-Atlfast: implementación en C++ Orientada a Objetos que proporciona una rápida simulación de la respuesta del detector a ‘Particle-level’ y su posterior reconstruccion, y permite:

– definir el 4-momento de las partículas

– reconstruir clusters y jets dentro de los calorímetros

– caracterizar las trazas

ATHENA-Atlfast se organiza en varios paquetes. Los mas importantes: AtlfastAlgs: algoritmos de reconstrucción de trazas, jets, leptones aislados y Etmiss AtlfastEvent: guarda los objetos producidos en AtlfastAlgs: partículas reconstruidas,

celdas, cluster, jets y trazas.

En Atlfast no hay simulación detallada de las cascadas en los calorimetros ni de las trazas en el detector de Si, solo se parametriza la resolución en E en calorimetría y se simulan la eficiencia y la resolución en Pt en el detector central.

Parametrizaciones derivadas de estudios en ‘Full Simulation’ :

Resolución en el Cal EM (fotones y electrones)

- 0.245/Pt 0.007 a <1.4 y 0.306*((2.4- )+0.228) /Pt 0.007 a >1.4

Resolución en el Cal HAD (hadrones :y k)

- 0.5/Pt 0.03 a <3.2 y 1.0/Pt 0.07 a >3.2

Resolución en el Detector Si (trazas de e , y )

- 0.0005*(1+ **10/7000)*Pt 0.0012 a <3.2

(a baja luminosidad no se incluyen los efectos de Pile-up en la resolución)

Aspectos tales como el solapamiento de particulas dentro de una celda, se pueden estudiar con Atlfast, aunque cuando la influencia del comportamiento de la cascada hadronica es mayor se hacer necesario continuar el analisis con ‘Full Simulation’

AnálisisAnálisis Global Global

Análisis Global: Generación y Reconstrucción• Generación con PYTHIA 6.2 de 1000 eventos de Jets QCD donde:

– Genero jets para un rango de PT del jet entre 40-80 GeV– No se incluyen Underlying Events ni Minimum Bias hasta ahora (mas adelante se incluirán porque generan partículas de bajo PT y contribuyen en el deterioro de la resolución)– Tengo en cuenta ISR y FSR (influyen en la dirección final del jet) _parton< 5.0 (cobertura del calorímetro)

• Reconstrucción y Simulación con ATHENA-ATLFAST (Release 6.2.0) de jets de quarks y gluones:

– Algoritmo de reconstrucción de jets: cono de R=0.4 – Ptmin = 15 GeV para reconstruir el jet _jet< 2.0

Obtengo 1308 jets con una ET de 34.6 GeV

• Reconstrucción del jet a partir de las partículas generadas en ATLFAST Selecciono las partic estables que caen en el calor

en un cono de R=0.4 alrededor del (-) del jet

had cargados (y k ) had neutros (K_lo y neutrones)

fotones (0 y leptones (e , y ’s)

Además impongo:

- Pt>0.5 GeV en partc cargadas (efecto del B-field)

- _partc<2.5 ( detector trazas <2.5)

• Numero de partículas: 17230 partic en total 13.2 por jet

principalm hadrones y fotones la cantidad de leptones es despreciable (<0.5%)

la multiplicidad de partículas cargadas y neutras es similar

• ET depositada por las partículas: La ET total es 49159.2 GeV 37.6 GeV por jet (similar a ET de los jet recon 36GeV)

ET mucho mayor para had cargados (2/3 partes) contribucion leptonica despreciable (<1%)

Type of particle Etotal Per jet %

Had Cargados 29922 22.8 61.2

Had Neutros 6540 5.0 13.0

Fotones 12140 9.2 24.4

Type of particle Etotal Per jet %

Electrones 176 0.13 0.3

Muones 25 0.02 0.1

Neutrinos 121 0.09 0.2

Type of particle #total Per jet %

Had Cargados 8139 6.2 47.2

Had Neutros 1251 0.9 7.2

Fotones 7748 5.9 45.0

Electrones 64 0.05 0.3

Muones 9 0.01 0.1

Neutrinos 19 0.01 0.1

Type of particle #total Per jet %

Distribuciones de ET de las particulas

Mean: 3.609RMS: 3.414

Mean: 5.085RMS: 3.936

Mean: 1.519RMS: 1.878

Mean: 1.912RMS: 1.780

Analisis por CeldasAnalisis por Celdas

Análisis por Celdas• Defino una rejilla de 81 celdas con una granularidad x=0.1x0.1 alrededor

del punto de deposicion del jet reconstruido (-)

cuantas particulas caen en cada celda y de que tipo (cargadas o neutras) energia trasnversa deposita en cada celda Clasificacion de las celdas

Multiplicidad por celdas• Analisis del numero de particulas que caen en cada celda por cada jet

Las particulas se agrupan entorno al centro disminuyendo a medida que nos alejamos de el

La celda donde mayor numero de particulas hay es la central (aquella donde cae el jet)

Total part1.8 por jet had cargad 0.9 fotones 0.7 had neutros0.2

1 2 3 4 5 6 7 8 9

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

celdas en ETA-PHI

multiplicidad hadrones cargados

1 2 3 4 5 6 7 8 9

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

celds en ETA-PHI

Multiplicidad Total

1 2 3 4 5 6 7 8 9

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

celdas en ETA-PHI

Multiplicidad de Fotones

1 2 3 4 5 6 7 8 9

0

0.05

0.1

0.15

0.2

celdas en ETA-PHI

Multiplicidad Hadrones Neutros

Clasificacion de las Celdas• CELDAS CARGADAS: Celdas en las que solo caen partc cargadas (princp y k ) • CELDAS NEUTRAS: Celdas en las que solo caen fotones • CELDAS MIXTAS: Celdas en la que hay mezcla de partc cargadas y neutras.

Para aplicar Energy Flow utilizaré solo las CELDAS CARGADAS pues cada partícula del cluster llevara una traza asociada y no habra perdida de energías.

Veo en número de veces que cae cada tipo de partícula por celda y por jet

el 40% de las celdas que contienen solo partículas cargadas en la zona central (celda central y alrededores con DR<0.1)

1 2 3 4 5 6 7 8 9

0

50

100

150

200

250

300

celdas en ETA-PHI

Celdas Neutras

1 2 3 4 5 6 7 8 9S1

S5

S9

0

50

100

150

200

250

300

350

400

celdas en ETA_PHI

Celdas Cargadas

0

100

200

300

400

500

1 2 3 4 5 6 7 8 9

celdas en ETA-PHI

Celdas Mixtas

Energia TransversaDe las CELDAS CARGADAS selecciono los had cargados y calculo su ET

Un 42% de la ET total depositada corresponde a had cargados en CELDAS CARGADAS para esta fracción de ET se espere una mejora en la resolucion alaplicar el algoritmo Energy Flow

Mean: 3.339RMS: 3.931

Et total~ 15 GeV por jet

Resolucion de Et y PtResolucion de Et y Pt

Resolucion en Et del Je en Atlfast• En Atlfast la resolucion en Et del jet se calcula a partir de la resolucion (smearing) de las

particulas que lo componen : Aplica resolucion de Calor HAD a hadrones Aplica resolucion de Calor EM a fotones y electrones Aplica resoluc Detector Si a muones

Mean: 35.64RMS: 13.00

Mean: 35.49RMS: 13.29

Mejora en la Resolucion en ET del Jet• Para los hadrones cargados que se encuentran en las CELDAS CARGADAS Sustitución de la resolución del Cal HAD:

0.5/Pt 0.03 a <3.2 (solo tomo Barrel)

por la resolución del Detector de trazas:

0.0005*(1+ **10/7000)*Pt 0.0012 a <2.5

Mean: 2.914RMS: 3.110

Mean: 5.887RMS: 5.726

La energía transversa depositada en todas las celdas para cada jet…

Mean: 2.521RMS: 3.701

Al añadirle la resolucion …

Mean:4.573RMS: 5.815

Mean:3.350RMS: 4.814

0.5/Pt 0.03 a <3.2 0.0005*(1+ **10/7000)*

Pt 0.0012 a <2.5

Con Resolución Cal HAD Con Resolución Detector Si

Siguientes PasosSiguientes Pasos

Siguientes Pasos

• Análisis de la variación en la mejora de la resolución con la energía del jet

repetir el estudio para ntuples con diferentes rango de Pt del jet

20-40 Gev 40-80 GeV 80-160 GeV 160-320GeV

• Análisis de la variación en la mejora de la resolución con el radio del cono

repetir el estudio para ntuples con diferentes radio

R=0.4 R=0.7

• Continuar el análisis del Energy Flow en Full Simulation

donde la respuesta del detector esta modelizada de maner precisa mediante Geant

participar en el desarrollo del paquete de reconstruccion EFlowRec