# Presentation: 871990

## Resultados Recientes de MiniBooNE sobre 

- Oscilaciones de Neutrinos

- Alexis A. Aguilar-Arévalo
- Columbia University

- por la colaboración MiniBooNE

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## Colaboración MiniBooNE

- University of Alabama		          Los Alamos National Laboratory
- Bucknell University		          Louisiana State University
- University of Cincinnati		          University of Michigan
- University of Colorado		          Princeton University
- Columbia University		          Saint Mary’s University of Minnesota
- Embry Riddle University		          Virginia Polytechnic Institute
- Fermi National Accelerator Laboratory       Western Illinois University
- Indiana University		                        Yale University

- Colaboración MiniBooNE

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## Puntos a tratar:

- Motivación
- Descripción del experimento
- Eventos tipo  en MiniBooNE
- Piezas del análisis de oscilaciones
- Errores Sistemáticos
- Resultados iniciales
- Conclusiones

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## 1. Motivación

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## Motivación de  MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos

- Motivación de  MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos

- Exceso dee en haz de 
**  ****87.9 ± 22.4 ± 6.0  (3.8********)**

- Haz de ,decaimiento de+ en reposo
- Señal: e+ p  e+ + n
- Luz Cerenkov del e+ en coincidencia retardada con rayo gama de 2.2 MeV, captura del neutrón en hidrógeno

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## Motivación de  MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos

- Distancia a la fuente:    L ~ 30 m
- Energía promedio:        E ~ 30 MeV

- LSND Collaboration, Phys. Rev. **D64**, 112007

- e disapp.

- e

- Interpretado como oscilaciones de 2

- KARMEN:   (L~17 m)
- Contemporáneo de LSND, no observó evidencia del efecto. Resultado compatible con LSND al  64% C.L.
- E.D.Church *et al.*, Phys.Rev.**D66**:013001 (2002)

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- Motivación de  MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos

## Motivación de  MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos

- Resultados de neutrinos solares y atmosféricos han sido verificados por otros
- experimentos, restringiendo los posibles valores de los parámetros (KAMLAND, K2K).
- LSND es el único resultado positivo a distancias cortas  (*L*~ algunos ×102 m)

- Estas tres señales de oscilaciones son inconsistentes con el esquema de tres  del Modelo Estándar.

- Propósito de MiniBooNE: verificar/refutar LSND

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- Motivación de  MiniBooNE: el experimento LSND de Los Alamos

## 2. Descripción del experimento

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## e

- Booster

*K**+*

- región de decaimiento

- absorbedor

- haz primario

- haz terciario

- haz secundario

- (protones)

- (mesones)

- (neutrinos)

****

*******e*****

- El experimento MiniBooNE

- _Estrategia_: Usar una similar *L/E*  1
- Distancia más larga: L  500 m
- Energía más alta:      E  500 MeV

- Buscar oscilaciones de  en la misma región del espacio de parámetros que LSND
- Sujeto a errores sistemáticos diferentes

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## e

- El acelerador Booster de Fermilab acelera protones impartiéndoles un momento de 8.9 GeV/c.
- La línea de neutrinos del Booster extrae los  protones para MiniBooNE.

- Booster

*K**+*

- región de decaimiento

****

*******e*****

- booster

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- El experimento MiniBooNE

- absorbedor

- haz primario

- haz terciario

- haz secundario

- (protones)

- (mesones)

- (neutrinos)

## e

- Los mesones positivos son enfocados, los mesones negativos son desenfocados.
- El campo magnético  incrementa el flujo de    en  6.
- Operado con pulsos de 2.5 kV, a 174 kAa < 5Hz.

- Los protones son enviados a un blanco de Be de 1.7dentro de un campo magnético (“magnetic horn”).

- Booster

*K**+*

- región de decaimiento

****

*******e*****

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- El experimento MiniBooNE

- haz primario

- haz terciario

- haz secundario

- (protones)

- (mesones)

- (neutrinos)

- absorbedor

## e

- Los mesones decaen a lo largo de un tubo de  50m.
- Los mesones residuales y protones que no interactúan son detenidos en los bloques de hierro del absorbedor.

- Booster

*K**+*

****

*******e*****

- región de decaimiento

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- El experimento MiniBooNE

- haz primario

- haz terciario

- haz secundario

- (protones)

- (mesones)

- (neutrinos)

- absorbedor

## e

- El detector está localizado 541m después del blanco.
- Cubierto por 3 m de tierra para reducir los rayos cósmicos.

- Booster

*K**+*

****

*******e*****

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- El experimento MiniBooNE

- haz primario

- haz terciario

- haz secundario

- (protones)

- (mesones)

- (neutrinos)

- región de decaimiento

- absorbedor

## El detector:

- Principalmente un detector de radiación  Cerenkov,  también es sensible a luz de centelleo producida en el aceite.
- Simulado con un Monte Carlo en GEANT3.

- Dentro hay 1280 tubos fotomultiplicadores (PMTs)  dando una
- covertura por fotocátodos del 10%.

- Región ópticamente aislada (el “veto” ) contiene 240 PMTs. Usada para rechazar rayos cósmicos.

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## 3.Eventos tipo  en MiniBooNE

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## Eventos en el detector

- Eventos de neutrinos claramente visibles en la ventana de adquisición de datos.
- La duración de un chorro o “spill” del haz es de 1600ns.
- La componente uniforme del  “background”  debida a muones de rayos cósmicos.
- La componente con decaimiento exponencial son electrones del decaimiento de muones en reposo (***electrones Michel***).

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*f *< 5 Hz

## Eventos en el detector

- Requiriendo baja actividad en el  “veto” eliminamos los muones de rayos cósmicos.

- Aún hay *e* del decaimiento de 
- Espectro de ***electrones Michel***:

- Rechazados al  requerir un mínimo de PMTs disparados (la energía máxima del espectro es 52 MeV).

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*f *< 5 Hz

## Eventos en el detector

- Este simple criterio de selección de candidatos a neutrino provee eliminación del background proveniente de de rayos cósmicos del 99%.

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*f *< 5 Hz

## Estabilidad de la corrida:

- Los eventos observados por minuto son consistentes con un proceso de Poisson.

- El número de candidatos a neutrino por protón enviado al blanco de MiniBooNE es estable en el tiempo.

- Total de 5.58×1020 POT

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- POT = Protons On Target

## Sub-eventos

- Cúmulos de actividad del tanque en el tiempo

- 

- Evento típico de  2 sub-eventos: *e**-* del decaimiento de  
- ***electr******ó******n Michel***)

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- 

*e*

- 

*e*

- Ej. :Interacciones de   cuasi-elasticas de CC producen dos sub-eventos

## Muones en el detector

- Anillos bien definidos y llenos hacia el interior son característicos de
- las trazas de muones.

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## Electrones en el detector

- Producen anillos difusos :
- Dispersión múltiple
- Procesos radiativos

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## ’s en el detector

- ’s en el detector

- Dos anillos del tipo electrón por el decaimiento en dos fotones.

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- Producidos en interacciones de corriente neutra (NC)

## ’s mal identificados en el detector

- ’s mal identificados en el detector

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- Producidos en interacciones de corriente neutra (NC)

- Este es el background por mala identificación mas grande en la búsqueda de oscilaciones.

## 4. Piezas del análisis de oscilaciones

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## Análisis a ciegas en MiniBooNE (blind analysis)

- La señal de oscilaciones es pequeña preo relativamente fácil de aislar.
- Los datos adquiridos son clasificados en “cajas”.
- Las cajas son abiertas para análisis si contienen <1 de señal. Se tiene acceso a:
-          Información parcial de todos los eventos    o       Toda la información de algunos eventos.
- Al final, más del 99% de los datos está disponible para estudios. Esto es necesario para desarrollar los análisis y entender las fuentes de incertidumbre.

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- Todas las fuentes significativas de error sistemático son constreñidas utilizando los datos de las cajas abiertas.

## Estructura del análisis de oscilaciones

- Usar datos de producción de mesones para determinar el flujo de ‘s (blanco y geometría simulados en GEANT4)
- Usar modelo de secciones eficaces (NUANCE) para predecir la frequencia de interacciones de ‘s y estados finales.
- Estados finales de partículas pasan a la simulación del detector en GEANT3: modelación de la propagación de partículas y luz en el tanque.
- A partir de la reconstrucción de eventos, dos análisis independientes son utilizados:   (1) Track Based Likelihood (TBL)   (2) Boosted Decision Tree (BDT)
- Desarrollar  criterios de identificación de partículas para separar la señal del background.
- Ajustar distribución de *E****QE*  en los datos bajo la hipótesis de oscilaciones de dos  ‘s

- Estructura del análisis de oscilaciones

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## Producción de + y K+ en el blanco

- Miembros de MiniBooNE se unieron a HARP. Tomaron  datos de producción de + con un blanco replica en el CERN:   -  Blanco de Berilio de 5% .   -  Haz de protones con momento de 8.9 GeV/c.
- Parametrización de  Sanford-Wang.

- Datos de producción de K+ tomados en blancos multiples en el rango de momentos de 10-24 GeV/c.
- Parametrización basada en escalamiento de Feynman  (30% incertidumbre).

- Producción de + y K+ en el blanco

- HARP Collaboration hep-ex/0702024

- Piones

- Kaones

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## Flujo de neutrinos, simulación en GEANT4

- Fuentes “Intrínsecas” de e + e :
-   e+ e   (52%)       K+  e+ e      (29%)
-  Otro	         (  5%)    K0  e e          (14%)

-  e/ = 0.5%
- contenido de antineutrinos: 6%

- Flujo de neutrinos, simulación en GEANT4

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## Modelo de secciones eficaces: NUANCE Monte Carlo

- Casper, Nucl.Phys.Proc.Suppl. 112 (2002) 161  (U.C. Irvine)

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## Modelo de secciones eficaces: NUANCE Monte Carlo

- Interacciones cuasi-elásticas de corriente cargada CCQE (39% del total sin selección alguna) .
- Permite identificar el sabor del neutrino interactuante dado el leptón dispersado.
- La mayor parte de la señal de oscilaciones interactúa por este canal.

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- Casper, Nucl.Phys.Proc.Suppl. 112 (2002) 161  (U.C. Irvine)

## Fuentes de calibración del detector

- Fuentes de calibración del detector

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## Reconstrucción de la energia EQE del  en eventos CCQE:

- Sólo es necesario saber el ángulo y la energía del leptón dispersado.
- La dirección del  entrante es conocida (dirección del haz).

- Se aplica una corrección debida a efectos nucleares.

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## Ajustando parámetros en el Monte Carlo  NUANCE:

-      MAeff – Masa axial efectiva
-      EloSF   -- Parámetro de Bloqueo de Pauli
- De datos de dispersión de electrones:
-      Eb – Energía de amarre
-      pf  -- Momento de Fermi

- Ajustando parámetros en el Monte Carlo  NUANCE:

- Smith and Moniz, Nucl.,Phys.,B43(1972)605

- Ajuste de parámetros nucleares del modelo de gas de Fermi relativista.

- Mejoró el acuerdo entre datos y simulación.

- MiniBooNE Collab., arXiv:0706.0926 [hep-ex]

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## Predecir

- BDT

- Normalización y dependencia en la energía de la señal y el background.

- De los eventos
-  CCQE

- Constricciones de eventos-CCQE en las predicciones:

- El gran número de eventos  en los datos restringe las variaciones permitidas en los parámetros de la simulación.

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##   e e

-   e e

-  

- E-E space

- Medir el espectro de energías de los  ‘s constriñe el número de muones que dan origen a parte del background intrínseco de e‘s.
- Esto es posible dado que los decaimientos que ponen partículas en el detector ocurren a ángulos muy pequeños.

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- Constricciones de eventos-CCQE en las predicciones:

## Ajustando la producción de 0’s

- Ajustando la producción de 0’s

- El número de 0’s en intervalos de momento es medido.
- La distribución de momentos de los 0 ‘s es corregida para reproducir los datos.

- Buena reconstrucción del pico de masa del  0 (resolución del 20%).

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## Fuentes externas de background: eventos en la “tierra” (“Dirt”)

**Event Type of Dirt after PID cuts**

- EnhancedBackgroundCuts

- Interaccionesde  fuera del detector Ndata/NMC = 0.99 ± 0.15

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##  Pre-selección para la búsqueda de oscilaciones:

- data
- MC

-  Pre-selección para la búsqueda de oscilaciones:

- Al final deseamos aislar eventos del tipo:

- Compartida por ambos análisis de oscilaciones:  **BDT** y **TBL**
- El corte en el volumen fiducial depende del algoritmo.

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## Análisis TBL: separación e / 

- Reconstruye trazas bajo dos hipótesis diferentes:    **1. traza de *****e*****      2. traza de************

- Los eventos son grupos de información a nivel de PMT: (q,t,x)
- Ajuste de  7 parámetros que definen la  traza de la partícula.

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- Usando log(Le/L)

## Análisis TBL: separación  e / 0

- Análisis TBL: separación  e / 0

- Ajuste extendido para hallar dos trazas tipo electrón.

*E**1**, ****1****1*

*t, x, y, z*

***********2*

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- Usando log(Le/L)

- Corte de Masa

## Análisis TBL: Eventos esperados

- Rango de experimento de conteo

- Sig/√Bkgd = 6.8

- Usando los cortes mostrados gráficamente en las transparencias anteriores, se selecciona la muestra de candidatos a e:

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## Análisis BDT: Boosted Decision Trees

- Arbol de decisiones:  *Serie de cortes  basados en estudios Monte Carlo*

-   (Nsignal/Nbkgd)

- 30,245/16,305

- 9755/23695

- 20455/3417

- 9790/12888

- 1906/11828

- 7849/11867

- signal-like

- bkgd-like

- bkgd-like

- sig-like

- sig-like

- bkgd-like

- etc.

- Este árbol es uno entre muchas posibilidades ...

- Análisis BDT: Boosted Decision Trees

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## Análisis BDT: Boosted Decision Trees

- Ahora,  construimos muchos árboles de decisión:
-                cada uno pesa los eventos aumentando
-                el poder de identificación de backgrounds
-                mal identificados en árboles anteriores
-                **(“boosting”).**
- Para cada árbol, un evento en los datos es  asignado
- 	+1 si es identificado como señal,
- 	-1  si es identificado como background.
- La suma de todos los árboles se combina en un “score”

- negative

- positive

- tipo-
- Background

- tipo-señal

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## Análisis BDT: separación señal/background

- Análisis BDT: separación señal/background

- El corte en el “score” de Boosting es elegido en función de la energía para maximizar la sensibilidad a oscilaciones.
- La señal (puntos rojos) esta claramente separada de todos los tipos de backgrounds (puntos grises).
- La comparanción de datos y Monte Carlo en la region “lateral” adjacente a la señal muestra buena concordancia.

- Sig/√Bkgd = 8.3

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## Análisis BDT: separación señal/background

- Una vez que la comparación datos/MC es buena, la predicción del background es finalizada.

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- El corte en el “score” de Boosting es elegido en función de la energía para maximizar la sensibilidad a oscilaciones.
- La señal (puntos rojos) esta claramente separada de todos los tipos de backgrounds (puntos grises).
- La comparanción de datos y Monte Carlo en la region “lateral” adjacente a la señal muestra buena concordancia.

- Análisis BDT: separación señal/background

## Análisis BDT: separación señal/background

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- El corte en el “score” de Boosting es elegido en función de la energía para maximizar la sensibilidad a oscilaciones.
- La señal (puntos rojos) esta claramente separada de todos los tipos de backgrounds (puntos grises).
- La comparanción de datos y Monte Carlo en la region “lateral” adjacente a la señal muestra buena concordancia.

- Análisis BDT: separación señal/background

## 4. Análisis de errores sistemáticos

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## Fuentes de error sistemático

- Todos los errores tuvieron una constricción por datos de MiniBooNE
- Correlaciones entre  y e permiten reducir aún más algunos de los errores
- BDT tiene mayor razón  señal/ruido, pero es más sensible a los errores sistemáticos.

- Fuentes de error sistemático

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## Manipulación de incertidumbres en los análisis:

- Para una fuente de
- incertidumbre dada:
- Errores en una amplia
- gama de parámetros en
- el modelo subyacente.

- Para una fuente de
- incertidumbre dada:
- Errores en intervalos
- de  EQE
- e información
- sobre la correlación
- entre los intervalos.

- Con lo que comenzamos...

- ... lo que necesitamos

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## Manipulación de incertidumbres en los análisis:

- Contiene la correlación entre los párametros.

- Matriz de errores, salida
- Contiene correlaciones entre los intervalos de EQE.

- "multisim"
- propagación de errores
- no-lineal

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- Para una fuente de
- incertidumbre dada:
- Errores en una amplia
- gama de parámetros en
- el modelo subyacente.

- Para una fuente de
- incertidumbre dada:
- Errores en intervalos
- de  EQE
- e información
- sobre la correlación
- entre los intervalos.

- Con lo que comenzamos...

- ... lo que necesitamos

- Manipulación de incertidumbres en los análisis:

## Construyendo la matriz de errores: 

*MC* es el Monte Carlo estándar
-   representa una “multisim” dada
-  *M* :número total de “multisims”
-  *i,j* son intervalos de* E****QE*

- Construyendo la matriz de errores:

- La matriz de errores total es la suma sobre todas las fuentes de error

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## Construyendo la matriz de errores: 

**BDT**: Usa la matriz de  -e

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-  *N**i *: número de eventos después de cortes
*MC* es el Monte Carlo estándar
-   representa una “multisim” dada
-  *M* :número total de “multisims”
-  *i,j* son intervalos de* E****QE*

- La matriz de errores total es la suma sobre todas las fuentes de error

- Construyendo la matriz de errores:

## Aplicando las constricciones: 

-            de   (tomar en cuenta correlaciones de errores sistemáticos)

- Incertidumbres sistemáticas y estadísticas incluídas en (*M**ij*)-1

**BDT**:  Incluir correlaciones de  y e en la matriz de errores:

- (*i,j* son intervalos en EQE)

- Aplicando las constricciones:

## Comparación de las sensibilidades: BDT vs TBL

- El análisis TBL (linea contínua) tiene mayor sensibilidad a oscilaciones. **En base a esto fu****é**** elegido como el an****á****lisis principal.**
- La decisión fué tomada antes de “perder la ceguera”.
- Contornos del 90% C.L., calculados con 2 =1.64

- Determinadas en base a simulaciones

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## 5. Resultados

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## Procedimiento de apertura de “La Caja”

-  datos:
- Realizar el ajuste de oscilaciones a los datos secuestrados. Hacer una prueba de 2 para un conjunto de variables de diagnóstico. Son todas razonables? (Prob (2 )>> 1%?)
- 2.Mirar las distribuciones del paso 1 (sin mostrar escala ni errores estadísticos)
- 3.Hacer prueba de 2 a la distribución de *E****QE** *sin regresar los parámetros ajustados.
- 4.Comparar la distribución de *E****QE* en datos y Monte Carlo, regresando los parámetros ajustados.  En esto punto la caja está abierta (26 de Marzo, 2007)

- Proceder en pasos con cautela.

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## Paso 1. Prueba de 2 en variables de diagnóstico

- 46 variables probadas en  BDT
- Todas las variables tuvieron buena probabilidad de 2 excepto ...
_**An**__**á**__**lisis TBL**_: probabilidad de 2 para la
-                         variable Evisible  es ~1%.

- Paso 1. Prueba de 2 en variables de diagnóstico

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## Paso 1. Prueba de 2 en variables de diagnóstico

- 46 variables probadas en  BDT
- Todas las variables tuvieron buena probabilidad de 2 excepto ...
_**An**__**á**__**lisis TBL**_: probabilidad de 2 para la
-                         variable Evisible  es ~1%.
- _Decisi__ó__n_:
- Cambiar  corte en la energía a:
-                EQE > 475 MeV
- para el análisis de oscilaciones (efecto en sensibilidad es mínimo) Mostrar rango completo en el artículo (>300 MeV).

- Paso 1. Prueba de 2 en variables de diagnóstico

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- No hay cambio siginificativo en la
- sensibilidad

## Paso 1.  de nuevo ... Prueba de 2 en variables de diagnóstico

- 46 variables probadas en BDT
- Todas las variables tuvieron buena probabilidad de 2.
_**An**__**á**__**lisis TBL**_: Probabilidad de 2 para la
-                         variable  Evisible es ~28%
- Procedemos ...

- Paso 1.  de nuevo ... Prueba de 2 en variables de diagnóstico

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## Paso 2. Abrir distribuciones del paso 1

**BDT**

- Abriendo 12 gráficas para TBL y 46 para BDT
- El MC contiene la señal ajustada y desconocida

- Ejemplo:
- Energía visible

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## Paso 3. Prueba de 2 para la distribución de EQE

- Paso 3. Prueba de 2 para la distribución de *E****QE*

- Paso 4.      Abrir la caja ...

- Esta es la 2 del ajuste de oscilaciones
**TBL** (EQE>475 MeV)  2 Probabilidad: 99%
**BDT**                            2 Probabilidad: 52%

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## XXI Reunión Anual,  División de Partículas y Campos, Sociedad Mexicana de Física       México D.F.,      Junio 21-22, 2007

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## Paso 4. Comparar distribuciones, ver parámetros  del ajuste 

- No hay señal de un exceso en la región del análisis (donde se esperan oscilaciones de  2’s del tipo de LSND).
- Exceso visible a bajas energías (fuera del rango del ajuste).

**An****á****lisis BDT:**
- Tampoco hay señal de un exceso, de hecho,  los datos están por debajo de la predicción.
- Indicio de un exceso a bajas energías, pero es cubierto por el error en la normalización.

- Paso 4. Comparar distribuciones, ver parámetros  del ajuste

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## Resultados del experimento de conteo al abrir la caja:

- Los análisis **BDT **y **TBL** son significativamente distintos.

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## Límites de oscilaciones de ambos análisis:

- Límites de oscilaciones de ambos análisis:

- Siendo consistentes con las expectaciones en la región de la señal, los dos análisis pueden calcular un límite.
- Los límites de ambos análisis son consistentes entre sí.

- El primer resultado de MiniBooNE es un límite para oscilaciones de 2 del tipo e.

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## Interpretación del límite de MiniBooNE

- Existen varias formas de presentar límites:
-  _Barrido unilateral_ (*single sided raster scan*):
-       2 = 1.64 , ajuste a sin22para cada m2      (usado históricamente,  presentado aquí)
-  _Barrido Global_  (2 = 2.71, ajuste 2-dim )
-  _Esquema unificado_ (Feldman-Cousins)

- Interpretación del límite de MiniBooNE

- La colaboración MiniBooNE está preparando un análisis combinado de los datos de los tres experimentos: LSND-KARMEN-MiniBooNE.

- Comparamos las varias prescripciones con la región permitida según el análisis conjunto de KARMEN-LSND.
- [Church*, et al., *PRD 66, 013001].

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## Una prueba de compatibilidad entre MiniBooNE y LSND

-  Para cada m2, determinar la medición de MB y LSND: 	                       zMB  zMB,                                zLSND  zLSND  , donde    z = sin2(2),  y z es el error 1.
- Para cada m2, formar 2 entre las mediciones de MB y LSND
-  Hallar z*0** *que minimiza 2 (promedio pesado de las dos mediciones) Esto da  2min
-  Hallar la probabilidad de 2min para 1 dof;   ésta es la probabilidad de compatibilidad para este valor de m2 .

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## Una prueba de compatibilidad entre MiniBooNE y LSND

- Este estudio conduce a una incompatibilidad del 98% con la interpretación de que  LSND y MiniBooNE observan aparición de e por oscilaciones de 2 del tipo e .

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## Conclusiones

- Tanto el análisis  BDT como el análisis TBL, muestran que no hay un exceso significativo de eventos de e sobre la expectación del background.
- MiniBooNE excluye la región permitida al 90% C.L. por el análisis conjunto de KARMEN y LSND, con un nivel de confianza del 90%.
- Los datos de MiniBooNE y LSND son incompatibles al 98% C.L. con la interpretación de que ambos son el resultado de oscilaciones e .
- El exceso de eventos observado a bajas energías en MiniBooNE es inconsistente con aparición de e por oscilaciones de 2y se encuentra bajo investigación.

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- Phys. Rev. Lett. 98, 231801 (2007)

## Backup Slides

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## + production

- HARP collaboration, hep-ex/0702024

-  HARP (CERN)
- 5%  Beryllium target
- 8.9 GeV proton beam momentum

- Data are fit to a Sanford-Wang parameterization.

- + production

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## + production

- + production

- Measurements of K+ production from past experiments were fit to a parameterization to describe the production of these particles in the simulation.

- The parameterization is based in Feynman scaling to compare datasets with different incident momentum and target material.

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## Muon tracker and scintillation cube system

- Laser flask system

- Calibration sources: the laser system

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## 4 1012 protons per 1.6 s pulse 

- delivered at up to 5 Hz.
- 5.581020 POT (proton on target)

- Time structure of neutrino beam

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##  Log(Le/L)

-  Log(Le/L)
-  + Log(Le/L)
-  + invariant mass

- Backgrounds after cuts

- Summary of Track Based cuts

- “Precuts”   +

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## Ejemplo:   Incertidumbres del modelo óptico

- Para entender las variaciones permitidas, 70 simulaciones al nivel de los PMTs fueron producidas con variaciones en los parámetros                                     “Multisims”
- El modelo tiene 39 parámetros que deben variarse
- Las variaciones son constreñnidas por muestras de electrones Michel y láseres

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## Ejemplo:   Incertidumbres en secciones eficaces

-  QE  norm          10%
-  QE  shape         función de E
- e/ QE            función de E

- De datos ********** CCQE** en MiniBooNE

- De datos ********** NC ******0 en MiniBooNE

- De otros experimentos

- La mayoría de estas incertidumbres son comunes a  y e y tienden a cancelarse cuando las correlaciones entre ambas muestras son tomadas en cuenta en el análisis.

- EB, pF                    9 MeV, 30 MeV
- s                         10%
-  MA1                      25%
-  MAN                     40%
-  DIS                     25%

- NC 0 rate       función del momento, 0
-  MAcoh, coh.   ±25%
-    Nrate   función de  mom + 7% BF

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## Modelo de secciones eficaces: eventos que producen piones

**CC********+**
- Fácil de distinguir (3 sub-eventos).
- No es un background substancial para el análisis de oscilaciones.

- El decaimiento produce un solo fotón y ocurre con una probabilidad de 0.56%.

**NC********0**
- El 0 decae en dos fotones.  El evento se puede confundir con un electrón si un fotón es débil, emulando la señal.

- Vía la producción de resonancias  en interacciones  -nucleón (N)

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## UZ = cosz

-  CCQE

-  CCQE

- UZ = cos**z

- Comparando eventos CCQE en datos y Monte Carlo

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## Modelo óptico del detector

- Luz:  Cerenkov, Centelleo, Fluorescencia
- Toma en cuenta la respuesta de carga/tiempo de los PMT’s.
- Dispersión, reflecciones, pre-pulso de PMTs
- En total 39 parámetros a ajustar (e.g. longitud de atenuación, fuerza de fluorescencia, etc. ).
- Datos de *e**-* Michel y LASER usados para su calibración.

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## Análisis TBL: separación  e / 0

- Ajuste extendido para hallar dos trazas tipo electrón.

*E**1**, ****1****1*

*t, x, y, z*

***********2*

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**Se****ñ****al**:
-  masa<50  (baja masa)
-  log(Le/L)>0 (e-like)
-  log(Le/L)>0 (e-like)

- Banda lateral
*“**Sideband”*

**Sideband**:
- masa<50  (baja masa)
- log(Le/L)>0 (e-like)
- log(Le/L)<0 (-like)

## Optical Model

-  Prompt light (Cherenkov)
-  Late light (scintillation, fluorescence)
- 		in a 3:1 ratio for b~1

- Attenuation length:  >20 m @ 400 nm

*We have developed *
*39-parameter*
*“**Optical Model”*
*based on internal calibration*
*and external measurement*

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## Resultados de MiniBooNE:

- El primer resultado de MiniBooNE es un límite para oscilaciones de 2 del tipo e.

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- Phys. Rev. Lett. 98, 231801 (2007)