宇宙史拠点実習Ⅰ

2007年6月19日
金 信弘

日時場所 6月26日〜8月1日 米国フェルミ国立加速器研究所
受講者
素粒子実験1年（武政、須藤、秦野）3名、素粒子実験2年（望月、山崎）2名、原子核実験1年（坂田）１名 宇宙観測1年（荒井）１名
実習期間の講義
１．学部学生対象（for summer students)
http://sist.fnal.gov/2007/lectures.html
２．大学院生・スタッフ対象
http://theory.fnal.gov/jetp/
実習の内容
物理解析の基礎実習 あるいは 実験装置運転の基礎実習 (指導スタッフ)
チャームクォーク同定効率 （丸山）WW → ｌνｊｊ （佐藤）Z → bbbar(戸村）、
jet probability algorithm ボトムクォーク同定(中村）
データ記録システムCSL（三宅）ttbar dilepton channelの Njet scale factor（木村）実習のまとめ最後の週に成果報告会を行い、各受講者が30分程度の報告を行う。

チャームクォークジェットタグ効率
測定（トップクォーク対事象における２フレーバー認識／３フレーバー認識比）
筑波大学講師
丸山 和純

序論 （動機）Q テバトロンの検出器（CDF・D0）において、シリコン検出器は非常に重要な役割を果たしているといわれている。何故か？
A それは、飛跡の情報を使ってボトム（やチャーム）から来た事象を他の事象を区別できるからである。
Q ボトム(チャーム）クォークの事象は他と何が違うのか？
A ボトムを含んだハドロン（中間子など）は寿命が非常に長い（例；B0やB±のcτは約0.5mm、しかもローレンツブーストしている。） よって、分解能が数１０µｍのシリコンで飛跡を見れば、何かしら痕跡が見える（次ページ参照）
Q 何故、ボトムやチャームが重要なのか？
A 面白い物理はこれらのクォークを含んでいることが多い。
CDFの２大発見、トップクォークとBs振動もボトムを含んでいたから（シリコンを使って）発見できた。

飛跡を使ったボトム・チャーム認識例（２次崩壊点探索・インパクトパラメータ測定）
長寿命で質量が大きいので。。。
一次衝突点からずれた飛跡達でできた２次崩壊点

may decay semileptonicallyさて、宇宙史の１ヶ月で何をします？
• トップ対生成事象を使って、チャームクォークから出来たジェットの認識効率がいくらか調べよう！
• チャームクォークジェットの認識率は未だかつてCDF Run2
ではちゃんとデータを使って測定されていない。（シミュレーションだけ） つまり、やればCDF RUN2初の測定• ヒッグス探索 H→WW→lνcs 等でチャーム認識を使った場
合、その認識率がシミュレーション通りなのか確かめるは重要。（FNAL佐藤チームがこの探索絡みをやるはず）• １ヶ月のうちに測定を行い、うまく行ったら発表やCDFノートを書いたりしてみる経験ができる。
(注）クォークは量子色力学的性質により我々の検出器ではハドロン（中間子・バリオン）群として観測される。

トップとは、Wとは？
• 弱い相互作用ではWボソンを介して、クォークとレプトンが２重項の上下に移動する。（厳密ではないが、始めとしては良い近似）• ということは逆にトップ質量が重いので、Wとボトムを放出できる。
• そして放出されたWは更にクォーク対かレプトン対に崩壊できる。

物質構成粒子Wを介したペア

Wを介したペア

uctdsbνeνµντeµτ

pp  tt  WbWb
WbWb  lνb lνb
 lνb qqʼb
 qqʼb q”q”ʼblνb qq’bを使ったチャームジェット認識効率測定方法• まずは１レプトン（e・µ）＋４ジェット＋１ν事象を選択• 次に２つの２次崩壊点ジェットがある事象を選択する。この時点でだいたい９０％ぐらいの純度のトップ対事象が選択される。この時点ではほとんどがトップからのｂクォークがひっかかっているはず。
• Wがｑｑʻに行くものの半分はチャームとストレンジクォーク。ということは３つの２次崩壊点ジェットをもつ
事象はかなりの確率でチャームジェットを持つに違いない。

jetETνbpbpｃ-jet

jets-jetトップ対 ｖｓ 背景事象（ビジュアル版）
横軸はレプトンとニュートリノ以外に何個のジェットを持つかという数１つ以上の２次崩壊点ジェットを持つ事象。

HT>250 GeVMissing ET>30 GeV≥1 tight tag

２つ以上の２次崩壊点ジェットを持つ事象。背景事象が少ない。

HT>200 GeVMissing ET>30 GeV≥2 loose tags

まとめ
• 丸山班ではトップクォーク対事象の性質を学び（使い）ながら、最終的にはチャームクォークジェットの認識率を何らかの形でまとめるくらいまでスタディする。（CDF Run2で初）• トップ事象はCDF実験の花形の物理の１つであり、最先端の現場の雰囲気を吸いながら、新しいアイディアを遂行していく楽しさを感じられるはず。
• うまく行けば、この結果が他の論文に使われたりすることも、もしかしたらあるかもしれません。（佐藤君がやるヒッグス探索とかで）

ＣＤＦでのヒッグス粒子探索H→WW→lνjj

佐藤構二
ＣＤＦ ＪＡＰＡＮ ミーティング
宇宙史拠点実習説明会
6月18日

H->WW->lνjj 解析の動機






WW→lνjj崩壊モードでは、 WW→lνlνモードと比べてイベント数が3倍。
ヒッグスの普遍質量がくめる（lνlνでは難）。
ただし、ＱＣＤのW+2jetバックグラウンドが非常に多い。
 どう落とすか？
 ジェットのいる系は工夫しがいがある。
WW→lνlνモードだけでなく､WW→lνjj崩壊モードでよい結果を出してコンバインすべき。
まずは、電弱生成過程のWW→lνjjを発見・測定する。

H->WW ダイレプトン・チャンネル（cdf8774, CDF II, １．1ｆb-1)

Run II でのいままでの解析
いまのところ、普通に再構成したレプトンとジェットを持ってきて、キネマティックスでニューラルネットを組んでいる。
 Ｓ／Ｎ（〜1/20くらい）があまり良くない。
W+(light) jets

電弱 WW→lνjj 過程（cdf8740, CDF II, １．3ｆb-1)

S/2.7σチャーム・ジェット・タグ

解析チャンネルをW→cs/udでわけるて、csチャンネルを改善する。
 チャーム・ジェットをタグできればもっとよくなるはず。
 W+light jetが効率よく落とせるはず。
 2 ジェットのうちどちらがup/down-typeかわかる。


角度相関を積極的に利用してバックグラウンドをカットできる。
 ヒッグスを探すときに電弱過程のＷＷをカットするのにとても役立つはず。
 この解析でチャーム・タグが上手く出来れること（ＲｕｎＩＩ初）が確立すれば、他のいろいろな解析にもとても役立つ筈。
Down-typel
スピン０
 W→jjを含む解析（トップ、ヒッグス、電弱物理、新粒子探し）qν

Up-type

qbar

WWWg
HWg

チャーム・タグの仕方
チャーム・クォークが生成されると、いったんDメソンが出来､このDメソンが少し飛んでから崩壊する（ボトム・クォークの場合はBメソン）。
 軽いクォーク（u/d/s）はこのような崩壊点を作らない。
 Dメソンが、ビーム衝突点から離れていることを利用してチャームをタグする。
 崩壊点を再構成する。
 ジェット中のトラックのインパクト・パラメタをみる。
Run I で行われた解析の例


チャーム・タグのほかにもジェット・チャージやトラック・マルチプリシティに対してカットを最適化して高いＳ／Ｎ、シグニフィカンスを達成した（cdf6461、高野さん、金先生）。

予定
現存のアルゴリズムを使ってみて、u/d/s、チャーム、ボトムに対する検出効率の違いを見る。
 ヒッグス解析でどのくらいの性能がでるか、カットの最適化をしながら研究する。
 その他、新しいアイデアが出たらどんどん試しましょう（ジェット・クラスタリング、新しいカット等）。
Jet Probability tagger
K.Nakamura

What is the b-tagging?
bメソンの寿命:
τB0~1.53[ps](40GeV bメソンの寿命は約4mm)

崩壊点が粒子衝突点からはなれている。
=> これを利用してb-jetに“tag”をつけるWhy are we using B-tag?
CDFで起こるほとんどのイベント(W)

gluonu,d,(s) quark

TOP quark や Higgsのイベント

B-tag すると？

1 B-tag

W+LF

2 B-tag

W+LF

B-tag前W+LF

2種類の b-tagging
1) SecVTX taggerrφ plane
b-jet

LxyVs
σ1Vp2σ2ó Lxy ! ó1 + ó222) JetProb tagger

JetProb tagger の改良点

現在のtagger: SVXのみからD0を求めている。
今回の改良点: L00,ISLも加える。新しい場合わけ。

一ヶ月で何ができるの？
b-tag efficiency

目標は、いままでNEWb-jet がb-tagされる確率どのくらい良くなる？

rejection factor
B以外のjetを除去する能力

Backup2種類の tagger のoverlap
At least 1 SecVtx tagSexcV t

27%

JetProb18%

2つのtaggerを使うとimproveする可能性がある！

b-jet Energy Scale
Using Z→bb
宇宙史拠点実習I 説明会 – 06/18/07

戸村 友宣

CDF

CDFIntroduction

A large sized Z0 →bb signal can in principle be used as a tool to:measure specific energy scale of b-quark jets:
 Reduction of uncertainty in b-JES helps all precision measurement of topquark mass
improve b-jet energy resolution
 develop and test algorithm to improve b-jet energy resolution: important
for low mass Higgs searches.

Analysis objective: extract a signal, measure data/MC b-JES
The applicability of the extracted scale will be subject of additional studies

2

CDF

Unbinned Likelihood Fit

We use an unbinned likelihood procedure to measure the number of signal eventsand the b-JES scale factor in our data.

ns and nb: numbers of signal and background events,Ps(mi,SF) and Pb(mi): signal and background p.d.f’s.
We minimise –ln(L) to find best SF hypothesis. Statistical error is given by thedifference between this SF and the SF at –ln(Lmax) + 0.5.

3Data-driven BG Modeling

CDF

Signal Region

Dijets mass
Taggable events
1ΔΦ12

BG Template
3.0

1[ΔΦ12]BG

15[Et3]BG

Tag ratio: BG Region

×2

ET3

Fraction of (++)
events vs dijet mass

Distribution is thenparameterized with a p.d.f.

24

CDF

Probability Density Functions

Signal PDF
Dijet invariant mass shape is obtained
from MC (pythia, Z→bb + MBevents).

Signal PDF

We construct one single signal PDF
which has b-jet energy scale factor(SF) as a parameter: Ps(mjj,SF).

Parameterization of data-driven
BG modelBG model is constructed fromdata and then parameterized.

Background PDF

5

CDF

Systematic Uncertainties

SystematicSourceb-JES factor

N signal
eventsBackgroundchoice+0.012 -0.006+1391 -301

Sideband fit choice

Backgroundstatistics

0.0105445

BG template shape (*)

Backgroundcorrection

0.005036

BG correction method (*)

MC template0.0027177

Fit of original mass templateswith signal PDF (*)

MC statistics

0.002062Total+0.0170 0.0135+1473 -570

Stat. of original template (*)(*) pseudo-exp, assuming signal fraction of 2%, b-JES: 0.96, 0.97 and 0.98(*) pseudo-exp, assuming signal fraction of 2%, b-JES: 0.974

6

CDF

Other MC Uncertainties

These uncertainties are related to the choice made in the MC generation andthey are not to be included in our b-JES factor measurement.
Their effect is interesting to be measured though.

7Result

CDF

We measured data/MC b-jet energy scale factor using Z→bb reconstructed signal
Preliminary measurement gives:+0.020+0.017
b-JES = 0.974 ± 0.011(stat.)-0.014 (syst.) = 0.974 -0.018+1540+1473
Nsig = 5674 ± 448(stat.)-570 (syst.) = 5674 -725
eventsNexp = 4630 ± 727 events.
Reasonable agreement.
Goodness of fit:
χ2/NDF = 104/75

8

To DoCDF

Redo the analysis with jet cone size 0.4
The previous result were obtained using cone size 0.7.
Many analyses (top, higgs, etc.) are using cone size 0.4.
To apply Z->bbbar result to other analyses, we need b-jet energy scale withcone size 0.4.
All the tools are ready. We just need remake/recalculate:
Ntuples
MC Templates
BG Modeling
Acceptance StudySystematics
9

CSL
CSLj group
06/19/07 宇宙史拠点実習I説明会

M.Shimojima
T.Masubuchi
H.MiyakeWhat is CSL?
• Consumer-Server/Logger• CDFデータ取得系のオンライン最終段– データの仕分け&記録係
Trigger:
イベントを分類し、ゴミを捨てる

興味あるイベント候補(Higgs等)のみ記録• Level3トリガーの決定に従ってイベントを分類、蓄積•データファイルカタログの作成• 一部をオンラインモニター(consumer)へ配送
Current:〰10MB/s
Upto 80MB/s

リアルタイムに取得されるデータを取りこぼすことなく記録する

CSL system layout
多数のサーバー、ネットワークスイッチ、記録装置より構成される、高い冗長性を持つ処理系

Level3イベントの種類ごとに分類して蓄積Electron,muons,MET,W

CSL experts• Tsukuba
Makoto Shimojima, (Hiroyuki Matsunaga),
Tatsuya Masubuchi• Rochester
Willis Sakumoto, Kevin McFarland, (Jedong Lee),
Geumbong Yu, Richard Emile Sarkis• UCL
Ilijya Bizjak• FNAL– Upgrade project leader
Frank Chlebana, (Radu marginean)– Data handling group
Dehong Zhang– Hardware support
Jason Hedden

CSLの現況• 増強されつつあるルミノシティに備え、2006年にシステムアップグレード– 下島先生、増渕さんらの尽力により無事完了– 順調に稼働中• 安定運用の為、継続的な監視が重要– CSLを構成する各マシン、及び上流、下流にあるデータ取得系/記録系の動作状況(Freeze, Memory
leak and Disk full…)– 異常データ(collapsed/truncated…)発生の監視– いち早い発見とtrouble shootが大事

モニタリング
主にリアルタイム更新されるGUIモニタ (cslmon)と、webブラウザを用いたhistory plotを用いて監視を行う
CSLモニタ (コントロールルームにて実際に使用中)

History Plots on the Web

What you can do (1)• CDFデータ取得システムの整備を通した実験データ収集への参加• オンラインモニタの改良– 監視項目の増強• 現在監視できていない異常メッセージの取得、表示 (CSLモニタ)• ステータスメッセージの流量に対するhistory plot (web)– 異常発生時刻を特定できるので、異常の発見トラブルシュートに有効– 一生使えます (ますぶち氏談)– 基本的にJava+shellスクリプト– 当方は素人@勉強中ですが、増渕さんやIlija、他日本人グループにもエキスパート多数

What you can do (2)• プラスアルファ (やる気次第)– GUIフロントエンド…増渕先生の野望• JavaでCSLシステムをコントロール(うまくやれば本番で採用)– CalibCSL (calibration用CSL)改良への参加? w/永井さん?

まとめ• CSL (Consumer-Server/Logger)は毎秒数十MBにのぼるオンラインデータを分類し記録する、CDFデータ収集系における重要コンポーネントの一つである• 高いデータ収集効率を得る為には、モニタリングによる的確な異常発見(予知)と原因究明が大事• オンラインモニタの改良を通して、CDFで遂行中の実験データ収集に参加できるNumber of Jet Scale Factor Estimation

Naoki Kimura目的

どれだけ Jet の数が実験と理論で違う？
余分な どうやって？
本来 Jet を持たないイベントを使う →（Ｚボゾンのイベント)
陽子
Ｚボゾン

レプトン Ｘ２
呪咟
咸
咎数

反陽子

どうやって集める•２つノレプトン•そのレプトンのインバリアン
トmass が90 GeV 付近

90

二つのレプトンのインバリアントMass （ＧｅＶ）

どうやって？ ２
そもそも 余分な Jet はどこからくるのか陽子

高いルミノシティー

Ｚボゾン

レプトン Ｘ２
問題２ マルチプル インタラクション

グルーオン
反陽子
Jet

本来モンテカルロには、この様なイベントは含まれていないが、Gen6の新しいＭＣには加味されている。
どれぐらいデータを再現しているか、調べる？
問題１ グルーオン ジェットJet

こんなイベントの数がデータ（実験）とモンテカルロ （理論）で、どれくらい違うかを調べる！

今までの測定
DATA / MC (実験 / 理論）
Gen5350pb-1

Gen6750pb-1

Gen61200pb-1

Gen6 New
1700 or2000 pb-1
period 9, 10, 11

0JET

1JET>=2JET

1.012 +
0.010

1.012 +
0.055

1.051 +
0.037

データを増やしただけ（ハイ ルミノシティー）

1.001 +
0.009

0.949 +
0.021

1.215 +
0.038

ＭＣにミニマムバイアス
イベント追加1.000 +0.007?

0.937 +0.015?

1.122 +0.035

ee
データとＭＣで良い一致がみられる。
グルーオンＪｅｔは問題なさそう。

mm

ルミノシティーの増加に伴い２jet領域でデータのＪｅｔが増えた！？

ee + mm
マルチプル インタラクション？
（ミニマムバイアス 無し ＭＣ）
ミニマムバイアスイベント ありeeのおかげで、多少データとＭＣの差がちいさくなったが、まだ違いがある。

mm??

これからの課題•

新しいデータ（period 9, 10, 11 {2fb-1}) でのＮｊｅｔのスケールファクターを求める。
この新しい ランレンジ に対する、新しいMCを作る予定はないので、よりハイルミのデータに対するマルチプルインタラクションが問題になるかもしれない。

•

マルチプルインタラクションの検証 など例） ルミノシティー VS Jet の数の平均,プライマリー バーッテクスの数 VS Jet の数の平均,まとめデータを使っての見積もりになるので、色々見れて楽しいと思います。

少なくとも、ＤＩＬグループでスケールファクターは全員使用することになるので、やりがいもあると思います。