Muon Performance and Data
driven Performance Check増渕 達也
ICEPP (University of Tokyo)

2

トークのアウトライン• ミューオンで期待される物理• アトラスでのミューオンの再構成と同定方法• ミューオンのパフォーマンス
– MCを使った結果– 実際のデータでどう測るか– ミューオントリガー– フェイクミューオン• まとめ
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LHCが切り拓く新しい物理3

ミューオンで見る物理• B-Physics– J/ψμμ、Υμμ• Electroweak– Wμν、Zμμ• Top-Physics– ttWbWb (μ from W, μ from b)• Higgs– HZZμμμμ, HWWμνμν• SUSY, Exotics– MSSM h/H/Aμμ– W’μν、Z’μμ2009/4/1

LHCが切り拓く新しい物理

Pt Range~ 5 GeV~ 50 GeV1 TeV

ミューオンで見る物理• B-Physics– J/ψμμ、Υμμ キャリブレーション
 パフォーマンス• Electroweak 精密測定– Wμν、Zμμ• Top-Physics– ttWbWb (μ from W, μ from W)• Higgs– HZZμμμμ, HWWμνμν
ディスカバリー• SUSY, Exotics
 精密測定 (質量)– MSSM h/H/Aμμ– W’μν、Z’μμ2009/4/1

LHCが切り拓く新しい物理4

Muon Spectrometer|η| ~1.05|η| ~2.0|η| ~2.7• トリガー : RPC, TGC (|η| < 2.4)
• 運動量精密測定 : MDT, CSC (|η| < 2.7)
 ジオメトリーがパフォーマンスで重要
 |η|~0, |η|~1.2にホール このリージョンで当然パフォーマンスが落ちる
 |η| ~ 1.2のホールはインストール中
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LHCが切り拓く新しい物理

横切るMDT+CSCの数

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6Muon Reconstruction• どのようにmuonを再構成するか？
– Standalone muon reconstruction– Combined muon reconstruction– Tagged muon reconstruction

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LHCが切り拓く新しい物理7

Muon Reconstruction• どのようにmuonを再構成するか？
– Standalone muon reconstruction
 ミューオンスペクトロメーターのHits(Segment)を用いてトラックを再構成
 トラックをbeam lineにextrapolate (w/ correction forcalorimeter energy loss)

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LHCが切り拓く新しい物理8Muon Reconstruction• どのようにmuonを再構成するか？
– Combined muon reconstruction
 Inner Detectorのトラックも使いコンバインして運動量を測る (現在 多くの物理解析のデフォルト)

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LHCが切り拓く新しい物理

9Muon Reconstruction• どのようにmuonを再構成するか？
– Tagged muon reconstruction
 Inner detectorから出発、ミューオンスペクトロメーターの１層目の信号を見てミューオンをタグする or カロリメー
ターのＭＩＰを見る (CaloTag)• 主にミューオンスペクトロ
メータを突き抜けないlow
Pt muonに対して重要

2009/4/1

LHCが切り拓く新しい物理10Muon Reconstruction• Standalone muon reconstruction efficiency andresolution
Finding effciency ~100% reco  true    reco  true  ΔpT / pT     100
 0.005   0.005   0.03 2

found

2

2

1
good (Treco  Ttrue )Creco(Treco  Ttrue )  4.5

検出器のジオメトリーを反映している

Pt resolution ~ 4%
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Magnetic fieledのoverlap region

LHCが切り拓く新しい物理Muon Reconstruction

11• Combined muon reconstruction efficiency andresolution
Good reconstruction
effciency >90%
検出器のジオメトリーを反映している

Pt resolution < 4%
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LHCが切り拓く新しい物理

ID trackによってかなり改善される

Muon Reconstruction• Tagged muon (MSを使ってtrackをrefitしていないのでほぼID trackのパフォーマンスを反映している)

Standalone muonと相補的

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LHCが切り拓く新しい物理12Muon Reconstruction• パフォーマンスのまとめ (目安です)– Standalone muon
 Eff : ~95%, Fake rate : 4.4×10-3 (Pt > 10 GeV)
 1.2<|η|<1.7,low PtでPt resolutionが悪い (MDTが２層、マグネットのオーバーラップ, Energy loss)– Combined muon
 Eff : ~92%, Fake rate : 3.1×10-3 (Pt > 10 GeV) 全ての領域で 良いPt resolution (2%~4%)– Tagged muon
 Eff : ~91%, Fake rate : 2.3×10-2 (Pt > 10 GeV)
 |η| < 1.5, Low Ptで良いPt resolution (~3%)

それぞれ特徴があり相補的 (MS base, ID base, Combined)
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LHCが切り拓く新しい物理13

Data Driven Performance Check14• 実際のデータからミューオンのパフォーマンスをどのように測るか?
 確実にミューオンだと思うものをとってくる必要• Di-muon resonanceが最も良い候補 (J/ψ, Υ, Z)

Tag and Probe method
 Zμμを用いて実際のデータからパフォーマンスを測る (20 < Pt
< 70 GeV)
Isolationなど• Tag muon : トリガーされたmuon
タイトなセレクションをかける• Probe muon : トラック (e.g. ID)
Probe muonがmuonであることを保証するために２つのミューオンの質量がZの質量領域であることを要求
 Probe muonを調べることによってパフォーマンスを測ることが可能

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LHCが切り拓く新しい物理

Data Driven Performance Check• Tag and Probe method– 他のバックグラウンドの影響
 isolationなどタイトなセレクションをすることによって~0.1%レベルまで減らすことができる– Geometrical effect η-φ平面で320パターンの領域を測る
Φ,Ptをインテグレート

 MCに頼らずデータのみでefficiencyを測ることが可能 (当然実際のデータでは同じefficiencyが得られるとは限らない)
オーバーオールなefficiencyは~1% の精度で測ることができる@ ~ 100pb-1
MC truthを使ったときと一致した結果が得られる
2009/4/1

LHCが切り拓く新しい物理

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Data Driven Performance Check• その他問題点– Zだけではlow pt, very high pt 領域を測れない(Pt < 20, Pt > 100)
– low ptはJ/ψが有望

vertex
カットなし Single trigger サンプルはQCDバックグラウンド(bbμX,ccμX)が非常に多い
 Primary Vertexを要求することでバックグラ
ウンドを~8%まで落とせる

 Very High Pt リージョンは？
1.
2.

Z regionからExtrapolate出来る?
Boosted Z+jetを使うことが出来る？

Very High Pt
Bremsの影響でMSでトラックが再構成できない
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1pb-1
Pt > 4 GeV

MC truth● Tag and Probe●

LHCが切り拓く新しい物理16

Muon Trigger Performance• 基本的にはZμμを使ったTag and Probeが有望– Tag muon : triggered “muon” track (ここではPt > 20 GeVを想定, Trigger Menuの詳細については河野さんのトーク)– Probe muon : ID Track, Offline reconstructed muon
– やはりジオメトリーの関係上η-Φで区切る必要あり
Probe muonのtrigger efficiency (L1, L2, EF)
TransitionRegion

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LHCが切り拓く新しい物理
MC truthの値を再現

Magnet feet17Muon Trigger Performance• Trigger efficiency (あくまで目安)
100pb-1

Barrel(|η|< 1.05)

Endcap(1.05<|η|< 2.4)

Overall(0<|η|<2.4)

Trigger efficiency

76.94%

87.83%

82.13%

Stat Uncertainty

0.41%

0.34%

0.27%

Systematic

0.17%

0.64%

0.33%

< 1%の精度でTrigger efficiencyを決めることが可能@~100pb-1• ~1000 probe muon/pb-1が期待される (~ 1 probe muon/pb-1
Δη×Δφ=0.2×0.2)• L1×L2×EFのtrigger efficiencyは ~80%程度(検出器の穴やMagnetのOverlap regionでのinefficiencyが効いている)
2009/4/1

LHCが切り拓く新しい物理18Muon Momentum Resolution

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Alignment curve : 30μm uncertainty (design value)

TotalEnergyloss• 低いPt (~10 GeV) ではカロリメーターでのロスが主に効いている
Tuberesolution : ~ 5%
Resol • Pt (~50 GeV)ではMultiple scatteringresolution : ~ 4%
• Pt (1TeV)では主にTube resolution
Alignment Alignment
resolution : ~ 10%

Multiple Scattering 実際のデータではＺの質量ピークを用いてScaleとResolutionを求める
Pcorr = α(Prec,MC – σG(0,1))
Systematic
shift

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Smearingeffect• 実験初期のデータで~1%の精度でScaleとResolutionを決めることが可能
LHCが切り拓く新しい物理

Data Driven Fake Background20• 現在Fake muonというものはあまり議論されていない
物理解析でのfake muon ≠ “一般的な”fake muon
例えばHWWlνlνの解析ではW+jetsのジェットのmuonフェイクが問題
fake muonの起源

Fake : Real = 3(1):1(1)Fake muon After(before)
isolation selection

π/Kのパンチスルー, track misreconstruction
Heavy flavorからのmuon, Decay in flight Real muon
• このようなfake muonはＭＣで正しく記述できないと予想される
 データから見積る方法の確立が重要• Looseなmuonから実際の解析で使うtightなmuonにExtrapolateする方法

N fake 

N ID obj

 N W onefakeable

N fakeable obj fake rate

• W+jetsからのfake rateを用いたextrapolation
 MCの予想値とよく合っている• 実際の解析ではfake rateをジェットデータから見積る Sample dependenceが主なsystematic uncertainty :~30% uncertainty with QCD dijet MC 実際のデータでチェックする必要

MCからの予想
Loose LeptonからのExtrapolation
W+jetsがμ+fake μになるイベント

イベントセレクション

Current Muon Performance21• 宇宙線(データ)を使ってMSトラックとＩＤトラックのパフォーマンスも観測している (今年のメインな成果!?)– トロイドとソレノイドの磁場はON
ＭＳトラックはenergy lossの補正をしていない

運動量

ＭＳトラックはenergy lossの補正をしている

Φ

MCとデータよく合っている

MIP ~ 3 GeV energy
lossが見える

今年はCollision dataを使ってこのようなplotをいっぱい作りたい
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LHCが切り拓く新しい物理まとめ• 広いPt range(数GeV~1TeV)でmuonは重要なオブジェクト• ReconstructionはMS base, ID baseと相補的– Combined muonがBest performance
Efficiency >90%, Pt resolution < 4%

• Trigger efficiency ~80%
• Di-muon resonance(Zμμ)を使ったTag and Probe methodで実験初期のデータでもパフォーマンスを測定することが可能
 初期の段階で実際の物理に使える– Low Pt region, very high pt-regionのdata drivenな方法を確立することが今後の課題• 宇宙線のデータをかなりよく再現できている

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LHCが切り拓く新しい物理

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Backup2009/4/1

LHCが切り拓く新しい物理

Magnetic Field

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LHCが切り拓く新しい物理

24Muon Performance• Fake Rate as a function of η
Combined muonStandalone muon

Tagged muon

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Muon Reconstruction• Isolation cutを使わないTag and Probe– Tag muon : 1 combined track– Probe muon : inner track• Probe muonがcombined trackになるefficiencyがRecoefficiency  バックグラウンドの影響がかなり大きい
5%程の精度で決められる@ ~ 100pb-1

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LHCが切り拓く新しい物理

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Muon Trigger• Trigger turn-on curveもTag and Probeでデータから見積もることが可能– ただし統計量がそれなりに必要 (~1fb-1)• Pt resolution : ~ 30% at L1~ 5% at L2~ 3% at EF
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Misalignmentのインパクト• Reconstruction Efficiency– ランダムにGaussian (Mean=0,σ=1mm)でシフト– ランダムにGaussian(Mean=0,σ=1mrad)で回転

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LHCが切り拓く新しい物理28

Misalignmentのインパクト• Pt resolution– 特にVery High Ptの物理で重要

misalignment
100μm - 200μm
Pt-resolution~25% - ~40%

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LHCが切り拓く新しい物理

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Data Driven Performance Check30• Momentum Scale and Resolution– 実際のデータではZμμの質量分布で決める– Peakよりも幅が問題– < 100μm の位置精度 @ 実験スタート時– デザインは~30μm(Barrel),~40μm(End cap)
– 現在は<50μm (end cap), < 200μm (Barrel)• MC Zμμの運動量をパラメーターで変化させて実際のデータに合わせる

Pcorr = α(Prec,MC – σG(0,1))
Systematicshift

Smearingeffect• 実験初期のデータ @ 100pb-1で• 1%の精度で運動量を決めることが可能(Energy loss含む)
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LHCが切り拓く新しい物理

Worst case
~ 1mm

フィットした運動量とmisalinment MC (data)の違い σ~0.3%

MDT alignmentの状況
BarrelEnd cap

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LHCが切り拓く新しい物理31

ID/fakable Object Definition
Muon definition• ID muon– Staco combined muonwith pt > 15 GeV, |η| < 2.5– Calorimeter Isolation < 2.5 GeV,
– Track iso(ΔR < 0.4) < 3 GeV• Fakable muon (loose muon)– No isolation cut, other selections are same asID muon

Atlas J32

Loose Lepton Method
 Fake rate is applied to signal sample (lepton triggereddata)
We can count thesenumbers from real data

How to apply

NoneID(real) onefake  f lep  NoneID(real) onefakable
Fake backgroundEstimation

Apply to signal data(lepton trigger sample)

-ch
N ee
fake  f e  N one ID e  one fakable e -chN fake f   N one ID   onefakable  -ch
N efake f   N one ID e  onefakable e -ch

N fake  f e  N one ID   onefakable e
2008 December

HSG3 meeting33

Cosmic data
• Correlation between ID and MS • Track Parameters

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LHCが切り拓く新しい物理34