Sub‐jet 解析 performance とKKグルオンへの応用
実験理論共同研究会 「LHC が切り拓く新しい物理」
４月２日
東京大学素粒子物理国際研究センター
磯部忠昭
Contents•Sub‐jet解析の動機•MCサンプルを使ったsub‐jet解析法のテスト•KK gluon探索へのsub‐jet解析の適用•Non‐isolated muonを使ったhigh‐pT top ID•まとめ、展望
1/13

研究動機• LHC実験において、 high‐pT jet taggingはさまざまな物理を探索する上で重要– ここで言うhigh‐pTとは数百GeV/c以上• SUSYやKKといった事象が観測されたとき、High‐pT jet tagging
はその性質を調べる上で重要なツール– Black HoleイベントにおけるFlavor tagging• TeV領域におけるexoticな事象の探索– 例えばKK gluonの場合、生成断面積が大きくそのほとんどがトップペアへ崩壊すると言われている (JHEP0709:074,2007)• LHC 1st year run dataで検証できる物理候補の一つ• WH(H‐>bb)解析においてもsub‐jetを使った解析はノイズ抑制に有用だとproposeされている– arXiv:0810.0409– 詳しくは明日山村さんの発表とHiggs sub‐WGにて
2/13

High‐pT jet(top) IDにおける問題• High‐pT top構成の為には、通常のinvariant mass
解析では限界– 例えばpT>500GeV/cのトップでは、トップからくる粒子のほとんどが一つのジェットに含まれてしまう– 通常R=0.6とか0.4• あたかもsingle jetのように見えてしまい、topイベントの再構成が困難に

R 2 = (δη ) 2 + (δφ ) 2
3/13

High‐pT jet(主にtop)‐ID の手法
1. Jetのinv. mass
2. Jetのsub‐structureを見る– 一種のクラスタリングアルゴリズムにおいて、ジェット同士をmergeする際の距離スケールを指標にする

3. Non‐isolated muonを指標にする– t‐>bW (W‐>μν)

4. B‐tagging– どの程度のhigh‐pTまで有用か
4/13

Jetのsub‐structureを見る• QCD jetsがフラグメント化する際の(pT)スケールが、heavy particleの崩壊におけるスケールに比べ指数関数的に小さい事を利用する– DGLAP QCD evolutionに即したjetのフラグメント化• ジェット中のsub‐jetの数を数える– 大きいジェット(R=0.6とか)中に含まれる小さいジェットの数を数える– 小さいジェットはサンプルをもとに決定した、パラメータをもとにexclusiveに再構成したジェット

kt ジェット構成アルゴリズムにおける
いわゆるジェット同士の距離スケール

dij = min( p , p ) R / R
2Ti

2Tj

2ij

2dに対しexclusiveに制限をつける

Exclusiveに再構成

大きいRで再構成
5/13

MCサンプルを用いたパラメータ調整• KK gluon‐>ttbarサンプルを用いてパラメータを調整する• pythiaによるstring fragmentation• ここではアルゴリズムそのものを評価するため、Truthレベルで調整・評価を行う(hadronic崩壊のみを使う)• pTにあまりよらず一定の数のsub‐jetがカウントできている

dcut=5GeV
dcut=10GeV
dcut=20GeV
dcut=40GeV
dcut=60GeV

Sub‐jetの数 vs Jet‐pt分布
プロットはX軸にプロファイルをとったもの

Sub‐jet数のパラメータ依存性
6/13

Jet sourceによる違い
pT>1TeV/cにおけるprojection
面積でnormalize

only hadronic decay• High‐pT topをもとに出したパラメータを使った上での、high‐pT
hadronic W, high‐pT b‐quark, light‐quark jetにおけるふるまい•

予測されるとおりのふるまいを見せる• 80%のW‐>qqが2jetと判定される7/13

Subjetを使ったjet‐IDのパフォーマンス
Top~0.63~0.17

W~0.03
Light quark
レプトニック等すべての崩壊モードを含む• Sub‐jet>=3を要求したカット• Efficiency 63%に対してlight quark rejection 30
8/13

ATLAS検出器レベルでの限界
TopoClusterによるsubjetの数• カロリメーターのタワーサイズが有限である以上、subjetによるsplitにも限界があると思われる• Full simulationを用いて確認したところ、pT~3TeV/cでも顕著な悪化は見られない– エネルギー解像度の効果によりnsubjetの解像度は悪くなる

pT>1TeV/c
Truth
TopoCluster#subjet9/13

KK‐gluon解析への応用• qqbar‐>KK‐gluon‐>ttbar– σ(M=2TeV, sqrt(s)=10TeV)~2pb, br(ttbar)=92.3%• QCD‐dijet, ttbarが主なバックグランド

10/13

KK‐gluon探索への応用
sqrt(s)=10TeV, 積算ルミノシティ200pb‐1
Subjet>=3, JetMass>=150GeV/cc

Subjet Cutなし

KK‐gluon (M=1.5TeV)QCD dijetttbar•Truth levelでの解析•subjet解析による強いQCD‐BGの抑制•M=2~3TeV程度までのKK‐gluon発見能力があると期待している•M=1.5TeVに対しては18σ程度のsignificance (S: 92.1, N: 26.3)
11/13

Non‐isolated muonを使った
high‐pT top‐IDμ• Top‐>bW‐>bμνをtargetとしたID– b‐jetの中に一つhigh‐pT μが含まれる• このIDも有用であると期待できるtopから来るμのpT‐fraction

Search muonfrom W or b

10TeV, 200pb‐1でのKK‐gluon inv. mass
S=40.8, N=15.4, S/sqrt(N)=10.4

μ‐pT‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐
Top‐pT

KK‐gluon (M=1TeV)QCD dijetttbar

Mass{jet+mu}>60GeV/cc
jet中のμ‐pT>10GeV
Truth Level study

12/13

まとめと展望• Subjet解析は主にtopを目的としたHigh‐pTのjet‐IDに有用である• QCD‐BGに埋もれて見えなかったKK gluonの発見も可能になった– sqrt(s)=10TeV, 200pb‐1程度の統計で探索可能• Non‐isolated muonやb‐taggingも同様にhigh‐pTのjet‐IDに有用であると期待できる• 実データに基づくsubjet解析の為のパラメータチューンが必要• High‐energy領域のカロリメータのエネルギー較正に使えないか検討中
13/13