Tau/b tag performance
津野 総司 (高エネ研)

Apr.1.2009

ICEPP WS

1

Flavor taggingで期待される物理や効果
1) 湯川結合、第３世代Flavor physics (SUSY/b) などの物理量の測定に決定的な役割を果たす。
Higgs粒子が軽い(m ~ 120GeV) 時、H->bb / tt が主要な崩壊モード。
gg -> H や、qq -> H などのProduction mechanics を組み合わせて、湯川結合の測定。
第３世代への崩壊様式を調べることは、SUSYなどの多様なモデルの判定に対して極めて有効。

2) さらなるバックグラウンド(特にQCD) の除去にも有用。
tagging efficiency ~60% に対して、約~1% levelでfakeをsuppressできる。
つまり、S/N の向上。
b-jet vetoのように、bを持つプロセス（topなど）を取り除くことができる。
Apr.1.2009

ICEPP WS2

t , b-jet 粒子同定（基礎編）
基本的な描像 (どのように検出されるのか？)
t粒子

電子/ミュー粒子一粒子系。とても細い。
 非常にきれいな信号
ジェット

t崩壊に依る１、３粒子群。
 電子より太いが、ジェットより細い。


多粒子の束として、観測される。太い。

b-ジェットジェットより多粒子。
 ２次崩壊点を持つ。
t粒子は、電子とジェットの“中間”のような性質を持つ。（細すぎず、太すぎず。）
b-ジェットは、荷電トラックをたくさん作る“傾向”がある。（ゴージャス）
一義的なカットで同定するのは困難。 （pT,h 依存が大きい。）
多変数likelihoodなどによる同定が最も効果的。
データの理解(DATA <-> MC の相互理解) とそれに伴う時間(期間)がキーファクター。
Apr.1.2009

ICEPP WS

3

Overview1) アルゴリズムの説明。

簡単に説明。詳しくはCSC Book参照の事。
2) 期待されるパフォーマンス。
3) データでどう評価し、実験初期になにができるか？

4) 物理解析に於ける適用法と留意点。
5) 弱点の整理となにが求められているのか？
t , b-tagging のポイントは、どこまで実験データを理解できるかということ。
（データの理解）：
例えば、LHC実験初期 … “安全”な変数のみを使う、もしくは、cut-based identification.
例えば、“現在のTevatron実験”… ほとんど、Neural Network Analysis。

Apr.1.2009

ICEPP WS4

Hadronic t-identification

Apr.1.2009

ICEPP WS

5

t-IDアルゴリズム
t粒子は、電子とジェットの“中間”のような性質を持つ。
（細すぎず、太すぎず。）
トラッキング：Collimated 1 or 3 (2) tracks in core region.
 Isolation from other tracks.
 Make use of the impact parameter (ct~87mm).


カロリーメータ：
Collimated deposition in EM.
(50% of energy by p0 in 1-prong t)
 Use shower shape.
 Both EM and HAD component.
 Isolation cone.
 Reconstruction of p0 sub-cluster.


それぞれの変数が、すべて、電子とジェットの中間の性質を持つ。

Cut-basedで決めるのは難しい。(large pT,eta dependence)
Likelihoodなどの多変数同時フィットで同定する。
Apr.1.2009

ICEPP WS6

p0 reconstruction
60% of decay products have pi0.

Try to reconstruct pi0 ->gamgam clusters.
Cluster depth を見る。

Et>1GeV

Apr.1.2009

ICEPP WS

7

期待されるperformance
Log Likelihood Ratio identification (=-ln sum_i(s_i/b_i) w/ 8param.)に対するPerformance.
Performance は、pT, h と track multiplicuty 依存。
pT~30-60 GeV (1-prong) で、eff. ~60% に対して、rejection~200.
(3-prong)~60%~80.

現在、pi0の情報は十分に活用されていない。 これらの情報も含めると9% efficiency が向上する。また、2-prong tauのすみ分けも重要。
Apr.1.2009

ICEPP WS8データの理解と系統誤差
Likelihood Ratio (s/b)は、シグナルは、MCから、ジェットは、実験データ(とMC)で。
シグナル(分子)の系統誤差評価：
実験データ(minimum bias)にMC tau eventを混ぜて評価する。
tracking efficiency in dense environment
shower shape の理解ジェット(分母)の系統誤差評価：
ジェットのcomposition (gluon-jet? or quark-jet?) による不確かさが最も大きい。
ジェットデータ中、1st, 2nd pT jet (gluon/quark mixtured sample) と3rd pT jet (gluon-jet dominant).
実験初期には、“安全”な変数のみを用いる。

Apr.1.2009

ICEPP WS9

1st pT jet v.s. 3rd pT jet
違うjetを使って、likelihoodを作る。

3rd pT jet は、gluon dominant.

Apr.1.2009

ICEPP WS

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実験データを使った評価法
Z -> tt (W -> tn ) が、唯一のphysics calibration process
Z->ttの断面積からefficiency/energy scaleを評価する方法 ：track multiplicity fitting method… (jet shapeの理解が重要)same sign charge correlation method… (理論(MC)による不定性が大きい)

Z mass side-band subtraction method … (mass shapeの理解)a.k.a. System 8 method… (統計的に厳しい)

弱点：
1) Zの生成断面積が相対的に小さい。

利用できる実験データの統計量が少ない。

2) tauのpT rangeが、比較的限られている。

統計的にHigh pT tau の評価が困難。

さらに野心的な方法 ：ジェットによる偽のtauから、MC transfer functionを使って引き出す。

High pT tauに有効？
Apr.1.2009

ICEPP WS11

実験初期のperformance

Z->ee, W->enu

３つのcut-based IDが用意されている。

QCD J0-5

QCD J0-5looseCuteff~70%, rej~16%,
mediumCut eff~50%, rej~5%,
tightCuteff~40%, rej~2%.

likelihood
looseCuttau ID

Apr.1.2009

Ele. Likelihood
looseCut

QCD fakemediumCutmuon channel
visible mass

H->tt,Z->tt

H->tt,Z->tt

Likelihood

エネルギー補正は、Zを使う。

100pb-1

Rel.14, 10TeV

likelihood
mediumCut
tightCutICEPP WS12

b-tagging performanceApr.1.2009

ICEPP WS13

b-taggingアルゴリズム
荷電トラックをたくさん作る“傾向”がある。


符号つきimpact parameterの利用

B-hadron flies ~ a few mm.
Tracks are far away from primary vertex.
Secondary vertex再構成
direct reconstruction of the displaced vertex.

Soft-lepton tagging~40% of B-hadron decays into leptons.
b->l or b->c->l

利用できるparameterは全部使う。
Many taggers: IP2D, IP3D, SV1, SV2, CMB, LF2D, SVBU, LHSIG, SOFTM, SOFTE,JETFIT, JETFITCOMB(NN,COMBBB). 14種類！

Most sophisticated tagger : IP3D+SV1 (best performance)
実験初期 :
Jet Probability tagger
Apr.1.2009

ICEPP WS

14

Lifetime tagger
B-hadron ct ~ 450um.
Track IP resolution : ~40um at pT=5GeV.
JetProb. Tagger :実験データ中、Negative IPのみ使って、Light jet probability を構成する。
実験初期からでも比較的利用できる。

Likelihood Ratio :b-, c-, light-jet のprofileからlikelihood を構成。
=1目盛40um

どうやって、profileを作る？

large process dependent.

Secondary vertex decay in flight ~3mm at 50GeV

Secondary vertex reco. :Primaryから離れたvertex(>=2 trks.)を探す。
efficiencyの理解。
Apr.1.2009

ICEPP WS15

実験初期に有効期待されるperformance

best perfomance

IP3D+SV1 : efficiency ~50-60%
with rejection ~100-1000.
JetProb: eff ~50-60%,
with rejection ~ 20-100.
Soft lepton :eff ~10% for muon,
7% for electronwith rejection 400/100(incl. Br(b->l)~40%).

IP3D+SV1 : LLHR

ttbar : dense sample

Under pileup L=10^33,
10-15% degradation.

Apr.1.2009

ICEPP WS16データの理解と系統誤差1) track finding efficiency
ジェットのpTに強く依存。 (ジェット中の粒子密度)
High pT になるとIP resolutionが悪くなる。
track quality の分類： shared hitをどう扱うかなど。

2) 物質量とmisaligned/distortion , dead channels
色々なモデルでテスト。 ~15% degradation
local distortionはそれほど問題なし。
global misalignmentは、secondary vertex
reconstructionに影響。
3) Likelihood のprofileをどう作るか？
light-jet, c-jet, b-jetの定義をどうするか？
例えば、gluon splitting bb/cc は、b(c)-jet or gluon jet?
physics process dependent. (generator dependent)

Apr.1.2009

ICEPP WS

17実験データを使った評価法
top pair production process と QCD bbbar process
ttbar eventを使う方法 ： tag counting methodb-jetとlight jetの数によってイベントを分類し、個々のfractionをlikelihoodでフィットする。
S/B~100 at 2b+2j。
100pb-1 で、2.7% のeff. 統計誤差が期待できる。
tag counting method

ttbar dominant

topological / likelihood / kinematic methods
積極的にkinematicsを利用して、ttbar eventを取り出す。
efficiencyのpT, h依存性を評価するのに有効。
統計量がボトルネック。 200pb-1 で、6.4%のeff.統計誤差。

di-jet eventを使う方法 ：templates

before b-tag

pT rel method
ジェット軸に対して、semi-leptonic muonの相対的なpT分布を各b-,c-,light-jetのtemplate として用いて、fractionをフィットによって求める。

pTrel method
fit resultafter b-tag

System 8 method
uncorrelated taggerを用いて、8個の変数、8連立方程式から、直接、efficiencyを得る。 (SLT v.s. vertex tagger)

Apr.1.2009

ICEPP WS18

ttbar kinematics を使う方法
1) hadronic sideに対して、W/top mass
kinematical conditionを課して、ttbar
control sampleを作る。
2) そのsampleに対して、leptonic sideのb-jetにb-taggingをapply。
3) backgroundは、side-band subtractionから。
W mass

top mass

un-bias b-jet

signal region

side-band

b-jetの各pT, h binでefficiencyを出す。
sampleの統計量がボトルネック。
Apr.1.2009

ICEPP WS19

注意： 私の偏見に基づいています。

物理解析に於けるt / b-tagging
b と t は相性が悪い。
JetProb : fake 10-20% from t
tauのlifetimeはc-jetと同程度。
tau IDも状況は同じ。
high pT t / b は、どうやってIDするか？
~>500 GeV のsignal ( t or b ) に対して、efficiencyとrejectionは同程度。

MSSM Higgs
qq-Apr.1.2009

SUSY param. scanincl. 3-b final state.

-bt

IP3+SV1 w>6.75

JetProbなら、無理。

htb以外と難しいかも？

high pT b-jet
ICEPP WS20

H->bb mass resolution

Energy 補正は、top sampleを使う。

H->bb の質量分解能を向上させるのが至上命題。
tHtttH productionbbbbbb

通常のjet energy correctionでは、s~20GeV“シロウト的”にはH->bbのcolor singletの性質を生かせないか？

mH=120GeV

high pT boosted Higgs

w/ soft muon corr.

例えば、Quarkonium を形成するか？
High pTHiggsb-bApr.1.2009

J/yとか。。。

で、spectrumとHiggs massの相関を見るとか。。。

J/yICEPP WS21

まとめt/ b-jetの観測される特徴を最大限に生かすためには、likelihoodなどを用いた同定方法が最も適している。そのため、実験データとMC の相互理解が非常に重要である。
実験初期は、“安全”な変数のみで構成される。

t ID : （実験初期）eff=50% , rejection ~20 , (best performance) eff=70%, rej ~50
b-tag : （実験初期）eff=50% , rejection ~80 , (best performance) eff=60%, rej~100
Physics processによる実験データを用いた補正：
t ID : Z->tt … pT rangeが限られている。実験初期には、統計量がボトルネック。
b-tag : ttbar , dijet … 実験初期には統計量がボトルネック。

high pT領域が弱点：
ジェットが細くなる事と、impact parameter resolutionが悪くなることにより、efficiencyとrejectionが共に悪化する。
(Non-Gaussian tailの理解)
さらなる改善点：
t ID : pi0 reconstructionと2-prong tauの分類。さらにenergy flowが進むべき道。
b-tag : 異なるtracking algorithmを並行して使うなどしたtrackの分類付け。
(pileup toughness等も)QCDジェットの定義問題： どう定義し、どう解釈するか？process dependenceは克服できるか？
Apr.1.2009

ICEPP WS22

Another topics:

Tau/b IDに於いて、大きなrejection factorは必要か？
-> 大抵の解析に於いて、必要なし。
感覚的には、e/muon (rej~10^4)が要求されていれば、fake rate ～１，２％で対応できる。
足りないもの、Z->bbbarをデータで検証。
-> Z+gamma processを使えないか？ (gammaでトリガー)
Z+bb を真面目にやるべし。
-> double countingの良い検証process
H->4leptonに切り込めます。

Apr.1.2009

ICEPP WS

23

Backup

Apr.1.2009

ICEPP WS24

Event display (VBF H->tautau)

Apr.1.2009

ICEPP WS25

ID Iso active

Z -> tt measurement (I)Fit track multiplicity distribution.
(previous method tells nothing about fake-tau.)
Overall QCD fake estimation(at Control region)

Track multiplicity fit:
- count the track outside tau core region.
- fit the n-tracks by likelihood.

etaujet(fit the ratio)- shape (pdf) are modeled by real-data.
(ex. QCD jet shape by JET triggered data)

Z measurement

expected errorof “ratio of tau”
in the events
We don’t know the size of QCD jets, so test hypothesis byincreasing x2 and x5 QCD events.
Apr.1.2009

ICEPP WS26

QCD PY di-jetttbar (MC@NLO)
Z+jets (Alpgen)
W+jets (Alpgen)

Z -> tt measurement (II)comment on “same sign subtraction method”.
“SS subtraction method” is used to estimate fake-tau
contribution by assuming that the fake-tau has equal
probability to be positive or negative charge in tau.
However, QCD fake-tau, N(OS) != N(SS) (asymmetric)
The up-type quark jet tends to be positive charge than that the down-type
quark be negative charge.
LHC is not Tevatron :(Tevatron)s(qg Wq) ~ 107pbs(qq Wg) ~ 126pb(LHC) In W+jets, “gluon”-collision is dominant,so that “quark”-jet is dominant in the final state.
(LHC)s(qgs(qqWq) ~ 3185pb
Wg) ~ 939pb(Actual)On the other hand, gluon is dominant in QCD di-jet.
More detailed study and possible proposal will be presented
in another next tau meeting.
Apr.1.2009

ICEPP WS27

Possible proposal
If we use SS subtraction method, fake-tau contribution will be :W jetstttt
QCD
QCD
s fake-tau  f W jets  CSSW jets  Nobs
(SS)  f tt  CSS
 Nobs(SS)  f QCD  CSS
 Nobs(SS)

Overall acceptanceObservation of SS eventsfrom MC
Charge correlation factor(from MC) (will be large syst.)
Procedure :1) Suppose muon channel (W mn & tt)
is QCD di-jet bkg. free.
A) From low jet-multiplicity region,
N(SS) for W+jets
B) From high jet-multiplicty region,
N(SS) for ttbar

QCD enrich2) In electron channel, estimate
QCD di-jet N(SS) = Nobs(SS) – Nw+jet(SS,muon)
Apr.1.2009

ICEPP WSW

mntt (muon)Wentt (electron)
QCD

QCD

Number of jets28

System 8
lifetime taggerとsoft muon taggerは、uncorrelatedと仮定すると、８個の連立方程式から、８変数の解を得る。

Apr.1.2009

ICEPP WS29

Lxy disribution of b and tau
For fake tau candidates

Apr.1.2009

ICEPP WS30