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Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Etiquetage du b dans D0 Pavel Demine Arnaud Lucotte ISN Grenoble.

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1 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Etiquetage du b dans D0 Pavel Demine Arnaud Lucotte ISN Grenoble

2 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Motivations Physiques Physique de haut pT (pT > GeV/c) Z bb (calibration) t b+W (production de paires/simples) H b bbar (m H < 140 GeV/c2) SUSY: t H + +b stop b stop b+l+s Note: QCD 70 mb tt 8 pb

3 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Etiquetage du b: principes Approche multi-étiquetage - quark b de masse effective m b 4.25 GeV/c 2 - hadron B de masse < 5 GeV/c 2 avec 1.56 ps B s parcourt c 3mm avant désintégration Particules issues du B ont un grand p T Traces des désintégrations du B déplacées p/r au V.P. - Désintégrations semi-leptoniques du B BR (B) 10%

4 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Etiquetage du b: principes Tag du b Masse du jet: Paramètre d impact: -Traces de haut parametre dimpact / jet

5 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Etiquetage du b: principes Distance de vol: Mesure de distance Vertex primaire – Vertex secondaire Hadron B parcourt c 3mm Mesure de L/

6 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Identification des b dans D Identification des b dans D Responsabilités b id: bcJetReco/bcjet/bcJetChunk R.Van Kooten bcJetAnalyze R.Van Kooten/P.Demine eTagAlgs: G. Steinbrueck F. Baudette TagAlgs: O.Peters, V.Jain JetProbAlgs: F.Tilthaut/B.Wijngoarden SecVtxAlgs: A.Schwarzman/M.Narain LikelihoodAlgs: P.Demine/A.Lucotte MC Production P.Demine/A.Lucotte

7 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Package bcjetreco bcJetReco package principal qui dirige la création des objets b/c. donne une interface avec DØReco. ajustable par fichier RCP: choix des algorithmes (muon, électron, VS et probabilité de jet) Sortie / Format dans bcJetChunk.bcJetChunk contient liste jet b/c reconstruits / evt résultats des packages objTagAlgs: Id des jets /algorithme Likelihood pour algorithme likelihoodobjTagAlg interface (abstract) pour algorithmes muon, électron, VS, probabilité de jet méthode objTag est une fonction virtuelle obligatoire pour tous les algorithmes.

8 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Reconstruction du Vertex Primaire Algorithme de reconstruction: Track Reconstruction Track selection -> Ntrk Ntrk>2 Stop Fit set of Ntrk tracks Find 2 max = Max{ 2 (Ntrk)- 2 (Ntrk-1)} 2 max > max Save Vertex Ntrk=Ntrk-1 Nrej=Nrej+1 No Ntrk = Nrej Yes Efficacite Yes No

9 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Vertex Secondaire Algorithme de reconstruction: - Sélection des traces: - nombre de hits SMT, pT > 500 MeV/c Track Reconstruction Track selection -> Ntrk Fit set of Ntrk tracks Find 2 min = Max{ 2 (Ntrk+1)- 2 (Ntrk)} 2 max > max Save Vertex Ntrk = Ntrk+1 Form 2-track seed Good seed No Yes No Note: Utilisation de filtres Kalman ameliore la Qualite des traces & Vertex secondaires

10 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Vertex Secondaire Performances: Distance Lxy: Echantillons - Jets Z(uds) - Jets Z(cc) - Jets Z(bb) Efficacite & purete pour N(trace) a haut S=L/ - purete - Jet uds identifie b - Jet c identifie b - Jet b identifies b

11 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Vertex Secondaire Corrélation Efficacité Corrélation Efficacité

12 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Etiquetage avec Lepton Méthode: - Sélectionner lepton de P Trel maximal / jet Niveau Génération

13 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Etiquetage avec Lepton

14 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Algorithme: Paramètre dImpact L = d 0 /sin( track - jet ) Direction jet Direction Trace Longueur desintegration d0

15 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Paramètre dImpact (suite)

16 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Algorithme: Likelihood

17 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Algorithme: Likelihood

18 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Likelihood: structure

19 Arnaud Lucotte ISN-Grenoble Etiquetage des b: conclusion 1. Groupe b id demarre depuis 1 an: But: outils pour Physique des hauts pT Approche multi-tag (inspire de CDF,LEP) 2. Status des methodes: Etiquetage semi-leptonique (mu,el) Etiquetage base sur Vertex secondaire Etiquetage base sur parametre dimpact Etiquetage par likelihood –Associe probabilite / jet –Utilise resultat de plusieurs tags Etudes *tres preliminaires* (global tracking pas utilise etc...) 3. Futur Besoin de gens dexperiences Bienvenue a tout nouvel arrivant !Réalisation: LikelihoodAlg appelé par bcjetreco LikelihoodAlg.rcp pour fixer les parametres de l algorithme tables de probabilité sont dans bparam.datRésultat: bcJet LikeProb() - valeur de likelihood bcJet liketagged() - L < L cutPerformance: - résultats préliminaires - Likelihood definie avec deux variables - Echantillons Z(bb) Top et QCD Likelihood Efficacité traces bien reconstruis >2 traces par jetMéthode:Variables: distance de vol (VP - VS) L XY / masse reconstruite de jet Probabilité Pjet ou Pi base sur rel ou pT p/r axe du jet - Calcule la compatibilité P i de provenir du VP (autour de 0 pour traces du PV) - Combine les P i des traces / jet (combinatoire pris en compte): - Définit un discriminant D = -ln(P)Status: - algorithme 2D avec (r, ) information considére les quantités 3D - Erreur L sur L partielle d0, direction du jet - Sélection non-optimisée: d0 < 1cm, qualité du fit, pas de rejection V0 - Sélection basée sur traces smeared (non reco) - Détermine l erreur L - Étude au niveau reconstruit en cours - Efficacité vs réjection: Principe: - Etiquetage sans reconstruire explicitement le Vertex Secondaire. Gain en efficacité - Test la compatibilité dun ensemble de traces / jet de provenir du PVMèthode: - En 2D, calcule la longueur de désintégration L (+ si le croisement trace-jet devant vertex, - sinon)Status:Présélection: Méthode (suite):


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