Recherche du Higgs invisible Recherche d ’un boson de Higgs produit par interaction e + e - à des énergies centre de masse allant jusqu ’à 209GeV dans.

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1 Recherche du Higgs invisible Recherche d ’un boson de Higgs produit par interaction e + e - à des énergies centre de masse allant jusqu ’à 209GeV dans l ’expérience ALEPH. Christophe Delaere, Louvain-la-Neuve, 31/05/2001

2 Plan de la présentation zL ’expérience ALEPH zDéveloppements informatiques (ALPHA++) objectifs notre contribution tests zRecherche d ’un boson de Higgs invisible Analyse à 189 GeV –coupures –réseaux de neurones –optimisation –systématiques Analyse à 206 GeV zConclusion

3 Le détecteur

4 ALPHA++: Les objectifs mConvertir la base de données (Objectivity) mÉcrire une version OO de ALPHA. mTester les outils ANAPHE/LHC++. mFournir de l ’expérience pour le projet d ’archivage LEP. mProgrammation et design C++

5 ALPHA++: notre contribution Les principaux développements sont: mReconstruction des jets mIdentification des leptons mAccès à l’information générale mSimulation du trigger mModification du design des classes

6 Reconstruction des jets Un algorithme de reconstruction de jets se caractérise par: la métrique (mesure de la distance entre 2 quadrivecteurs) le schéma de recombinaison (règle d ’addition de 2 quadrivecteurs) Métrique de JadeMétrique de Durham Schéma de recombinaison E: Schéma de recombinaison E 0 : Un jet peut être construit sur base de tout objet, notamment d’ « Energy Flows »

7 Implémentation 2 entités distinctes: La classe AlJet (comportant le quadrivecteur total, mais également un pointeur vers chacun des constituants). L’algorithme de reconstruction, méthode de la classe AlephCollection dérivant d ’un vecteur STL et contenant tous les algorithmes AlephCollection de jets Algorithme AlephCollection d ’objets Protojet (connaît la métrique et le schéma de recombinaison) QvecBaseAlephCollection DurhamJet() JadeJet () AlTrackAlEflw QvecLink AlJet getScheme() getMetric() n

8 Sélection des électrons Repose sur :Mesure de dE/dx dans la TPC mesure du profil et de l’amplitude du dépôt d’énergie dans ECAL L ’algorithme implémenté utilise: R2 = R transverse R3 = R longitudinal R5 = R I R1 (balance énergétique): R2 (profil transverse): R3 R4 R5 (ionisation spécifique): (profil longitudinal) : Dépôt d ’énergie par unité de profondeur, exprimée en longueurs de radiation. Électrons Coupure appliquée pour un électron isolé: R transverse > -3

9 Implémentation 2 entités distinctes: La classe AlElec ( comportant le quadrivecteur total, et l’information spécifique à un électron). L’algorithme de sélection, méthode de la classe AlephCollection AlephCollection DurhamJet() JadeJet () FilterEl() AlephCollection d ’électrons Algorithme AlephCollection de candidats QvecBaseAlJetAlTrackQvecLinkAlEflwAlElec R1() R2() R3() R4() R5()...

10 Sélection des muons Repose sur :Tracking dans HCAL Matching avec les chambres à muons Les traces sont extrapolées avec hypothèse muon. Un cône est alors ouvert autours de cette extrapolation. L ’estimation se fait alors sur: Le nombre de plans HCAL actifs le long de la trace Le nombre de plans HCAL actifs attendus La multiplicité des hits dans HCAL. Le matching de ces traces pénétrantes avec les chambres à muons HCAL consiste en 23 plans de chambres à fils.

11 Implémentation 2 entités distinctes: La classe AlMuon ( comportant le quadrivecteur total, et l’information spécifique à un muon). L’algorithme de sélection, méthode de la classe AlephCollection AlephCollection DurhamJet() JadeJet () FilterEl() FilterMu() AlephCollection de muons Algorithme AlephCollection de candidats QvecBaseAlJetAlTrackQvecLinkAlEflwAlElecAlMuon

12 Sélection des taus Les taus sont identifiés via leurs produits de désintégration. Modes de désintégration:    (  ) est pris en charge par la reconnaissance des muons e e  (  ) est pris en charge par la reconnaissance des électrons h ,  0 neutres,  0 K L  (« 1 prong ») h h  h   0 neutres  (« 3 prong ») 17% 18% 50% 15% On reconstruit des mini-jets avec la métrique de jade, et on sélectionne les jets à 1 ou 3 traces chargées accompagnées : E ch > 2 GeV. Métrique : Jade schéma de recombinaison: E h =  ou K

13 Implémentation AlephCollection DurhamJet() JadeJet () FilterEl() FilterMu() AtauJn() FilterTau() 3 entités distinctes: La classe AlTau ( comportant l’information caractéristique d ’un jet, et l’information spécifique à un tau). L’algorithme de reconstruction, méthode de la classe AlephCollection L’algorithme de sélection, méthode de la classe AlephCollection sélection AlephCollection de candidats reconstruction AlephCollection d ’objets AlephCollection de taus QvecBaseAlJetAlTrackQvecLinkAlEflwAlTau Ech() Nch()

14 Structure générale ALPHA++ BOS/Objy AlphaBank Basic Objects tracks photons Energy Flows MC information Reconstructed Objects Leptons Jets Run Event AlephCollection lepton Id jet Id... AlObjectQvecBaseQvecLink AnalyseDriver AlephsessionAlephManagersAlephDbManagerAlephIoManagerAlephExManager UserEvent() Initialize run terminate

15 Reconstruction et contrôle Un code d’analyse (basé sur le code fortran singleW) a été réalisé de façon à faire intervenir les différents objets, du plus simple au plus élaboré. Les tests réalisés portent sur une comparaison événement par événement des différentes quantités, pour un échantillon de 500 événements. Aucun écart significatif n’a été observé. Nombre et énergie des bonnes traces chargées Energy flows candidats électrons, muons et taus Energie et impulsion totale/manquante Jets (nombre, énergie et impulsion) acoplanarité acolinéarité trigger informations générales Validation du code

16 Alpha++: Résultat des tests

17 Recherche du Higgs invisible La topologie étudiée consiste en une paire de jets acoplanaires provenant de la désintégration du Z associé. ( Z->qq: 70% ) La luminosité intégrée au LEP étant de 174.2 pb -1 en 1999 et 216.8 pb -1 en 2000, on s ’attend à 0~240 Higgs dans les données, selon la masse.

18 Recherche du Higgs invisible Ce mode de désintégration « invisible » n’est pas un processus du modèle standard.

19 Les bruits de fond Différents bruits de fond sont à considérer. Soit ils forment une topologie irréductible (Z, ZZ, We )  : ~1 pb Soit la section efficace est grande (WW,, , Zee, …)  : 20 ~ 600 pb We ZZ Z WWZeeqq  -

20  : PHOTO qq : KORALZ WW : KORALW We : GRACE4f / PYTHIA ZZ, Zee: PYTHIA Z : ZNUNU signal : HZHA Simulations Monte Carlo Les différents bruits de fond sont simulés individuellement. Difficultés: pythia introduit un biais pour We  à haute énergie, on devra corriger cette contribution les processus  sont mal simulés les processus « untagged » où les photons ne sont pas détectés ne sont pas simulés m h = 100 GeV/c² E LEP = 189 GeV Ev.

21 Méthode d ’analyse méthode d’analyse La méthode d’analyse a, dans un premier temps, été appliquée aux données de 1998, acquises à 189 GeV. Objectifs: valider la méthode confirmer les résultats publiés à cette énergie. Sélection du signal par des coupures (~15) Optimisation des coupures: minimiser CL s, estimateur: likehood ratio Séparation du signal et du bruit restant par un réseau de neurones Traduit l’accord avec le signal (normalisé à l’accord avec le MS seul). Méthode statistique: Likehood ratio, Cousins et Highland

22 Coupures de sélection Le signal consiste en une paire de jets acoplanaires provenant de la désintégration du Z associé. Acoplanarité < 175° On force 3 jets.  (j 1 j 2 ) < 50° m (j 1 j 2 ) < 30 GeV/c² Anti-  Avec 1ères coupures anti-  Acolplanarité Cos(  (j 1,j 2 )) Avec 1ères coupures anti-  m h = 100 GeV/c² E LEP = 189 GeV Ev. WW qq WW bruit signal

23 E LEP = 206 GeV

24 Coupures anti-  et anti-qq au moins 10 traces comptant pour 20% de l ’énergie. Une impulsion transverse manquante supérieure à 4 GeV/c et à |cos  miss | < 0.9. E dans un cône de 12° vers l ’avant et dans un secteur de 30° en  autours de pt miss < 10 GeV acolinéarité > 90° Anti-4fermions Avec 1ères coupures anti-  m h = 100 GeV/c² E LEP = 189 GeV Ev. WW qq -  qq - bruitsignal

25 Coupures anti-WW pas de lepton énergétique ou isolé. La trace la plus isolée ne peut être un lepton. Avec coupures anti-  m h = 100 GeV/c² E LEP = 189 GeV Ev. m h = 100 GeV/c² E LEP = 189 GeV Avec coupures anti-  et anti-electron/muon Ev. qq WW ZZ bruitsignalbruitsignal

26 Optimisation des coupures Les coupures sont optimisées itérativement de façon à optimiser la limite attendue sur la masse, pour l ’hypothèse de masse la plus haute possible. Procédure: On débute avec les coupures grossière mentionnées. Un plot de M miss est construit Chaque bin est considérée comme une variable indépendante pour le calcul du Likehood Ratio Une des coupures est modifiée Cette procédure est répétée pour les différentes variables (15) jusqu ’à atteindre un minimum de. Après coupures WW ZZ we Ev. signalbruit

27 Coupures appliquées (189 GeV) Après optimisation, les coupures suivantes sont appliquées:

28 Efficacité des coupures Effet des coupures sur le signal Indépendant de l’hypothèse de masse ! Effet des coupures sur les bruits de fond Bon rejet des  (coupures dures) Zee qq - Choix des coupures: pas de coupure supérieure sur pt miss, pas de coupure forte sur l’acolinéarité,... 1 anti-gg 2 anti-WW 3 anti-qq 4 topologiques 5 additionnellles

29 Réseaux de neurones Principe Principe: ajuster les poids W ij pour minimiser l ’erreur sur la sortie. Couche d’entrée Couche cachée Couche de sortie Les paramètres à « choisir » sont l’architecture du réseau, ainsi que les variables d’entrées. Le but est de tenir compte des corrélations entre variables, après coupures et en complémentarité avec celles-ci.

30 Optimisation du réseau Le réseau de neurones construit pour distinguer le signal du bruit de fond passant les coupures est un réseau 4-8-1. Entrées: msum Esum acoplanarité acolinéarité Sortie: signal : 1 bruit de fond : 0 Un tel réseau a été entraîné pour chaque hypothèse de masse. Différentes architectures, à 1 ou 2 couches cachées avec jusqu ’à 7 variables d ’entrée ont été essayées. Le choix de l ’architecture et des entrées est fait de façon à optimiser la limite sur la masse. 65-100 GeV/c² par pas de 5 GeV/c² E LEP = 189 GeV m h = 100 GeV Ev. WW We ZZ signalbruit

31 Statistique Monte Carlo Stop Learning Learning curve Test curve Époque erreur

32 Analyse statistique = Prob (la valeur attendue soit moins s+b-like que les données, attendu que s  0) = Prob (la valeur attendue soit moins b-like que les données, attendu que s = 0) Une hypothèse signal est dite rejetée à 95% CL ssi: supposons que le signal soit présent, 95% des expériences possible seraient plutôt « signal-like ». De façon à s’affranchir d’une éventuelle fluctuation statistique du bruit de fond, on définit: Likehood Ratio:: caractérise « être signal-like »

33 Le programme ECL hep-ex/9902006 Le programme ECL, développé par Thomas Junk, de la collaboration OPAL, est utilisé pour le calcul de CL b, CL s+b, CL s Étant donné les distributions de signal, bruit de fond et donnée, il calcule: où la somme se fait sur toutes les expériences possibles, évaluées à partir d ’une PDF Pour tenir compte des systématiques, on redéfinit le likehood ratio, ainsi que les sommes de probabilité. On a ainsi notamment : Ces intégrales sont traitées numériquement.

34 Limite à 95% C.L. De façon à disposer du maximum d’information, et d’obtenir ainsi la meilleure limite sur la masse, aucune coupure n’est appliquée sur la sortie du réseau de neurones. Un plot biparamétrique, fonction de m miss et NN output est construit pour le bruit de fond le signal les données après coupures. Chacune des bins est considérée comme une variable indépendante pour le calcul du Likehood ratio. m h (GeV/c²) NNoutput

35 Résultats à 189 GeV (1)

36 Résultats à 189 GeV (2) Zone d’exclusion obtenueZone d ’exclusion publiée 94.4 GeV/c² 95.4 GeV/c²95.2 GeV/c²

37 Avec systématiques Sans systématiques Les systématiques Les principales sources d ’erreur sont : simulation des jets (résolution angulaire et énergie) simulation de E12 (pile-up, etc.) simulation We (différence grace4f/pythia) -> ~30% simulation WW (différence data/MC) -> ~30% simulation qq (précision de koralZ) -> ~5% Celles-ci sont inférieure aux incertitudes statistiques L’incertitude globale est estimée à 5% sur le signal, et 15% sur les différents bruits de fond. La limite a été calculée avec et sans tenir compte de ces incertitudes. Les résultats se sont avérés particulièrement stables.

38 Contrôles supplémentaires Balayage visuel des topologies des événements sélectionnés. Pt miss (Passant les coupures et à haut (>0.8) NN) 1 81 m h = 100 GeV/c²

39 Contrôles supplémentaires (2) Seul l’échantillon de test a été utilisé pour extraire la limite. Sinon, gain stat. => biais L’effet du binning adopté pour les plots utilisés pour le calcul de a été étudié. L’information MC des événements passant les coupures a été contrôlée. Le bruit de fond irréductible est sous contrôle. Cos(  ( ,j 1 )) Cos(  ( ,j 2 )) EE Processus WW Ev.

40 Analyse à plus de 200 GeV à plus de 200GeV La même méthode d’analyse a été appliquée aux données de 2000, acquises à plus de 200GeV. Objectifs: découvrir un signal ??? obtenir la meilleure limite sur la masse Une nouvelle optimisation des coupures pour ces énergies a été effectuée, pour une masse proche du seuil (112 GeV/c²). Un nouveau réseau de neurones a été construit pour chaque hypothèse de masse (de 85 GeV/c² à 114 GeV/c² par pas de 5 GeV/c²) Les différents processus ont été simulés pour chaque énergie : de 204 GeV à 208 GeV. La statistique est ainsi plus grande.

41 Coupures optimisées (206 GeV)

42 Statistique Monte Carlo et réseau de neurones E LEP = 206 GeV m h = 114 GeV Ev. WW Wen ZZ signalbruit

43 Diagramme biparamétrique Données:10 evts Attendu: ~4 evts Signal: ~6 evts N95 input (m h =114 GeV) NNoutput m invis (GeV/c²)

44 Résultats à 206 GeV (1)

45 Résultats à 206 GeV (2)

46 Résultats combinés M h > 112.15 GeV/c² à 95% C.L.

47 Conclusions zLe programme d ’analyse ALPHA++ a été complété des outils d’analyse leptonique, de reconstruction de jets, etc. zUn test approfondi a permis de démontrer l ’exactitude de ces algorithmes en les comparant à la version existant en Fortran. zUne recherche de Higgs invisible a été réalisée à 189 GeV, reproduisant les résultats publiés par ALEPH. 112.15 GeV/c² zUne recherche identique a été réalisée à 206 GeV. La limite obtenue sur la masse est de 112.15 GeV/c² à 95% C.L.

48 Extensions possibles xDéveloppement de la branche « vertex » du programme d ’analyse ALPHA++. Implémentation du b-tag  Analyse des données de 1999 pour améliorer la limite en  ² pour les petites masses du Higgs. xAnalyse de la désintégration leptonique du Z. Différentes extensions sont envisageables. Une extension naturelle de ce travail serait par exemple: