1 Reconstruction des événements Top enregistrés avec le détecteur ATLAS Apport des techniques multi-variables Diane CINCA Stage de Master 2 ème année. 11/06/2008

La desintégration du Top Hadronique donne trois jets. Plusieurs jets supplémentaires peuvent être enregistrés.  Trouver un meilleur moyen que la méthode actuelle pour choisir les 3 particules provenant réellement du Top Hadronique parmi toutes les particules observées. Résumé de la problématique 2 t t

La desintegration du Top Hadronique donne trois jets. Plusieurs jets supplémentaires peuvent être enregistrés.  Trouver un meilleur moyen que la méthode actuelle pour choisir les 3 particules provenant réellement du Top Hadronique parmi toutes les particules observées. 3

4 Plan Contexte  Modèle Standard, Physique du Top, LHC Sélection et Reconstruction : Analyse standard Utilisation des analyses multi-variables  Description  Stratégie  Purification du lot apparié  Appariement des jets Pistes et conclusions

5 Le Modèle Standard

6 Propriétés du Top Section efficace de production, charge, rapports d’embranchement… Mtop = 170,9 ± 1,8 GeV/c² LE PLUS LOURD DES FERMIONS t → W b ~100% Palier pour l’etude de Nouvelle Physique Observation d’un quark nu Contrainte de la masse du Higgs par correction EW

7 Le LHC et ses quatre expériences CMS ATLAS

8 Plan Contexte  Modèle Standard, Physique du Top, LHC Sélection et Reconstruction : Analyse standard Utilisation des analyses multi-variables  Description  Stratégie  Purification du lot apparié  Appariement des jets Pistes et conclusions

9 Les événements Top dans ATLAS Processus de production forte de paires de quarks Top

10 Sélection des Top semi-leptoniques Sélection des événements :  Au moins 1 lepton isolé, P t > 20 GeV/c.  Etmiss > 20 GeV.  Au moins 4 jets de P t > 40 GeV/c dont 2 b-jets.  Diminution du bruit de fond physique.  Lot sélectionné enrichi en evt tt

11 Reconstruction du Top Hadronique Reconstruction de W 2 :  Jets légers : Recherche du ΔRj1j2 minimal. Sélection de b 2 :  Le b-jet le plus proche du W sélectionné.  Apparition de bruit de fond combinatoire.  Lot apparié (1 combinaison par événement) q1q1 q2q2 b2b2 ΔRj1j2 ΔRwb q1’q1’ q2’q2’ q3’q3’ Bonne combinaison Mauvaises combinaisons

12 Coupures de purification C1: C2: C3: C4: C5: Sans coupure : Lot apparié {C1, C2, C3} : Purification standard {C2, C3, C4, C5} : Haute Purification Efficacité du signal (%) Pureté (%) Sans coupure Lot total 10022,3 Coupures {C1, C2, C3} Purification standard 7564,3 Coupures {C2, C3, C4, C5} Haute purification 64,685

13 Plan Contexte  Modèle Standard, Physique du Top, LHC Sélection et Reconstruction : Analyse standard Utilisation des analyses multi-variables  Description  Stratégie  Purification du lot apparié  Appariement des jets Pistes et conclusions

14 Analyses multi-variables (MVA) Réseau de neurones Arbre de décision Par l’observation et l’analyse de plusieurs variables à la fois, - REPRODUIRE le comportement d’un processus. - CLASSER deux types de processus. Exemples de classifieurs : S = 1 B = -1

15 Fonctionnement des MVA Apprentissage supervisé : Calcul de la fonction de séparation en connaissant les deux classes à séparer. Apprentissage Lot d’entraînement Fonction de séparation (fs)Lot de validationValidation Lot d’événementsFonction de séparationSéparation

16 Variables utilisées (entrées des MVA) Décrire un événement à partir de ses variables Quadrivecteur du jet : E, P, P t, η, φ… Cinématique du Top : M W, M TOP, QV Top, QV W… + Variables des coupures de purification. Ej1, Ej2 : E jets de W. Ebh, Ebl : E b-jet had. et lep. Mj1j2 : Masse invariante W. ΔR(j1j2) : angle d’ouverture entre j1 et j2. ΔR(j1j2b). Mjjbl : Masse invariante {W, b leptonique}. Mlbl : Masse invariante {lepton, b leptonique}. E W *, E b * : E W et E b had. dans centre de masse du triplet de jets. 11 VARIABLES

17 Stratégie MVA de référence : NN Clermont Sélection des meilleures MVA pour :  Lot apparié : Eliminer les mauvaises combinaisons choisies.  Purification du lot apparié.  Lot sélectionné : Choisir la bonne combinaison parmi toutes les combinaisons.  Appariement des jets. Lot sélectionné : Evénement 1 : b 1 b 2 j 1 j 2 j 3 … j n Evénement 2 : b 1 b 2 j 1 j 2 j 3 … j n Lot apparié : Evénement 1 : b 1 j 1 j 3 Evénement 2 : b 2 j 2 j 3 Bruit de fond Signal Sélection du triplet de jets du Top Hadronique En violet, les particules réellement issues du Top Hadronique.

18 Purification du lot apparié NN Clermont : référence. Par rapport à : Purification standard :  Amélioration de près de 20% en pureté ou en efficacité. Haute purification :  Amélioration marginale ~1%. Efficacité Pureté

19 Etude des variables Classement des variables par les classifieurs.  Ebh et Ebl sont les moins discriminantes. Apprentissage à 9 variables  Résultats équivalents.  Gain de 50% de temps. RangVariablePouvoir séparateur 1Ew*5.126e-01 2Mjj4.727e-01 3Eb*3.700e-01 4DRj1j23.404e-01 5DRj1j2b1.417e-01 6Ej21.292e-01 7Mjjbl8.812e-02 8Mlbl6.819e-02 9Ej13.277e-02 10Ebl1.535e-02 11Ebh1.211e-02  Pas d’amélioration notable du point haute purification car les variables autres que celles du jeu Haute purification n’apportent pas assez d’information discriminante pour le bruit de fond residuel.

20 Appariement des jets Travail sur lot sélectionné. Méthode :  Entraînement MVA sur TOUTES les combinaisons de TOUS les événements.  Evénement par événement : Sélection de la combinaison la plus compatible au signal. Nouveau lot apparié  « MVA-apparié ». Lot sélectionné : Evénement i : b 1 b 2 j 1 j 2 j 3 Combinaisons pour evt i : b 1 j 1 j 2 b 1 j 1 j 3 b 1 j 2 j 3 b 2 j 1 j 2 b 2 j 1 j 3 b 2 j 2 j 3 Fs : Fs Signal  1 Fs Bruit de fond  -1

21 Appariement des jets (2) Gain de 25% d’événements SIGNAL  Logique : sélection précédente uniquement à partir de ΔR. Par rapport à : Purification standard : gain de 50% en efficacité, 25% en pureté. Haute purification : aucun gain. Efficacité Pureté Normalisation au nombre d’événements du lot APPARIE

22 Pistes Travail sur les variables Etude spécifique du bruit de fond irréductible Modifier la sélection initiale. Combinaison de classifieurs. Description du bruit de fond par un lot d’événements mixés.

23 Conclusion Pour les deux problemes poses, resultats superieurs a l’analyse standard de 20 a 50%  Nous avons montre que MVA est un outil adapte a la classification des événements Top.  Les resultats actuels apportent deja une amelioration dans la selection des Quarks Top