Recherche de Particules Stables, Chargées et Lourdes (HSCP) avec le Détecteur CMS au LHC Loïc Quertenmont Université catholique de Louvain & FNRS Center for Particle Physics and Phenomenology FRIA - 22 October 2009

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Phénoménologie des HSCPs  Propriétés  Très lourdes : O(100 GeV/c²) ou plus → Généralement, non relativiste  cτ ~ O(m) ou plus → Généralement, pas de désintégration dans le détecteur  Charge électrique et/ou de couleur → Directement observable  Autorisées par de nombreux modèles au-delà du MS (mGMSB, Split SUSY, MSSM et UED)  Grande section efficace = 177Pb, = 5Pb) HSCP → Trace non relativiste de grande impulsion Gluino pair production from PYTHIA: R hadron p t and β normalized differential distributions Signature simple permettant une analyse avec les toutes premières données de CMS.

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Techniques de détection  Méthodes : 1.p est mesuré par la courbure de la trace dans le trajectographe et/ou dans les chambres à muons 2. β est reconstruit à partir de :  Énergie perdue dans le trajectographe  Temps de Vol mesuré par les chambres à muons 3.m calculé par p / (βγc) 4.Si m est plus lourd que la masse des particules MS → HSCP  Backgrounds:  Pas de background « Physique », mais background statistique (landau) et électronique.  Difficulté de reconstruction (ChargeFlipping, β<0.6, Peu de mesures…)  Très forte réduction du background en combinant les deux mesures du β  MuonLike HSCP

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Mesure de la vélocité avec les SiStrips Non Relativistic Particle  β -2 ≈ k dE/dx dans la région 0.1<βγ<0.9 k peut être mesuré à l’aide de protons le dE/dx d’une trace est estimé à l’aide de la dizaine de mesures provenant des modules à Strip de silicium traversés par la trace.  Pré Requis : La mesure du dE/dx présuppose que tous les modules de silicium sont inter-calibrés. Lors de ces deux dernières années, un algorithme de calibration a été mis en place et testé sur des données MC et cosmiques. Celui-ci utilise les particules (et non l’électronique) pour la calibration I = C + (Mp² + P²)/(K*P²)

Calibration du Tracker

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Calibration des modules SiStrip (MC) Une méthode innovante de calibration utilisant les particules a été développée. Une méthode innovante de calibration utilisant les particules a été développée. Sensible à tous les effets et pas seulement à l’électronique Saturating TOB TIB at High path length TID illuminated with a more energetic particle spectrum 1.Pour chaque module, on extrait la “Most-Probable-Value” de la distribution de charge (normalisée au pathlentgh) 2.Un gain de calibration est calculé pour que les MPVs soient alignés sur 300 ADC/mm Normalized Charge (ADC/mm) MC: Détecteur Idéal MC: 10% miscalibration Cette étude MC a été documentée dans la note « The CSA08 challenge » (CMS IN 2008/044)

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Calibration des modules SiStrip (Cosmique) Fiber length Problem CRAFT08 Découverte d’un problème: La longueur des fibres optiques encodées dans la base de données était incorrecte. L’évaluation du signal n’était donc pas fait sur le pic du signal.  le signal mesuré est systématiquement plus bas qu’attendu ! Uncalibrated Calibrated Ce travail est documenté dans un papier en cours de publication Calibration effectuée de manière systématique sur les donnée réelles depuis plus d’un an. A déjà été très utile pour le commissioning:

ParticleID & dE/dx

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - ParticleID: Estimators Vs Discriminators Short pathlength (~0.3 mm) Long pathlength (~0.6 mm) Muons (5 GeV) Estimateur : dE/dx Id Standard Estimateur : dE/dx Id Standard Estimation du dE/dx le plus probable avec O(10) dE/dx mesures “median”, “truncated”, “harmonic” estimators étudiés dans CMS Note 2008/005 “median”, “truncated”, “harmonic” estimators étudiés dans CMS Note 2008/005 L’identification est basée sur une coupure sur le dE/dx estimé. Hypothèse implicite : Toutes les mesures sont extraites d’une distribution de Landau unique (Pas réellement vrai) Toutes les mesures sont extraites d’une distribution de Landau unique (Pas réellement vrai) Discriminateur : Maximum de Vraisemblance Discriminateur : Maximum de Vraisemblance Obtenir la pdf de charge des particules à identifier Pdf de charge pour chaque valeur de pathlength Pdf de charge pour chaque valeur de pathlength Probabilité pour chaque charge mesurée d’une trace Probabilité pour chaque charge mesurée d’une trace Construire un discriminateur à partir des mesures sur la trace L’identification est basée sur une coupure sur ce discriminateur Normalized Charge (ADC/mm)

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Construction de Discriminateur Discriminateurs (méthode Likelihood) : Discriminateurs (méthode Likelihood) : Product: L = [(P 1 x P 2 x … x P N )] 1/N Smirnov: { 1/12N + Sum N i=1 [P i – (2i-1)/2N]² } / N Asymmetric Smirnov: { 1/12N + Sum N i=1 (1-P i )[P i – (2i-1)/2N]² } / N où P i = probabilité qu’une MIP dépose une charge/pathlength inférieur à celle observée. Estimateurs (méthode Classique) : Estimateurs (méthode Classique) : Median: Médiane des N mesures du dE/dx Truncated (40%): Moyenne Tronquée Harmonic (-2): (Somme N i=1 dEdx [i] -2 / N ) 2 Unbinned Landau Fit: Unbinned Landau Fit de toutes les mesures dE/dx

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Coupures optimisées en fonction de la qualité (~#Hits) de la trace  La coupure unique est remplacée par un ensemble de coupures! Les distributions des dE/dx estimateurs/discriminateurs peuvent radicalement changer en fonction de la qualité (~#Hits) de la trace. Une coupure dépendante du nombre de Hit permet donc d’optimiser l’identification des particules avec le dEdx.  La coupure unique est remplacée par un ensemble de coupures! S=KKTau β=0.6 B=QCD Mu Enriched S=KKTau β=0.85 B=QCD Mu Enriched Les coupures optimisées améliorent sensiblement l’efficacité d’identification Les coupures optimisées améliorent sensiblement l’efficacité d’identification Identification des HSCPs et des Hadrons de basses impulsions L’utilisation des discriminateurs améliore également l’efficacité d’identification L’utilisation des discriminateurs améliore également l’efficacité d’identification

FROG

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - The Fast and Realistic OpenGl Displayer Un logiciel de visualisation des événements en HEP a été développé. Un logiciel de visualisation des événements en HEP a été développé. Extrêmement rapide (changement d’événements <0.01sec) Léger (<4Mo) et nécessitant peu de ressources (CPU,mémoire~50Mo) Générique : peut être utilisé dans n’importe quel type d’expérience sans grosses modifications FROG est utilisé par un grand nombre d’expériences dans toutes les domaines de la physique de haute énergie. LHC: CMS, TOTEM, GasTOF ILC: ILD/CALICE Haute Atmosphère : PEBS Simulation : Delphes FROG a été présenté sous forme de Papier (hep-ex: / CMS_Note_2009/007 ) ainsi qu’a plusieurs conférences (ACAT08, CHEP09) spécialisées dans le computing en physique de haute énergie. Un proceeding à chaque fois été rédigé.

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Caltech FROG Applications CMS Control Room FROG & CMS FROG est utilisé dans CMS depuis environ 2 ans, mais depuis peu il est également utilisé en salle de contrôle pour regarder les événements online.

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - FROG Applications FROG & DELPHES FROG & GasTOF

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - FROG Applications FROG & ILC FROG & TOTEM

Analyse Finale

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Analyse HSCP avec Tracker Analyse Finale pour la découverte des HSCPs en utilisant seulement le tracker Sélection  Trigger: Muon, MET, JET/Hadronique  Skiming: Trace avec grand Pt & estimateur dE/dx  Offline: Coupures optimisées sur Pt & discriminateur Prédiction du taux de backgrounds attendus  Méthode complètement contrôlée par les données Quantification de la signifiance d’un éventuel signal  Méthode de maximum de vraisemblance  SL = sqrt(2*Log(L s+b /L b ))

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Analyse HSCP avec Tracker 10 Pb -1 Signal: Stop200 Avant Sélection Signal: Stop200 Après Sélection Signal: Stop200 Avant Sélection Signal: Stop200 Après Sélection Bckg: Avant Sélection Bckg: Après Sélection Signal Bckg Predicted Bckg S dans [100,300] = 38.8 B dans [100,300] = 2.6 S/B = 14.9

22/10/ FRIA - UCL - CP3Loïc Quertenmont - Plan pour la suite Publication: Analyse HSCP Tracker Only (P,dE/dx)Publication: Analyse HSCP Tracker Only (P,dE/dx) Publication: Amélioration de l’identification des particules via le dE/dx dans le tracker de CMSPublication: Amélioration de l’identification des particules via le dE/dx dans le tracker de CMS  Discriminateur  Coupures optimisées Utilisation des données de collisions dans CMSUtilisation des données de collisions dans CMS  Calibration du Tracker, Étude du dE/dx (HadronID)  Recherche des HSCPs Rédaction de la thèseRédaction de la thèse