Présentation des résultats du stage de DEUG 1 Analyse des données électrons/pions du test en faisceau combiné 2004 de l'expérience Atlas Eva Dahan Stage Janus de DEUG Mime Université Paris 7 Laboratoire d'accueil : Laboratoire de Physique Nucléaire et de Hautes Énergies, Paris, IN 2 P 3 -CNRS et Universités Paris 6 et Paris 7 1) Le problème de la masse des particules élémentaires 2) Identification des électrons dans l'expérience Atlas 3) Travail personnel 4) Conclusion

Présentation des résultats du stage de DEUG 2 La masse des particules élémentaires Modèle Standard de la Physique des Particules 12 particules élémentaires 4 interactions La masse des particules élémentaires comment les particules acquièrent une masse ? pourquoi sont elles différentes ?  mécanisme de Higgs donne la masse aux particules via l'existence d'une nouvelle particule “le boson de Higgs” Large Hadron Collider (CERN, Genève) collisionneur proton-proton de 27 km de circonférence va fonctionner à partir de 2007 Energie  10 (14 TeV) et collisions  100 (toutes les 25 ns) / collisionneurs actuels  espoir de créer des bosons de Higgs !

Présentation des résultats du stage de DEUG 3 L'expérience Atlas au CERN en 2007 Atlas (Air Toroïdal Lhc Apparatus System) 1800 chercheurs et ingénieurs, 30 pays construction/utilisation 20 ans coût : 300 millions d'euros Le détecteur : point d'interaction : collisions p-p trajectographe traces chargées capacité a identifier des électrons calorimètres arrêt des particules, mesure du dépôt d'énergie et identification e,photon,pions 7000 tonnes 44 m de longueur 25 m de hauteur 20 m de diamètre

Présentation des résultats du stage de DEUG 4 Test en faisceau combiné d'Atlas Une « tranche complète » d'Atlas testée sur la ligne H8 du CERN en 2004G4 simulation of subdetectors setup TRTLArEM Tile 90 millions d'événements collectés 4.6 Toctets de données Faisceaux: e ±,  ± 1  250 GeV  ±,  ±,p  350 GeV  ~30 GeV B de 0  1.4 T Pixels + SCT Muon Nous allons regarder des « runs » d'électrons et de pions à 100 GeV beam

Présentation des résultats du stage de DEUG 5 Détection des électrons dans Atlas Algorithme d'identification des électrons utilise la forme d'une gerbe électromagnétique dans le calorimètre ensemble de variables discriminantes décrivant la trace et la forme de la gerbe permet de séparer les traces de pions (bruit de fond ) et les traces d'électrons (signal) Fraction d'énergie dans les parties du calorimètre avant arrière Largeur

Présentation des résultats du stage de DEUG 6 Dépot d'énergie dans le calorimètre Mise en route du stage : initiation aux outils graphiques et d'analyse (ROOT) Distribution d'énergie « probabilité » d'être un électron ou un pion conservation des densités de probabilité ? par compartiments « corps » des histogrammes d'une part les valeurs singulières d'autre part  plus de 24 sous-classes pour chaque trace Résultats obtenus a permis de trouver des “bugs” dans les initialisations des variables dans le programme de reconstruction d'Atlas découpage proposé est basé sur l'association d'une trace et d'un amas et non pas sur un découpage purement technique  reste 14 sous-classes pour chaque trace énergie déposée dans le calorimètre Électrons Pions fraction d'énergie déposée dans le calorimètre 1er compartiment 2eme compartiment

Présentation des résultats du stage de DEUG 7 Etude au niveau des cellules Pour chacune des variables on calcule sa séparation : avec X pion (X elec ) la ” densité de probabilité” associée à l'hypothèse pion (électron) Résultats obtenus séparations entre 0.6 et 0.04 les variables les plus “discriminantes” sont celles provenant du trajectographe et celles combinant les deux détecteurs l'asymétrie de la gerbe =0.04 et n'apporte rien aux performances  cette variable sera abandonnée !!! Sans asymetrie Avec asymetrie

Présentation des résultats du stage de DEUG 8 Signal e Pions XPA Identification des électrons L'algorithme construit une fonction discriminante pour chaque trace en faisant le produit sur les 9 variables des densités de probabilité X : X PA =  X(électrons)/(  X(pions)+  X(électrons)) en coupant sur X PA : efficacité d'identification des électrons et réjection des pions cette fonction tend vers 0 pour les pions et vers 1 pour les électrons  X PA ne prend pas en compte les corrélations entre les variables !  implique présence de bruit de fond sous le signal

Présentation des résultats du stage de DEUG 9 Conclusion Résultats obtenus Étude des distributions des variables discriminantes a permis de trouver des erreurs dans le programme d'identification la variable de séparation développement d'une méthode permettant de comparer le pouvoir discriminant des variables utilisées par l'algorithme l'une des variables (asymétrie) sera abandonnée corrélations entre les variables première fois que ces coefficients sont calculés utilisation de la méthode de Fisher est moins prometteuse qu'espérée au début du stage mais permet de réduire le nombre de variables Stage en physique des particules dans Atlas découverte des problèmes et des enjeux majeurs de la physique des particules actuels (recherche du boson de Higgs) outils graphiques et d'analyses utilises couramment travail en collaboration au sein d'une équipe de recherche analyse statistique sur des lots de données simulées approche originale pour optimiser un algorithme d'identification d'électrons

Présentation des résultats du stage de DEUG 10 Les variables discriminantes e pi # de coups de rayonnement de transition Différence entre la position de la gerbe et du point d'impact Isolation de la gerbe Fraction de E dans le 1er sampling Largeur de la gerbe Et(calo)/pt Paramètre d'impact transverse Fraction de E dans le 3e sampling

Présentation des résultats du stage de DEUG 11 Fisher : validation de la methode (1) Generation de evenements de signal et bruit de fond gaussiennes Gx(-1,1) et Gy(0.5,2) pour le signal gaussiennes Gx(-5,3) et Gy(2,2.5) pour le bruit de fond correlation X-Y nulles ou 0.9 pour le signal et -0.7 pour le bruit de fond Bruit de fond sous le signal du aux correlations Fisher Vraissemblance

Présentation des résultats du stage de DEUG 12 Fisher : validation de la methode (2) Resultats obtenus sans correlation avec correlation Fisher Fisher Vraissemblance Vraissemblance Le Fisher ne peut etre applique s'il n'y a pas de correlation Le Fisher donne des performances au moins aussi bonnes que le rapport de vraissemblance + remplace 2 variables correlees par une seule