LPSC - GrenobleJulien MOREL 1 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Julien MOREL ATLAS Exotics group IN2P3 – CNRS - LPSC - Grenoble 10 / 09 / 2007 – Physique Atlas France

LPSC - GrenobleJulien MOREL 2 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Les notes CSC du groupe Exotique G. Brooijmans / F. Ledroit 5 Notes CSCThéorie« Particules » lepton(s) + E T manquante GUTW’ di-lepton + jet(s) Lepto-quarkLQ Left-Right Model W R (  Nl) GUT 4th gen. Q (D  Wb) TechnicouleurρTρT Lepton FV di-bosons (“VBS”) GUT WW, ZZ, WZ Technicouleur Dimension supp. higgsless « Black holes » Dimension supp.Emission thermale di-leptons / di-photons higgsless Z’ GUT TechnicouleurTechni-hadron (ω T, ρ T ) Dimension supp. Résonnance KK Graviton Une même nouvelle physique peut être prédite par différents cadres théorique Etudes (potentiel de découverte et limites) modèle indépendant. Etudes de discrimination C.S.C

LPSC - GrenobleJulien MOREL 3 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites La note CSC Dilepton / Diphoton But : Chaine d’analyse complète du canal Dilepton / Diphoton Processus étudiés  Z’  e + e -  Z’  μ + μ -  Z’  τ + τ -  G  e + e -  G  γγ  Techni-Had (ω T, ρ T )  μ + μ - Etudes nécessaires  Reconstruction des leptons (efficacité, resolution)  Efficacité de trigger  Erreurs systématiques (PDF, NLO, Lumi, faux électrons …)  Méthodes statistiques  … Principal « bruit de fond » physique  Drell-Yan MS : γ / Z

LPSC - GrenobleJulien MOREL 4 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Limites et potentiel de découverte de Z’ existants Limites existantes Les études ATLAS Méthode de comptage d’événements TDR TomeII SN-ATLAS Modele RS 100 fb -1 DØnote 4375-Conf, v pb -1

LPSC - GrenobleJulien MOREL 5 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Estimation du potentiel de découverte Z’  e + e - dans le cadre CSC Les ingrédients nécessaire …  Identification et performances sur les électrons A partir du MC et des données  Critères de sélection et performances pour les Z’  Modélisation du spectre de masse invariante di-électron du bruit de fond : γ/Z  e + e - (DY).  Modélisation du spectre de masse invariante di-électron du signal : γ/Z/Z’  e + e - indépendante du modèle théorique. … pour le calcul des limites avec MCLimit. Comparer des spectres plutôt que de compter des événements  Utilisation de la méthode CLs  Etudes indépendantes du modèle théorique (modélisation efficace des spectres)

LPSC - GrenobleJulien MOREL 6 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Le Z’ simulé utilisé pour cette étude  Z’ χ  e + e - a 1 TeV (Z’ provenant d’un modèle de GUT (E6) )  7250 Z’ avec M Z’ = 1 TeV et M ll >500GeV  DataSet = 5605 Généré Reconstruit Mll (GeV) Spectre de masse invariante Spectre en énergie des électrons

LPSC - GrenobleJulien MOREL 7 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Identification et performances sur les électrons Efficacité de sélection des électrons en fonction de pT et η pour les différentes coupures de sélection de IsEm. Normalisé aux électrons associés avec la vérité. Pour l’analyse Z’, utilisation des critères électrons Loose

LPSC - GrenobleJulien MOREL 8 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Critères de sélection pour les Z’ Pour sélectionner un Z’ 2 électrons reconstruit avec les critères « loose » Ces 2 électrons sont de charge opposées. Efficacité de sélection en fonction de Mll Efficacité moyenne 2 Loose = ~55 % 2 Medium = ~42 % 2 Tight = ~23 % Loose selection

LPSC - GrenobleJulien MOREL 9 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Performances sur les Z’ Reconstruction de la masse invariante di-électron (loose selection) dans différentes régions du détecteur : σ~0.8% μ~0.07% σ~0.8% μ~0.1% Répartition des événements BarrelCrackEnd-cap Barrel54 %6.8 %34.8 % Crack0.2 %1.4 % End-cap3.5 % Plus de stat, étude dépendance en E …

LPSC - GrenobleJulien MOREL 10 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Performances pour les Z’ Distribution complète utilisée lors de la convolution avec le signal généré à 1 TeV Partie gaussienne  ~83 % des événements  σ~8.5 GeV  Lin~-2.4 GeV Queue négative  ~ 17 % des événements  Etoffé par le crack  Contribution non négligeable Queue positive  ~0.4 % des événements  A regarder (systématique sur le DY) Distribution (M gene – M reco ) d’un Z’ de 1 TeV

LPSC - GrenobleJulien MOREL 11 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Modélisation des spectres de masse invariante di-électron Modélisation du bruit de fond DY # Evénements / 10 GeV Normalisation 1 fb -1  G pdf dépend des pdf du proton  Estimée avec un ajustement à 6 paramètres ( Χ 2 /ndf = 726/557)  Bonne modélisation du DY entre 300 GeV et 6 TeV -DY Pythia -Modélisation du DY

LPSC - GrenobleJulien MOREL 12 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites # Evénements / 10 GeV Normalisation 1 fb -1 -Z’ χ généré officiel -Modélisation du Z’χ Modélisation des spectres de masse invariante di-électron Modélisation du signal (DY + Z’)  4 paramètres expérimentaux suffisent à décrire le Z’ : La masse La largeur Une amplitude pour le Z’ (section efficace) Une amplitude pour l’interférence  Complètement indépendant du modèle théorique # Evénements / 10 GeV Normalisation 1 fb -1 -DY Pythia -Modélisation DY -Modélisation Z’ (M=3 TeV, Γ=20 GeV) Modélisation d’une grosse interférence :

LPSC - GrenobleJulien MOREL 13 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Modélisation des spectres de masse invariante di-électron Cross check avec les événements simulés à 1 TeV Prise en compte de la résolution et de l’efficacité Normalisation 1 fb -1 # Evénements / 1 GeV -Z’ χ reco (simulation officielle) -Modélisation du DY reco -Modélisation du Z’ χ reco

LPSC - GrenobleJulien MOREL 14 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites L’outil MCLimit  Code de Tom Junk (CDF) qui utilise la technique CLs de LEP  En entrée :  En entrée : Hypothèse 0, Hypothèse 1, Données.  En sortie :  En sortie : Distribution en -2lnQ, calculs des CLs, CLcb, CLb, … Lumi95() = Lumi nécessaire pour exclure à 95% CL H0 Lumi5S() = Lumi nécessaire pour 5σ compatibilité avec H1 …  Prise en compte les erreurs systématiques qui affectent : La section efficace (normalisation) Pour chaque hypothèses séparément La forme du spectre  … Calcul des limites avec MCLimit

LPSC - GrenobleJulien MOREL 15 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites ZEUS NLO + NLO MRST NLO + NLO CTEQ NLO + NLO CTEQ LO + LO Exemple d’étude Exemple d’étude Préliminaire Erreurs systématiques considérées … LHAPDF/CTEQ error sets  Calculs NLO Effet : augmentation de la section efficace de 20 à 34 % Valeur approchée dans Mclimit  + 20%  Erreur PDF Variation de  4 à 8 % Valeur aprochée dans Mclimit   5% F.Heinemann (cadre CSC)

LPSC - GrenobleJulien MOREL 16 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Exemple d’étude Exemple d’étude Préliminaire Les résultats de MCLimit Les résultats de MCLimit (Pseudo données inutiles ici) H0 = DY, H1 = Z’ modélisé Masse = 1,5 TeV Largeur = 20 GeV Section efficace = 16 fb Interférence = 2/3  Pic Normalisation 1 fb -1 # Evénements / 10 GeV -Modélisation du DY reco -Modélisation du Z’ reco -Pseudo lot de données Quelques événements Hypo DY Hypo Z’ pseudo exp. Lumi = 1 fb -1 En utilisant la fonction Lumi95() : En utilisant la fonction Lumi95() : Pour une expérience médiane, 0.07 fb -1 suffisent pour exclure à 95% CL l’Hypo DY. Pour utiliser la fonction Lumi5s() : Pour utiliser la fonction Lumi5s() : On tombe sur le problème 5σ. Pas de résultats pour l’instant. -2lnQ

LPSC - GrenobleJulien MOREL 17 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Perspectives pour le potentiel de découverte Le résultat de CMS Etude de la découverte du Z’ via :  6 modèles : SSM, LRM, ALRM, χ, ψ, η  3 différentes masses : 1, 3, 5 TeV  Dépendant du modèle théorique  Faible couverture de l’espace des paramètres

LPSC - GrenobleJulien MOREL 18 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Perspectives pour le potentiel de découverte Nos intentions dans ATLAS Pour CSC :  Faire le même type d’étude.  Mener l’étude pour des Z’ très différents (ex : Xdim) via 4 paramètres expérimentaux : M, Γ, Ampl. Z’, Ampl. Interférence Pour après :  Utiliser ce paramétrage pour ajuster le spectre de masse invariante.  Utiliser les paramètres expérimentaux pour remonter aux paramètres théorique.  Vers une discrimination …

LPSC - GrenobleJulien MOREL 19 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limitesConclusion  Note CSC dilepton/diphoton bien lancée, 1 ère version prévue pour fin septembre.  Modélisation efficace du spectre de masse invariante DY et Z’ : Indépendante du modèle théorique Compatible avec des modèles Xdim Rapide  Outils statistique puissant basé sur CL s (MCLimit)  Etude de potentiel de découverte qui couvre l’espace des paramètres (impossible via la simulation complète).

LPSC - GrenobleJulien MOREL 20 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Efficacité de triggers

LPSC - GrenobleJulien MOREL 21 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Efficacité de triggers

LPSC - GrenobleJulien MOREL 22 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Z’ GUT discovery potential - CDDT parameterization 3 free parameters in the CDDT parametrization : x, m Z’ and g Z’ CDF exclusion plotsATLAS discovery plots M Z’ /g Z’ as a function of x for different values of g Z’

LPSC - GrenobleJulien MOREL 23 Recherche de Z'  e + e - avec ATLAS Introductione  /Z’ id & perfModélisationCalcul de limites Z’ GUT discovery potential - CDDT parameterization Good hope to discover model not yet excluded by cdf in 2008 with atlas Discovery plots [hep-ex/ ] Exclusion plots