Selezione online di eventi ai collider adronici mediante ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche

Selezione online di eventi ai

collider adronici mediante

ricostruzione delle traiettorie

di particelle cariche

Candidato

Sommario

LHC ed ATLAS

Sistema di selezione degli eventi (TRIGGER)

Tracce cariche al secondo livello

Fast Tracker

ftksim

Decadimento raro Bs->μμ

Risultati sperimentali

Prospettive ad ATLAS

Prospettive ad ATLAS + FTK

Segnale

Fondo

Conclusioni

A Toroidal LHC ApparatuS - ATLAS @ LHC

Rivelatori per muoni Magnete toroidale Calorimetri adronico ed elettromagnetico Tracciatore a radiazione di transizione Tracciatore con rivelatori al silicio SCT e Pixel LHC Collider protone-protone

Energia dei fasci 7 TeV -> 14 TeV disponibili per collisione Luminosita` istantanea

1034 ₍₁₀33_{) cm}-2_s-1

109 _{eventi al secondo}

Pixel – 3 layer barrel – 5 dischi EC Modulo 62.4x21.4mm

σ_R-φ ~ 12μm σ_z ~ 70μm

Selezione degli eventi – Sistema di trigger

La macchina acquisisce dati a 40 MHz E` possibile scriverli su

nastro/disco a 100 Hz

E` necessaria una selezione Tre livelli di trigger

Primo livello (HW) HLT (SW) Secondo livello Event Filter _FTK Processore HW per la ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche al LVL2 Pt>1 GeV Su tutto l'ID Qualita` off-line

Parallelo al resto del DAQ Inseribile successivamente alla partenza

Tracce cariche al secondo livello di trigger

Senza FTK

Ricostruzione traiettorie solo nelle RoI

Difficolta` a rate elevati

Le selezioni di LVL1 non vengono ridotte efficacemente a LVL2

Soglie di LVL1 alte, alcuni canali di fisica tagliati a priori o molto

difficili

Con FTK

Traiettorie ricostruite ad alta qualita` su tutto l'ID

Strategie di LVL2 basate su tracce riducono molto le selezioni di

LVL1

Soglie di LVL1 piu` basse, si recuperano canali di fisica

Fast Tracker – Struttura interna

●Riceve hits dal DAQ

●Comunica con le schede di

Memoria Associativa

●Invia hits e pattern trovati

alla parte di Fit

●6 board parallele ●Ognuna 1-2 layer

●Eseguono il pattern

recognition sugli hit a bassa definizione dai DO

●Restituiscono i pattern

trovati (roads) al DO

I pattern ed hits ad alta risoluzione sono ricomposti e viene eseguito il Linear Fit e le tracce sono messe in un buffer accessibile dal LVL2

Struttura modulare

Piu` processori possono lavorare in parallelo

E` possibile iniziare con una versione prototipale e poi aggiungere

Memoria Associativa

Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola

Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda

Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto La lettura delle road trovate avviene in pipeline

Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo

FTKsim – Simulatore di Fast Tracker

Simulazione a livello di algoritmo

Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate

Studio delle prestazioni per lo sviluppo R&D FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track Utilizza esclusivamente il barrel (|η|<1)

Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi

Due tipi di simulazione: Full precisa (simula

generazione, rivelatore,

digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5min/evento

Fast veloce, ma necessita parametrizzazione del rivelatore

Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2

FTKsim – Struttura interna

Tre programmi:

pattgen – banche di pattern

corrgen – costanti geometriche

ftksim - simulazione

FTKsim – Training

~100M eventi singolo muone

Generati con Athena 10.0.1 (10.0.6) Noise e propagazione delta rays disattivati

Idealmente ogni evento ha 6 hit, uno per layer

c d φ

cotθ _z0

Individuati 157901

settori per il fit lineare (pattgen)

Calcolate costanti geometriche per il fit (corrgen)

Generate banche di pattern

FTKsim – Training - pattern

Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)

Diverse dimensioni di pattern

5mm Pixel 10mm SCT

2mm Pixel 5mm SCT

1mm Pixel 3mm SCT

Scelta

5mm Pixel 10mm SCT

Generate 8 banche al ~96% di

efficienza ~1M pattern/banca

_tracce

Decadimento raro Bs→μμ

Bs->μμ e` un processo FCNC

Nel Modello Standard non puo`

avvenire con diagrammi di tipo

albero

Deve avvenire con diagrammi di

ordine superiore (box, penguin)

BR (3.5±0.9)x10

-9

Estensioni del modello standard

prevedono ulteriori e diagrammi

BR aumentata fino ad alcuni ordini

di grandezza

La misura della BR del decadimento

Bs->μμ e` sensibile a nuova fisica!

Risultati sul Bs→μμ (CDF – ATLAS – ATLAS + FTK)

CDF con 780 pb

-1

_{di dati del 16/3/2006}

BR < 1.0x10

-7

_{@95% CL}

ATLAS (TDR '99)

LVL1 singolo muone Pt>6 GeV

30 fb

-1

_{27 segnale 93 fondo}

100fb

-1

_{97 segnale 660 fondo}

ATLAS (2006)

LVL1 due muoni Pt>6 GeV

30 fb

-1

_{21 segnale 60 fondo}

BR < 6.6x10

-9

_{@90% CL}

ATLAS + FTK

LVL1 singolo muone Pt>6 GeV

30 fb

-1

_{secondo muone Pt>6 GeV 66 segnale (|η|<1 prototipo)}

178 segnale (|η|<2.5|)

secondo muone Pt>3 GeV 230 segnale (|η|<1)

546 segnale (|η|<2.5|)

Rate di fondo LVL2 per secondo muone Pt>3 GeV O(10Hz)

Bs→μμ ad ATLAS + FTK

LVL1 singolo muone (Pt>6 GeV)

Selezione preliminare studiata per LVL2

Secondo muone con Pt>2,3,4,5,6 GeV

d(μ)>100um

d(Bs)<100um

4.8 GeV < MassaInvariante(μμ) < 6 GeV

Muoni in

|η|<1 con ftksim (FTK iniziale)

Bs→μμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale e del fondo

Segnale generato con Athena 10.0.6 Eventi generati con PythiaB

Pt>3 GeV per l'interazione 2->2 tra partoni

|η| < 3.5 per i partoni uscenti Pt>3 Gev |η| < 2.5 per il quark b LVL1-like cut: un muone Pt>2 Gev | η|<2.5

Generati 8092 eventi

Un muone Pt>6 Gev |η|<1 (LVL1) 15% Due muoni ricostruiti in |η|<1 38%

Un muone Pt>6 Gev |η|<2.5 (LVL1) 33% Due muoni ricostruiti in |η|<2.5 54%

Fondo bb->μμ+X generato con Athena 10.0.6 Eventi generati con PythiaB

Pt>3 GeV per l'interazione 2->2 tra partoni

|η| < 3.5 per i partoni uscenti Pt>3 Gev |η| < 4.5 per il quark b LVL1-like cut: due muoni Pt>2 Gev | η|<2.5

Generati 19104 eventi

Un muone Pt>6 Gev |η|<1 (LVL1) 13% Due muoni ricostruiti in |η|<1 50%

Un muone Pt>6 Gev |η|<2.5 (LVL1) 26% Due muoni ricostruiti in |η|<2.5 99%

Bs→μμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale e del fondo

Angolo di puntamento al vertice

Parametro d'impatto del candidato Bs Massa invariante del candidato Bs

Bs→μμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale e del fondo

Segnale @ LVL1 Pt > 6 GeV Pt > 6 GeV Pt > 3 GeV (|η|<1) 0.2 0.8 100pb-1 22 77 10fb-1 66 230 30fb-1 Pt > 6 GeV Pt > 3 GeV (|η|<2.5) 0.6 1.8 100pb-1 59 182 10fb-1 178 546 30fb-1

Fondo richiede piu` statistica per studi

accurati

Con taglio secondo muone Pt > 3 GeV

Efficienza O(10

-3

_{) -> Rate O(10Hz)}

Conclusioni

Fast Tracker

FTKsim software di simulazione di FTK

Studio di parametri (settori, costanti, pattern) per R&D

Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione

L'uso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo

livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile

Analisi preliminare del caso Bs->μμ

Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt

Buona reiezione del fondo

(BACKUP) Z->bb

●

Selezione del Z->bb

●

Perche`

●

Come

(BACKUP) Taus

●

Selezione di Tau in adroni

●

Studio di CMS

●

Isolamento calorimetrico e tracce

Data Organizer BACKUP

Riceve hits ad alta definizione dal DAQ Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione

Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM

Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)

Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare

Data Organizer – Hits a bassa definizione BACKUP

4 layer divisi in bin ad alta definizione In un dato evento sono colpiti alcuni bin -> hit ad alta definizione

I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)

In ogni super-bin si esegue l'OR logico dei bin contenuti -> hit a bassa

Fit lineare BACKUP

N punti x_i, uno per ogni layer Spazio N dimensionale

Legati dall'equazione dell'elica 5 parametri

x_i=x_i(d,c,φ,cotθ,z0) 5 equazioni vincolari

Ipersuperfice 5D

Espansione lineare delle equazioni vincolari f_j = v_j·x+c_j Iperpiano 5D La distanza dall'iperpiano e` il χ2 _{del fit} Punto di massimo avvicinamento della traiettoria Angolo φ Angolo θ z0 z y y x Parametro d'impatto d Raggio di curvatura c

Espansione lineare dell'equzione che lega i parametri p_j alle coordinate x

p_j = w_j·x+q_j

(BACKUP) SVT

●

Cos'e`

●

Dove

●

Come

FTKsim – Integrazione in Athena BAKCUP

FTKsim e` un programma stand alone

Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti l'elenco degli hit ad

alta definizione per evento

I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un

apposito modulo di Athena: FastTrackSimWrap

Fu

ll

S

im

ul

at

ion

Fa

st

_S

im

ula

tion

(BACKUP) FCNC teoria

●

Perche` FCNC non ci sono nel modello

Bs→μμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale (3)

BACKUP

Apertura in eta e phi dei due muoni Distribuzione sul piano detadphi

Bs→μμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale (5)

CONDENSARE RISULTATI, TABELLE BACKUP

Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV

2 muoni FTK |eta|<1 0.385 “ “ “ “ d(muoni) > 100um 0.295 “ “ “ “ d(Bs) < 100um 0.360 “ “ “ “ (4.8 < M(mumu) < 6) GeV 0.353 “ “ “ “ Pt secondo muone 0.344 0.228 0.170 0.116 0.081 Efficienza wrt LVL1 0.234 0.150 0.107 0.074 0.053 Efficienza totale 0.041 0.029 0.020 0.013 0.009 Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec

Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul

secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV

Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale

ERRORE TAGLIO PT 4 GEV

Bs→μμ ad ATLAS + FTK – Studio del segnale (6)

Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV

2 muoni FTK |eta|<1 0.385 “ “ “ “ d(muoni) > 100um 0.295 “ “ “ “ d(Bs) < 100um 0.360 “ “ “ “ (4.8 < M(mumu) < 6) GeV 0.353 “ “ “ “ Pt secondo muone 0.344 0.228 0.170 0.116 0.081 Efficienza wrt LVL1 0.234 0.150 0.107 0.074 0.053 Efficienza totale 0.041 0.029 0.020 0.013 0.009 Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|<2.5

Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul

secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV