バックグラウンドが多いこと

Higgs粒子探索
- Jet Energy Correction -
08.07.28 拠点実習Ⅰ 報告会
宇宙観測研究室M2 丸山理樹
Outline of Presentation
• Motivation
• Jet Energy Correction
– Construction
– Application with MC particle ID
– Application with C-tag algorithm
• Conclusion & Summary
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Motivation
H→WW→lνjj チャンネル
• Higgs mass＞135GeVの場合、
WWへの分岐比が最も大きい。
• H→WW→lνlνチャンネルと並行し
てこのチャンネルを解析し、
Higgs粒子発見の可能性を向上さ
せる。
• H→WW→lνlνチャンネルの3倍の
生成率
• 不変質量を組みやすい
l
W
ν
H
ただし…
• バックグラウンドが多い
u, c
W
d, s
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Why
Jet Energy Correction ?
H→WW→lνjj チャンネルの欠点
バックグラウンドが多いこと
• バックグラウンドが多いため、シ
グナルが埋もれやすい
↓
• 同じイベント数でも、分散が小さ
いシグナルであれば見えやすい
• Higgs massはjetのパラメータを
用いて求めるので、jetの測定をよ
り精確にできれば、それがHiggs
massの分散を小さくすることに
も繋がる。
Reconstructed mH (GeV)
Reconstructed mH (GeV)
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Analysis Logic
Parton Level
Detector Level
Parton
Jet
（HEPG)
(L5)
Matching
＝ずれ
補正したい
jetのPt、|η|に対する依存性を調べ、
Correction Function
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を作る
Method of Correction
• Higgs Mass170GeVのH→WWのMCサン
プルを使って、cとLFのResponseを
parameterizeする。サンプル内にほとん
どないbのResponseは作らない。
• Ptと|η|でbinningし、それぞれのbinに
おけるResponseのmeanを算出。
• Binning
Pt (GeV)
0-15-25-35-45-55-65-85-200
|η|
0-0.2-0.5-0.8-1.2-1.6-2.0
• 各々の|η|に対して、ResponseのMean
のPt依存性をフィッティングから求めた。
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←|η|
Charm Binned Histgrams
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Pt→
←|η|
Light Flavor Binned Histgrams
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Pt→
• 実際にフィッティングした結果
• フィッティング関数
FitFunc(Pt) =
exp(A+B*Pt+C/Pt)+D
• 求めたフィッティングパラメータを
用いて、jetの4元ベクトルを補正。
• missingEt、neutrino補正。
• Higgs massをReconstruct
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Light Flavor
Pt(GeV)
Mean Response
Fitting
Mean Response
Charm
Pt(GeV)
Application with
MC particle ID
l
W
H
ν
u, c
What I did
W
d, s
• Correction後のjetパラメータからHiggs
massとW massをreconstruct
Result
• Higgs massおよびW massの分散が20%ほ
ど小さくなった。
↓
• Jetの補正によるresolutionの向上
• 分散が小さくなった分、S/N比が向上する。
Higgs
W
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Analysis Logic
Parton Level
Detector Level
Parton
Jet
Matching
Energy Correction
Correction Function
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Analysis Logic
Parton Level
Detector Level
？
Jet
Correction Function
Jet Probability
C-tag
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Application with
c-tag algorithm
CS Result
UD Result
• （これまで）HEPGのparticleIDを用いてjetを同定し、cとLFそれぞれ
に、どのような補正をすべきか求めた。つまり、Matchingさえとれ
ればどのflavorのjetであるか知ることができていた。これはMCだか
らできること。
• 実際は、jetの測定量からそのjetが何のjetか判断しなければならない
（Jet Probability）
• そこで、今度はHEPGのpaticleIDを使わずに、Jet Probabilityの値に
よってC-tagを行い、補正を試みる。
• Jet Probabilityが0~0.05のjetにはc-jetだと考え、cに対する
correctionを適用し、その他のjetはLFのjetと考えて補正する。
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Conclusion & Summary
• H→WWのMCで、Ptと|η|の関数として、cとLFのResponse
Functionをつくった。
• typicalにはW mass、Higgs massのresolutionが20%ほど向上。
• flavor IDを、MC情報でなくtagging algorithmで決めてもW massが
10%、Higgs massが15%resolutionが向上した。
• W mass、Higgs massともにmeanがMCのInputに近づいた。
• 解析に組み込んで発見ポテンシャルをimproveすべき。
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