track selection

宇宙史中間発表
17/07/2008
Hiroki Yokoyama
Analysis of PHENIX data
• search of Lambda(Phi) using Run-7 data(cwg)
• outline
• event/track selection
NOW
• estimation of BKG by event mixing
• pT, elliptic flow
• (MC simulation)
• (resolution of RP)
uds
what’s Lambda ?
• the flavor composition of nuclear matter at
high density and temperature
• Baryon yield @ high momentum region
• proton mass(938MeV) ~ Lambda
mass(1115MeV)
Λ→p+πのchannelをみることにした
mass combining
• momentum : Pad Chamber
• PID : (TOF/EMC) ->Not used
M 
2
 M P
2
p
2
1
 M P
2
pi
2
2
  P  P   P  P   P  P 
2
2
2
x1
x2
y1
y2
2
z1
Px  mom * sin( the0) * sin( phi0)
Py  mom * sin( the0) * cos( phi0)
Py  mom * cos(the0)
Mp=0.938GeV
Mπ=0.139GeV
選ばれた粒子の全ての組み合わせでmassを計算する
z2
event class/track selection
event class
• centrality
• zvertex(<30cm)
• （reaction plane）
real event / mix event を作る
track selection
• track quality (63||31)
• |pc3sdphi|<2, |pc3sdz|<2
(p,pbar)
• |pc3sdphi|<3, |pc3sdz|<3
(π+,π-)
• Λ→p+π- , Λbar→pbar+π+
(charge selection)
centrality:5 , zvertex:4 のクラスに分けた
count
result(1)
• real
• mix
• (real-C*mix)*5
MASS(GeV)
1115MeVくらい（lambda peak）
result(1)
• real
• mix
• (real-C*mix)*5
central(Λ)
0-10%
central(Λbar)
peripheral(Λ)
1020%
2040%
4060%
60%- .
peripheral(Λbar)
result(1)
• peripheralのほうが、Λ-peakがはっきり見える
– BKGが小さいため(S/Nがよい)？
• mixとrealがあっていない
– event classに分けていないため
• Λbar/Λ が小さいためΛbarを測定するために
は、mixingをもっとしっかりやらねばいけない
result(2)
• 粗くevent classをわける
– zvertex :4 class
central(Λ)
central(Λbar)
peripheral(Λ)
peripheral(Λbar)
result(2)
• 粗くクラス分けしただけではあまり変わらない
• もう少し細かく、centrality , zvertexのクラス分
け、および、reaction planeでのクラス分けも
行う
– クラスを多くすると、histogramのmergeに時間が
かかるため（今月末に結果を出すためには）妥協
点を見つけなければならない
今後
• 細かいclass分けによるmixing
• mix dataのfitting + Briet-Wigner によるreal
dataのfitting
• Briet-Wigner部分の積分
– pT分布、v2の測定
• PIDをした場合のS/Nの違い
バックアップするものが。。。ない
BACKUP
pT & phi of Lambda
PT  P  P
2
x
2
y
  arctan Py Px 


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