Ricostruzione di elettroni e fotoni in ATLAS e CMS

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Ricostruzione di elettroni e fotoni in ATLAS e CMS

• Introduzione i calorimetri elettromagnetici di
  ATLAS e CMS e loro prestazioni su fascio
• Ricostruzione di elettroni e fotoni
• Problematiche di ricostruzione sperimentale
  materiale di fronte al calorimetro
• Efficienze varie e performances
• Identificazione di elettroni e fotoni isolati
• Elettroni e fotoni come trigger
• Calibrazione dei detector con eventi di fisica

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Ricostruzione di e/? richieste dalla fisica

• Benchmark H?gg (accessibile per MH?150 GeV) e H
  ? 4e
• s(M) dominata da risoluzione sperimentale per
  Higgs di bassa massa
• Fondamentale quindi avere una buona risoluzione
  in energia e angolo
• termine stocastico a lt 5-10 GeV1/2
• temine di noise blt 200-300 MeV
• termine costante clt 0.5-0.7

• Misura direzione dello sciame
• s(?)?50 mrad/?(E/GeV)

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Altre richieste della fisica

• Inoltre
• Ricostruzione in un ampio spettro di energia (da
  pochi GeV per fisica del B e soft-electron
  tagging alla scala del TeV per nuova fisica)
• Elettroni e fotoni utilizzati come canali di
  trigger ad LHC
• Separazione e/jet eccellente (105)
• Separazione eccellente g/jet (103), in
  particolare g/p0 per p0 isolati di alto pT
• Necessario un ampio intervallo di accettanza
  geometrica
• Precisione scala dellenergia 0.1
• 0.02 per misure di precisione, e.g. MW

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Calorimetri Elettromagnetici
ATLAS
CMS
VS
5
ATLAS il calorimetro elettromagnetico

• Calorimetro a campionamento Pb-LAr
  intrinsecamente rad-hard
• 3 sampling longitudinali strips, middle, back
• Posizionato al di fuori del solenoide
• Granularità molto fine in ? delle strips
• Presampler (? lt 1.8)
• 200000 canali !!

Geometria a fisarmonica
Back
Sampling Granularity ?? x ?? Depth
Presampler 0.025 X 0.1
Strips 0.003 X 0.1 5X0
Middle 0.025 X 0.025 16X0
Back 0.05 X 0.025 2 to 10 X0
Middle
Strips
Presampler
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ATLAS il calorimetro elettromagnetico

• Goal risoluzione a10, c0.7
• Ermeticità la geometria con elettrodi e
  assorbitori piegati a fisarmonica
• garantisce una copertura totale senza zone
  morte nella coordinata azimutale
• Copertura in eta
• 0 lt ? lt 1.475 Barrel
• 1.375 lt ? lt 3.2 Endcap
• Zone morte
• 1.4 lt ? lt 1.55 Transizione barrel / endcap
• Calibrazione stabile il calorimetro ha ? 200000
  canali di lettura.
• Ogni canale viene calibrato mediante una rete
  di calibrazione elettronica

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ATLAS EM prestazioni su fasciolinearità e
risoluzione
Dati di testbeam 2002
Linearita del calorimetro (barrel) ? 0.1
(escluso il punto a 10 GeV) Meglio dello ? 0.1
tra 20 180 GeV

• Risoluzione del calorimetro
• Sampling term(a) Barrel 10 Endcap lt12.5
• Noise elettronico 250 MeV (cluster 3x3)
• Local constat term(c) 0.2

Trattandosi di un calorimetro a sampling bisogna
introdurre uno schema di calibrazione dei samples
capace di ottimizzare la risoluzione mantenendo
la linearità

• E fondamentale una eccellente descrizione MC
  del rivelatore per definire la parametrizzazione
  della calibrazione dei samples
• Esportabilita dello schema ad ATLAS deve
  considerare gli effetti del materiale di fronte
  al calorimetro (anche in questo caso la stima
  sarà effettuata sia sui dati che sul MC)

8
ATLAS EM prestazioni su fasciouniformità e
termine costante globale
Endcap testbeam 2002

• Maggiore contributo al termine costante globale
  dato dalluniformità della risposta dei canali
• Si è dimostrato che grazie ad unattenta
  costruzione sistema di calibrazione
  dellelettronica si riesce ad ottenre
  ununiformita locale (in un settore ?? x ??
  0.2 x 0.4) dellordine di 0.5
• Sarà poi possibile intercalibrare in-situ diverse
  regioni con eventi di fisica (Z?ee-) per
  ottenere un termine costante globale (c)0.7

0.59
0.52
0.57
Barrel P13 Barrel P15
RMS 0.57 0.64
9
CMS il calorimetro elettromagnetico

• Omogeneo a cristalli
• Tungstato di piombo PbW04
• ?75000 cristalli
• allinterno del solenoide
• campo magnetico B4 T
• Detector compatto
• 25 X0 in 22 cm
• Alta granularita
• contenimento laterale RMolière 22 mm
• faccia del cristallo 22 mm (1 RMolière) x 22 mm
• Cristallo PbW04
• veloce 80 della luce emessa dal cristallo
• in 25 ns
• radiation hard
• Preshower
• endcap 1.653lt?lt2.6
• migliorare separazione ?/?0

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CMS il calorimetro elettromagnetico

• Goal risoluzione a2.5, c0.5
• Ermeticità garantita da geometria non pointing
  (3 in ? e ?)
• Copertura in ?
• 0 lt ? lt 1.479 Barrel
• 1.55lt ? lt 3 Endcap
• Readout
• APD Barrel
• VPT Endcap
• Monitoring laser
• PbWO4 perde trasparenza (lt3-4) quando irraggiato
• Segnale laser permette di seguire la calibrazione
  del singolo canale (lt0.2)

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CMS alcuni contributi alla risoluzione

• Termine costante contributi
• Intercalibrazione
• stabilita temperatura (lt 0.1 oC)
• stabilita tensione APD ( 30 mV)
• uniformita longitudinale di raccolta della luce
  (lt 0.35/ X0)
• Seguire la variazione della risposta del
  cristallo con monitoring laser (lt0.3)

0.04C
2 months
0.35/ X0
Uniformità LY (/X0)
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CMS prestazioni su fascio
Dati di testbeam 2004
Risoluzione che soddisfa pienamente gli
obiettivi di disegno
Typical resolution
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Differenze rispetto ai test su fascio materiale
di fronte al calorimetro

• Situazione reale complicata dalla presenza del
  materiale dovuto ai sistemi di tracking
• ATLAS pixel, microstrips di Si, straw tubes (con
  funzionalita TRD)
• CMS pixel e microstrips

CMS

• ATLAS ha il magnete solenoidale e il criostato di
  fronte al calorimetro (molto vicino al
  calorimetro) ma ha un campo magnetico inferiore
  (2T contro 4T) rispetto a CMS

elettroni Pt 30 GeV nel barrel
ATLAS
Materiale si traduce in conversione di fotoni
(50 dei ? dallH converte in rlt80 cm)
bremsstrahlung di elettroni
CMS
1.4 X0
0.8 X0
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Ricostruzione di elettroni e fotoni schema
generale

• Elettroni e fotoni hanno bisogno di una
  ricostruzione rapida in quanto utilizzati come
  oggetti di trigger
• La ricostruzione di elettroni e fotoni parte
  dallidentificazione di depositi di energia nei
  calorimetri EM (fatto tramite algoritmi di
  clustering)
• Separazione elettroni e fotoni basata sul
  matching tra tracce e cluster. Per avere una
  separazione rapida a livello di trigger è
  possibile utilizzare un set ridotto di
  informazioni. Ad esempio CMS sfrutta il matching
  con i primi layer del tracker per separare
  elettroni e fotoni.
• Gli algoritmi devono tenere conto degli effetti
  combinati del materiale di fronte al calorimetro
  e del campo magnetico.

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ATLAS algoritmi di clustering

• Atlas sta sviluppando e confrontando due diversi
  algoritmi
• Sliding window algorithm (studiati da lungo
  tempo) usano una finestra di dimensione fissa
  (asimmetrica, maggiore in ?) ottimizzata per
  diverse categorie di particelle. Tipiche
  dimensioni ?x? in termini di samples middle
• 3x3, 3x5, 5x5 fotoni non convertiti
• 3x7 elettroni e fotoni convertiti
• Topological clustering algorithm (più recente)
  i cluster sono costruiti raggruppando celle che
  sono topologicamente neighbors
• Necessarie correzioni applicate allenergia ed
  alla posizione ricostruite per stimare energia e
  direzione iniziali di elettroni e fotoni
• Per lo sliding window algorithm
• Dipendono dal tipo di particella, dallenergia e
  dalla posizione (?,?)
• Per il topological cluster
• Le correzioni dipendono anche dalle soglie
• Le correzioni per ora sono stimate sui MC. Sarà
  poi possibile valutarle sui dati (ad esempio
  utilizzando Z?ee-)

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ATLAS risoluzione in energia
Effetto del materiale molto importante nella
regione di transizione (non può essere utilizzata
per misure precisione)
elettroni
fotoni
Termine stocactico a (/vGeV)
Termine stocactico a (/vGeV)
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ATLAS direzione dei fotoni

• Bassa luminosità
• Possibilità di combinare in ? le misure delle
  strip e del middle la misura del vertice dall
  Inner Detector (?z40 ?m)
• Alta luminosità
• Nessun uso del vertice dallID. Solo uso del
  calorimetro (ruolo fondametale delle strips).
  Possibilità di misurare la z del vertice primario
  dalla direzione dei ?

lt??gt ? 50 mrad/?E

• H???
• 13.3 mm
• ?(LHC) 56 mm

Vertice primario dalla direzione dei ?
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CMS algoritmi di clustering

• CMS utilizza per elettroni e fotoni convertiti
  algoritmi dinamici di clustering
• Hybrid Algorithm
• ottimizzato per il barrel (sfrutta la geometria
  ?-?)
• Island Algorithm
• ottimizzato per gli endcap (considera anche
  lenergia rilasciata nel preshower 3X0)
• Vengono denominati SuperCluster in quanto
  costituiti da cluster di cluster
• Anche in questo caso necessarie correzioni per
• effetti del materiale di fronte al calorimetro
• contenimento trasversale

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CMS ricostruzione di elettroni

• Un altro ingrediente fondamentale per la
  ricostruzione di elettroni è la ricostruzione
  della traccia associata allelettrone ed il
  matching con il cluster
• CMS migliorato recentemente gli algoritmi di
  tracciamento ottimizzandoli nel caso di elettroni
• Si può avere una misura diretta della quantità di
  bremsstrahlung emessa da un elettrone nel
  tracciatore utilizzando la differenza di impulso
  tra la traccia al vertice e la traccia al
  calorimetro
• Usando questa misura ed il matching tra la
  traccia e il cluster è possibile classificare gli
  elettroni in diverse categorie.
• Questa informazione può rivelarsi molto utile in
  analisi quali H?4e per identificare eventi golden
  (con migliore risoluzione di massa)

Efficienza di ricostruzione gt90 per pTgt7 GeV
20
CMS risoluzione in energia
Elettroni
Fotoni
La risoluzione in energia è diversa per elettroni
appartenti a diverse categorie
A bassa energia (lt20 GeV) è conveniente combinare
la misura di impulso del tracker e quella del
calorimetro
Per fotoni non convertiti si ripristinano
condizioni tipo test beam (ricostruzione
dellenergia con matrice 5x5)
21
CMS direzione dei fotoni

• CMS ha bisogno della misura del vertice primario
  per misurare la direzione dei fotoni
• Negli eventi H??? a bassa luminosità
  
  il
  vertice può essere identificato con
  
  efficienza del 90
• Ad altà luminosità lefficienza di
  identificazione
  del vertice scende intorno al
  60
• Se ci sono conversioni il vertice può essere
  ricostruito a partire dalle conversioni

? 43 ?m
z reco vtx z true vtx (cm)
rconvlt18 cm
18 ltrconvlt58 cm
22
ATLAS separazione e/jet
EM cluster-track matching (after LVL1 only, low
lumi)

• Separazione e/jet basata su
• Variabili che descrivano lo sviluppo laterale e
  longitudinale dello sciame
• Leakage nel calorimetro adronico
• Associazione traccia-cluster
• Numero di hit nel TRT
• Possono essere utilizzati differenti metodi
  statistici per combinare queste informazioni
• Semplici tagli, reti neurali, likelihood ed altre
  tecniche
• Risultati tipici
• Bassa luminosità ?(e)73.5, R(j)2x105
• La separazione di elettroni da pioni e la bontà
  della descrizione del MC è stata anche studiata
  al test beam

jets
electrons
Fraction of TRT hi-threshold hits
E/p
23
ATLAS separazione ?/jet
Variabili utilizzate

• Sviluppo laterale dello sciame nel sample middle
• Leakage nel calorimetro adronico
• Fine segmentazione in ? delle strips per
  discriminare ? e ?0 isolati (R?0 ? 3-4 con ?? ?
  90)
• Reiezione finale ?/jet
• gt103 per efficienza sui ? ?80

Rejection factor
eg 90
Emin(g)/E(p0)
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CMS separazione e/jet

• Anche per CMS le variabili utilizzate sono
• Sviluppo laterale dello sciame
• Leakage nel calorimetro adronico
• Matching traccia-cluster
• E possibile ottimizzare i parametri di
  identificazione per diverse categorie di
  elettroni
• Tecniche multivariate attualmente in fase di
  studio
• Risultati preliminari
• Per 90 efficienza su elettroni 6x104 reiezione
  sui jets

25
CMS separazione g/?0

• CMS conta invece di utilizzare una rete neurale
  che usa come input variabili sullo sviluppo
  laterale dello sciame (sfruttando la fine
  segmentazione di ECAL). Negli endcaps alla rete
  neurale vengono aggiunte le informazioni del
  preshower
• Fotoni convertiti si sfrutta anche il matching
  tra le tracce ed i cluster

Eff. Endcap 90
Eff. Barrel 90 pT gt 20 GeV reiezione
3 pT gt 35 GeV reiezione 2
26
Isolamento

• Altro ingrediente fondamentale sia del trigger
  che di molte analisi è lisolamento
• Diverse tecniche di isolamento possibili
• Isolamento nel tracciatore
• Isolamento in ECAL
• Isolamento in HCAL
• Risultati migliori ottenuti combinando le
  diverse tecniche e ottimizzati in maniera diversa
  nelle diverse analisi
• Risulati tipici sono una reiezione su jets dovuta
  allisolamento di circa 50 per efficienze del 90

Isolamento con il tracker nel caso di elettroni
(CMS)
Risultati combinando diverse tecniche di
isolamento per i fotoni (CMS)
27
ATLAS CMS trigger e/?
ATLAS
CMS
Esempio a L21033 cm-1 s-1
Oggetto di Trigger Soglia (GeV) Rate (Hz) Soglia (GeV) Rate (Hz)
Elettrone Isolato 25 40 23 21
Doppio Elettrone Isolato 15 40 12 2
Fotone Isolato 60 25 80 4
Doppio Fotone Isolato 20 25 30, 20 2

• Caveat 1 le soglie vanno considerate per il
  momento in maniera indicativa. Molti i motivi per
  I quali le soglie e leselezioni potrebbero
  cambiare

• Algoritmi che migliorano costantemente

• Comprensione del detector in fase di
  commissioning

• Caveat 2 Allo stesso modo vanno considerate
  anche le rates

• Sezione durto dei jets, underlying event
  potrebbero indurre sistematiche dellordine del
  10

Efficienza del trigger sulla fisica
ATLAS H(m130) -gt ZZ -gt 4e
CMS
L Trigger Efficienza ()
e25i 96.5 0.2
21033cm-1s-1 2e15i 95.8 0.2
Efficienza calcolata su tagli di preselezione
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Calibrazione/Commissioning

• I calorimetri al giorno 0
• La calibrazione sarà la sfida maggiore per la
  comprensione di questi detector
• Non solo intercalibrazione ma anche
• Correzioni algoritmiche agli algoritmi di
  ricostruzione al materiale di fronte al
  calorimetro (la stima sul MC può essere usata
  solo come approssimazione)
• Scala assoluta dellenergia
• Principali canali usati da entrambi gli
  esperimenti Z ? e e- (1 Hz bassa lumi), W ? e?
  (10 Hz bassa lumi)
• Non va dimenticato che allinizio di LHC la
  luminosità non sarà quella di disegno (bassa
  statistica di W e Z), quindi
• eventi minimum-bias (trigger random allinizio di
  LHC?)
• CMS conta di utilizzare lalta rate di ?0 ed ?0
  come tool rapidi di calibrazione
• Un altro task fondamentale in fase di
  commissioning è la misura nei dati della quantità
  di materiale da trasferire nelle simulazioni
  dettagliate

Cosmici misure di LY in lab. Alcuni SM (5-6)
precalibrati su fascio (0.5) per valutare
effetti sistematici
ATLAS CMS
Uniformita 1 3
Scala assoluta 1-2 1-2
Uniformità intrinseca calibrazione elettronica
29
ATLAS uso di Z?ee-

• Uniformità entro regioni ?? x ?? 0.2 x 0.4
  (totale 448 regioni per ? lt 2.5) aspettata
  0.5
• Lintercalibrazione tra le varie regioni può
  essere effettuata con il canale Z?ee- con
  precisione dello 0.3, per raggiungere un termine
  constante globale ? 0.7. (sufficiente qualche
  giorno alla luminosità nominale)
• La Z può essere anche utilizzata per stimare
  oltre alle intercalibrazioni anche i pesi da
  assegnare ai samples longitudinali

30
CMS strategia di calibrazione

scala assoluta
F rappresenta le correzioni algoritmiche in
generale funzione del tipo di particella e del
suo momento
Ampiezza raw del segnale per ogni canale
intercalibrazione

• La calibrazione in situ
• Sfruttare la simmetria in ? del detector per
  intercalibrare gli anelli (possibile usare anche
  eventi mimimum bias)
• Uso di eventi Z?ee- per ottenere la scala
  assoluta e intercalibrare vari settori
• Uso del rapporto E/p con elettroni da W?e? per
  intercalibrazione del singolo canale ed
  allineamento
• Eventi di Z???? tool alternativo per avere una
  calibrazione con fotoni e valutare
  indipendentemente gli effetti del materiale
• ?0??? e ???? come tool rapido ed alternativo di
  intercalibrazione che usa fotoni

• Laser monitoring
• Calibrare le variazioni short range della
  trasparenza del cristallo (radiazione).

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Conclusioni

• ATLAS e CMS continuo lavoro di ottimizzazione
  per il raggiungimento degli obiettivi di disegno
  dei rispettivi calorimetri
• Prestazioni su fascio di test in accordo con i
  valori di disegno
• Il materiale di fronte al calorimetro può
  sensibilmente deteriorare le prestazione dei
  calorimetri. Gli algoritmi ne tengono conto ma
  cè spazio per ulteriore miglioramento.
• Ottimizzazione della ricostruzione effettuata su
  dati MC. Molto importanti i confronti diretti
  effettuati tra dati e simulazione. Quelli fatti
  fino ad ora hanno mostrato che laccordo è in
  generale buono
• Obiettivi fondamentali per il futuro
  costruzione/commissioning, calibrazione e
  comprensione degli effetti dovuti al materiale di
  fronte al calorimetro
• La partecipazione italiana a questi obiettivi
  sarà fondamentale. In Italia cè esperienza sia
  su hardware che argomenti di ricostruzione/calibra
  zione

32
BACKUP
33
ATLAS Ricostruzione del segnale e problematiche
di readout

• Il guadagno di ogni cella viene calibrato
  iniettando un segnale di calibrazione che simula
  quello di fisica (0.2 precisione)
• In realtà il segnale di fisica e di calibrazione
  hanno
• forma e ampiezze diverse (diverso punto di
  iniezione
• e diverso segnale iniettato)

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ATLAS Testbeam performance position resolution

• The combination of S1 and S2 ? position
  measurements with longitudinal shower barycentres
  gives an independent angular information

Angular resolution 55 mrad/?E

• H? ?? vertex reconstructed with 20-30 mm
  accuracy
• LHC interaction point ?Z56mm

35
CMS Catena di trigger e/?
Soglia in ET sui candidati elettromagnetici
isolati
Ricostruzione calorimetrica, tagli in ET
Pixel matching
Fotoni Tagli in ET isolamento reiezione di ?0
Elettroni Associazione con le tracce, E/p, (Dh) ,
isolamento
36
H?gg, H-gtZZ()?4e

• H???
• 110 Gev ?M1.37 GeV (?M/M1.2) ad alta L con
  una accettanza dell80 nel mass bin (?1.4?)
• 110 Gev ?M0.89 GeV (?M/M0.8) ad alta L con
  una accettanza del 73 nel mass bin (? 1.9 GeV)
• H?4e
• 130 GeV ?M1.54 GeV (?M1.81 GeV) a bassa (alta)
  L con una accettanza dell83(85) nel mass bin
  (?2?)
• 130 GeV ?M1.29 GeV (? M/M 1.0) ad alta L con
  una accettanza del 68 nel mass bin (?2 ?)

37
ATLAS Separazione ?/?0

• Un setup particolare è stato realizzato sulla
  linea di fascio H8 per
• produrre ? di bremsstrahlung
• Coperto uno spettro 5-70 GeV con
• differenti Ebeam e correnti nel magnete
• Sovrapposti 2 ? per simulare ?0 con
• 50 GeV PT

Data ltRgt 3.54 ? 0.12 MC ltRgt 3.66 ? 0.10 eg
? 84 singolo fotone
38
ATLAS calibrazione in situ Z?ee-

• Simulazione della calibrazione in situ
• Il calorimetro è stato diviso in regioni (?? x
  ?? 0.2 x 0.4) e un fattore di decalibrazione
  ?i è stato creato per ogni regione con 1.5 rms.
• Per gli eventi con elettroni nelle regioni (i,j)
  i coefficienti di (de)calibrazione possono
  essere ricavati da un fit della distribuzione
  ricostruita sulla lineshape di riferimento
• Recenti test effettuati al particle level e in
  fase di finalizzazione in full simulation (? 150k
  evts)
• Il goal di un global constant term ?0.3 può
  essere ottenuto in alcuni giorni di presa dati a
  bassa luminosità.
• (Richiesto uno studio che includa più
  dettagliatamente i principali effetti
  sperimentali)

39
CMS ? symmetry
endcap tracker region
Precisione con eventi minimum bias dipendente
dalla pseudorapidità a causa della non omogeneità
del materiale in phi
40
CMS utilizzo di W e Z highlights

• Le Z possono essere utilizzate sia per ottenere
  lintercalibrazione globale ma soprattutto per
  stimare le correzioni algoritmiche

41
ATLAS ricostruzione delle conversioni

• Conversioni a basso raggio/piccola z le piu
  pericolose
• Individuare le conversioni da fit tracce tracker
• Rlt40cm pixelstripsTRT
• Rgt40cm usa tracking ad hoc nel TRT
• Efficienza complessiva ? 86 (piatta in PT)
• Usare un cluster piu largo per ? convertiti
• ?x? 3x7 celle (? non convertiti 3x5 celle)

42
CMS conversioni
43
Stabilità nel tempo e temperatura (ATLAS)
-2 / ?K

• La dipendenza del segnale di fisica dalla
  temperatura viene da
• Densità dellArgon vs T -0.45 /K
• Velocità di Drift vs T -1.55 /K

• Una cella di referenza è stata illuminata durante
  tutto il periodo di testbeam

Stability over 10 days 0.08
10 giorni
44
PDFs determination using W bosons

• Measurement of W ? lepton rapidity distribution
  can increase our knowledge of the PDFs useful
  for many other measurements .
• W-gte Rapidity distributions at GEN and DET Level
  To Discriminate PDF Sets
• W-gte Asymmetry and Ratio at GEN and DET Level To
  possibly Minimise PDF Errors (under
  investigation)
• How accurate we need to be?
• Sensibility of the lepton pseudorapidity
  distributions to the PDFs
• Detector level distributions
• Systematic uncertainties first study on
  misidentification but more sources need studies
  (detector misalignments and efficiency,
  backgrounds)

45
W- -gt e- h Distributions at Generator Level
For the W- we will actually observe the leptons
from the decays
CTEQ61
MRST02
W- -gt e-
W- -gt e-
Error boxes are the full PDF Uncertainties
h
W- -gt e- events generated with HERWIG with
different PDFs (CTEQ61,MRST02,ZEUS02)) At y0 the
total uncertainty is 6 from ZEUS 4 from
MRST01E 8 from CTEQ6.1 ZEUS to MRST01 central
value diff. 5 We NEED to be more accurate
than 3
h
ZEUS02
W- -gt e-
h
46
ATLAS detector simulation (AtlFast)
W and W- Rapidity

• Uncertainty in PDFs transferred to sizeable
  variation in rapidity distribution of electrons
• Limited by systematic uncertainties
• To discriminate between conventional PDF sets we
  need to achieve an accuracy 3 on rapidity
  distributions.

y
47
W- -gt e- Full Simulation Detector and
Generator levels Comparison
Positron Pseudo-Rapidity
67K fully simulated events
h
Electron Pseudo-Rapidity
h