Top Quarks: Messungen (1)

Fakultät für Physik

Institut für Experimentelle Teilchenphysik - ETP

KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und

TP II - Top-Quarks und Jets

Thomas Müller

Top Quarks: Messungen (1)

29. Mai 2020

ηj’

Vorlesungen zur Top Quark und Jet-Physik

Vorlesungstermine zur Top-Physik 22. Mai: Top Quarks: Einführung

29. Mai: Top-Quarks: Messungen (1) 19. Juni: Top Quark Messungen (2)

17. Juli: Top-Quarks: Eigenschaften und Suchen 24. Juli: Top-Quarks und Higgs Boson

Top-Quark Übungen:

27. Mai: Top-Quark Entdeckung

03. Juni: Messung des Single-Top Wirkungsquerschnitts 24. Juni: Differentieller Wirkungsquerschnitt

22. Juli: Übung zu tt+Higgs

Übersicht (1)

1. Einführung

2. Messungen

3. Eigenschaften

Das schwerste bekannte Elementarteilchen

Geschichte des Top-Quarks bis zur Entdeckung Top-Quark Paar-Produktion: QCD-Vorhersagen

Top-Quark Signatur und Nachweis Produktion einzelner Top-Quarks Differentielle Verteilungen

Quantenzahlen

Masse, Breite und Lebensdauer

Eigenschaften in Produktion und Zerfall

Übersicht (2)

Anomale Kopplungen Exotische Resonanzen Dunkle Materie

Assoziierte Produktion (tt+X) tt+(b)jets

tt+γ/W/Z tt+Higgs

4-Top Produktion

4. Suchen

5. Top + Higgs

Anknüpfend an den 22.5.

Schwerstes Elementarteilchen Koppelt stark ans Higgs-Boson

gg → H

Schleifenkorrekturen

Extrem kurze Lebensdauer: Zerfall vor Hadronisierung → Eigenschaften

Präzisionsmessung von SM Parametern

Suche nach “Neuer Physik”:

durch Präzisionsmessungen der Top-Quark-Eigenschaften

Top Quarks als Zerfallsprodukt exotischer Objekte

Top-Quarks sind Untergrund für viele Prozesse

, PDF

arXiv:1407.3792

m(W)

m(top)

Das Top Quark ist etwas Besonderes

Degrassi et al, JHEP08 (2012) 098

m(H)

m(top)

Geschichte: Vom Quark-Modell zur Entdeckung

d

Δmd ≈ 0.5 ps^–1 → mtop > 50 GeV !

Vtb~1

CMS

•

•

~ 7000 Top Quark Paare pro Stunde (8 TeV)

•

•

•

•

•

Top-Quark Fabrik LHC

ATLAS LHCb

CMS

LHC (13 TeV) Tevatron

gg/gq ~90% ~15%

qq _ ~10% ~85%

Top-Quark Paarproduktion: QCD-Vorhersagen

Czakon, Fiedler, Mitov PRL 110 (2013) 252004

NNLO NLO

LO

Parton distribution functions (PDF) Partonischer Wirkungsquerschnitt

Faktorisierung:

Top-Quark Paarproduktion (NLO)

Paarproduktion in nächstführender Ordnung, d.h. Beiträge bis zur Ordnung αS3

|Matrix-Element|² für reelle Abstrahlungen, z.B.

Interferenz von LO Diagrammen and virtuellen Korrekturen O(αS3), z.B.

Neue Beiträge von Diagrammen mit qg, qg im Anfangszustand, z.B.

TOP-QUARK SIGNATUR UND NACHWEIS

2.1

tt Ereignis-Signatur

Endzustand abhängig von W-Zerfallskanal

Universalität: Gleiche Verzweigungsverhältnisse in alle Kanäle (Quarks: Farbfaktor 3) Top-Quark-Signatur: Leptonen (e,μ,τ), jets, b-jets, fehlende transversale Energie

BR ~ 5%

Untergrund klein dileptons (e,μ):

BR ~ 30%

Untergrund ok lepton+jets:

BR ~ 45%

Untergrund groß all-hadronic:

τ-

BR ~ 15%

τ-ID schwierig

\tau+jets

_

Teilchennachweis

ve

vergl. K.Rabbertz, 4.Vorlesung

Event Display

Particle Flow

Kombination verschiedener Detektor- komponenten (Kalorimeter und Spur- detektoren) liefert optimale Auflösung 90% der Teilchen: geladen (Spur) oder elektromagnetischer Schauer

vergl. K.Rabbertz, 4. und 5. Vorlesung

Leptonen: Efficiency mit Tag-and-Probe

Sehr gute Auflösung

Nachweiswahrscheinlichkeit und Energiekalibra- tion aus dileptonischen Resonanzen: (Z, ϒ, J/ψ)

“Tag-and-Probe”- Methode:

Korrigiere die Simulation an die Daten

arXiv:1402.0923

Z→ee

CMS DP-2013/009

HLT Myon Efficiency

Efficiency =

/

Leptonen aus Zerfällen reeller W-Bosonen:

Isolationskriterium im Konus der Größe ΔR=0.3

Primärer Vertex (“prompt”) (kurze W-Lebensdauer 10^-24s)

Lepton-Kriterien

Erwarteter Beitrag von neutralen Teilchen aus

anderen Kollisionen

μ

ν B⁰

t

Leptonen aus Zerfällen reeller W-Bosonen:

Isolationskriterium in Konus der Größe ΔR=0.3

Primärer Vertex (“prompt”) (kurze W-Lebensdauer 10^-24s)

Im Gegensatz dazu:

Leptonen aus Zerfällen von Hadronen mit leichteren Quarks (b, c, s):

nicht isoliert

sekundärer Vertex (“non-prompt”) Aber: b viel höhere Rate als t

Lepton-Kriterien

Erwarteter Beitrag von neutralen Teilchen aus

anderen Kollisionen

B⁰ b

μ

b-Jets

Jets → Vorlesung K.Rabbertz

b-jets: Nachweis durch Ausnutzen der Lebensdauer von B-Hadronen

Sekundärer Vertex Impact-Parameter

Kombination derselben

Machine-Learning (appetizer)

b-jet tagging

https://cds.cern.ch/record/2263802?ln=de

Einfache Masterformel:

Efficiency (dt: “Nachweiswahrscheinlichkeit”, “Ansprechverhalten”) kann aus Daten bestimmt werden

MC Simulation wird an die Daten angepasst

Akzeptanz: kann nur aus Theorie (MC Simulation) bestimmt werden Luminosity: aus separater Messung

Bemerkung: Alle diese Größen sind mit Unsicherheiten behaftet, deren genaue Bestimmung i.a. schwierig ist.

Wirkungsquerschnittsmessung

Efficiency Akzeptanz

Einfache Masterformel:

Definiere: Integrierte Luminosität für MC:

Messung durch Ermittlung einer Korrektur auf die Erwartung aus MC:

Wirkungsquerschnittsmessung

Korrekturfaktor

Efficiency Akzeptanz

tt-Wirkungsquerschnitt: Vorhersage und Messung

SINGLE TOP

MESSUNG DES WIRKUNGSQUERSCHNITTS

2.2

Elektroschwache Einzel-Top-Quark-Produktion (engl: “single top”):

Produktionskanäle klassifiziert nach Virtualität des W-Bosons

s-Kanal, t-Kanal, assoziierte Wt-Produktion

Standardmodell (V–A-Kopplung ~ Vtb): 100% linkshändig polarisierte Top

Single Top-Quark Produktion

V_tb~1

Single Top-Quark Produktion

V_tb~1

Single Top-Quark Produktion

D0 and CDF combined

complex multivariate analysis simple kinematic analysis

LHC Run-I

arXiv:1503.05027

V_tb~1

Motivation / Aspekte

t-Produktion via schwacher Wechselwirkung:

Vtb → direkte Messung → Unitaritätstest

Sensitiv auf b-PDF und u/d PDF

Anzahl von Quark-Flavours im p 4-Flavour-Scheme: udsc 5-Flavour-Scheme: udscb

New Physics mit single Top-Quarks ? (FCNC)

Standard-Modell:

Verzweigungsverh.: 10^-12-10^-17

Anomale Kopplungen (FCNC:) Obere Grenze bisher: ~10^-5

https://twiki.cern.ch/twiki/bin/view/LHCPhysics/LHCTopWGSummaryPlots t-channel

tW-channel

s-channel

Single Top-Quark Vorhersagen und Messungen

made at KIT

t-Kanal Einzelproduktion: Signatur

Signal:

Genau ein (isoliertes) Lepton

Ein “leichter” (nicht-b) Jet in Vorwärtsrichtung

Ein b-Jet aus Top-Quark-Zerfall.

Das zweite “spectator”-b” meist nicht gemessen Neutrino: fehlende Transversalenergie

Untergrund:

Mit isolierten Leptonen: tt, W+jets, Z+jets, VV

Mit fälschlich als Lepton identifizierten Teilchen:

QCD Multijets

Messung von Signal und Untergrund durch Verwendung einer optimierten multivariaten Observable (Neuronales Netz)

“QCD”

W+jets tt

Signal:

Genau ein (isoliertes) Lepton

Ein “leichter” (nicht-b) Jet in Vorwärtsrichtung

Ein b-Jet aus Top-Quark-Zerfall.

Das zweite “spectator”-b” meist nicht gemessen Neutrino: fehlende Transversalenergie

Ereignis-Selektion (“2-jet-1-tag” = 2j1t)

genau 1 Muon (pT>22 GeV), |η|<2.1) genau zwei Jets (pt >40 GeV, |η|<4.7) genau 1 b-Jet (pt>40 GeV, |η|<2.5)

transv. W-Boson-Masse: mT(W) > 50 GeV

https://arxiv.org/abs/1610.00678

t-Kanal Einzelproduktion: Signatur

fehlende Transversalenergie

Vergleich Daten und Simulation

Nicht verwendet

pT,j’

ηj’ pT,μ ημ

pT,b

ηb

arXiv:1610.00678

Signal und Untergründe

QCD W+jets

tt signal

pT,j’

pT,μ

pT,b

ηj’ ημ

ηb

arXiv:1610.00678

Kinematische Rekonstruktion

Rekonstruiere Top-Quark-Masse aus Messung und Randbedingungen:

Myon, b-Jet, Neutrino

Transversalimpuls aus fehlender transversaler Energie

Longitudinal-Impuls aus W-Boson- Masse = 80.4 GeV und 4-Impuls- erhaltung am Wμν - Vertex

Falls 2 Lösungen: verwende die mit kleinerem Impulsbetrag

Falls keine reelle Lösung: lösche

Imaginäranteil und verwende Neutrino, das am nächsten am MET Vektor liegt

arXiv:1610.00678

Modellieren des QCD Untergrunds

Vergleich (im “Seiten-Band” 2j0t)

QCD MC mit Isolation (blau) QCD MC mit inv.Isolation (rot)

QCD-angereicherte Daten (schwarz) aus

“invertierter Lepton-Isolation”

Akzeptable Übereinstimmung (Dort, wo MC vorhanden,

funktioniert die Methode)

QCD-Untergrund kann nicht durch Simulation beschrieben werden:

Riesige Rate, aber durch Auswahlkriterien stark unterdrückt → würde extrem viel CPU kostet, mit kleiner Ausbeute

Zudem große theoretische Unsicherheiten

Alternative: QCD Untergrundeigenschaften aus den Daten selbst Verwende mT(W)

QCD-Untergrund kann nicht durch Simulation beschrieben werden:

Riesige Rate, aber durch Auswahlkriterien stark unterdrückt → würde extrem viel CPU kostet, mit kleiner Ausbeute

Zudem große theoretische Unsicherheiten

Alternative: QCD Untergrundeigenschaften aus den Daten selbst Verwende mT(W)

Modellieren des QCD Untergrunds

Vergleich (in Signal-Region 2j1t)

Daten (Punkte):

Signal+non-QCD MC (grün)

QCD-angereicherte Daten (rot) aus “invertierter Lepton-Isolation”

Akzeptable Übereinstimmung (Verwendung anderer Variabler

liefert ähnliche Ergebnisse)

Neuronales Netz: Input, Training und Testing

Ordnung (engl: “Ranking”) der

Variablen anhand Signifikanzverlust, falls Variable nicht verwendet wird Verwendung der 11 Variablen mit dem höchsten Rang.

Test auf Übertraining durch Kolmogorov-Smirnov-Test von Training und Testverteilung: ok

Wirkungsquerschnitt

Messung durch Anwendung der ermittelten Korrektur auf die Vorhersage

Totaler Wirkungsquerschnitt σ^t+σ^t̅ aus Kombination von σ^t und R (und Fehlerfortpflanzung)

mit

Prozess Fit-

ergebnis Signal μ⁺ 1.13±0.08 tt+tW 1.00±0.02 W+jets 1.11±0.09 QCD 0.86±0.29 R(σt/σt̅) 1.81±0.19

Totaler Wirkungsquerschnitt σ^t

Messung: 238 ±13stat ±29syst ±5lumi pb

Theorie (NNLO): 217 + 6.6-4.6scale ± 6.2PDF+αS pb

Verhältnis von t-Quark und t-Antiquark:

R = 1.66 ± 0.02stat ± 0.05syst

μ+

- μ--

Ergebnisse der Messung

R = σ(t)/σ(t)

arXiv:1812.10514

2015 Daten

2016 Daten

https://twiki.cern.ch/twiki/bin/view/LHCPhysics/LHCTopWGSummaryPlots t-channel

tW-channel

s-channel

Single Top-Quark Vorhersagen und Messungen

KIT

Zusammenfassung

Produktionswirkungsquerschnitte Top-Quark Signatur

Definition des Wirkungsquerschnitts

Anreicherung des Datensatzes durch Vorauswahl Vergleich Daten und MC Simulation

Bestimmung des QCD-Untergrunds aus den Daten

Bestimmung von Signal und Untergründen aus Anpassung an die NN- Ausgabeverteilung

Diskussion der Ergebnisse und Unsicherheiten Neuronale Netze

NEURONALE NETZE

Backup

Klassifikation (Signal vs. Untergrund)

Lineare Verfahren: analytisch behandelbar

Nicht-lineare Verfahren analytisch i.a. nicht möglich

Automatisiere Algorithmus zur Ermittlung optimaler Trennung

→ Maschinelles Lernen

Supervised Learning: Trainieren auf vorklassifizierter Stichprobe (aus Simulation oder Erfahrung), Beispiel: SPAM-filter

Teilchenphysik: Konventionelle Algorithmen seit vielen Jahren eingesetzt:

Künstliche Neuronale Netze, Boosted Decision Trees, Support Vector Machines Deep-Learning (seit 2-3 Jahren): Durchbruch in Software und Hardware

einfache Schnitte linear nicht-linear

Wähle Verfahren unter Berücksichtigung von Aufwand und Nutzen