Conferencia impartida en la Bienal de Física 2003

1. Reconstrucción de la energía
de los Jets mediante el
algoritmo Energy Flow en
ATLAS
Carmen Iglesias
Institut de Fisica d’Altes Energies

2. INDICE
1. JETS
a) Definición de JET
b) Características de los JETs
2. Energy Flow
a) Idea Básica
b) Dificultades
3. ATHENA-Atlfast
4. Análisis Global
a) Generación y Reconstrucción
b) Numero de Partículas y Energía Transversa
5. Análisis por Celdas
a) Multiplicidad por celda
b) Energía Transversa
c) Clasificación de las Celdas
6. Resolución de la Energía y el PT
7. Siguientes Pasos

3. JETS

4. Definición de JET
• Jet : Grupo de partículas emitidas
espacialmente colimadas, es decir, cercanas
entre si en ángulo.
• Los jets son manifestaciones de los 'partones'
(quarks y gluones) emitidos en la colisión inicial
protón-protón  los algoritmos nos permiten
saber acerca de los partones a partir de los jets.
• Un jet contiene principalmente hadrones: decenas
de piones cargados y neutros, una cantidad menor
de kaones y unos pocos bariones ligeros (protones
y neutrones)

5. Caracteristicas de los JETS
• Los jets aparecen en el detector como un
conjunto de cascadas electromagnéticas
y hadrónicas.
• Cada jet se caracteriza por tener:
– Una componente hadrónica cargada:
principalm π±
– una electromagnética neutra:
principalm fotones de π0 → γγ
– una hadrónica neutra: principalm Kl
y neutrones.
El calor HAD esta segmentado en ϕ (ang. azimutal)
y η (pseudo-rapidity), definiendo una granularidad
∆ηx∆ϕ=0.1x0.1 del orden de la cascada hadronica.
• Los jets son observados como clusters con energía
localizada en torres adyacentes de 0.1x0.1 en η-ϕ y
suelen reconstruirse mendiante un cono centrado en
la torre de mayor Et y radio R= √∆η 2 + ∆ϕ 2 ∼ 0.4-0.7

6. ENERGY FLOW

7. Energy Flow
●
Energy Flow: Algoritmo que combina la información procedente de los
calorímetros, del detector central de trazas y de la identificación de partículas para
tratar de mejorar la resolución en la energía de los jets y la energía E TMiss.
●
Introducido por 1vez en ALEPH y desarrollado extensamente en los experimentos de LEP
y con menor extensión en RunII de TeV y ahora en CMS y ATLAS.
●
Alrededor de 2/3 de la energía del jet procede de partículas cargadas (π±,K±...)
Sin embargo los algoritmos de jets no utilizan la informacion del detector de trazas.
●
A bajo momento de las partículas cargadas,
el error en la traza es mucho menor que el
error en la energía de los calorímetros. Por ej,
Track: zona central (Barrel) ⊕1.3%
para la σp /p = 0.036%p de ATLAS (η=0):
T T T
Cal: σE/E = 50%/√E⊕3%

8. Idea Básica de la Energy Flow
• Idea Básica: Sustituir las fluctuaciones de energía en el calorímetro por medidas mejores del
momento de las partículas
→ obtener una mejor resolucion en la energia del jet.
• Utilizar la resolución del calorímetro para
los hadrones neutros mientras que para
los hadrones cargados se aplicar la
resolución del detector Central de Trazas
 Para ello debe primero localizarse la
energía depositada por los hadrones
cargados para suprimirla y sustituirla por
la medida del momento.

9. Dificultades
• Idea simple pero difícil de realizar: Requiere partículas ID asociadas a traza.
Dificultades: alta multiplicidad de trazas y una
basta granularidad del calorímetro →se necesita
una buena segmentación para separar cluster y
hacer corresponder las trazas correctamente a
ellos
se requieren avanzados algoritmos de clusterización capaces de aislar eficazmente las
cascadas individuales, ademas de modelos de deposición de energía.
Ej:NearestNeighbour clusterisation algorithm desarrollado para identificar y separar
cascadas en LArEM 1 HCAL
Cluster y Cluster 2
Cluster A Cluster B
• La eficiencia del algoritmo esta limitada por el solapamiento entre partc neutras y cargadas
 Si la traza comparte un cluster con partic neutras entonces la ganacia en resolución a
partir de la traza se compensa con la perdida en resolución del cluster restante.

10. ATHENA-Atlfast

11. ATHENA-Atlfast
• ATHENA: Entorno de Software ‘offline’ de ATLAS
• ATHENA-Atlfast: implementación en C++ Orientada a Objetos que proporciona una
rápida simulación de la respuesta del detector a ‘Particle-level’ y su posterior
reconstruccion, y permite:
– definir el 4-momento de las partículas
– reconstruir clusters y jets dentro de los calorímetros
– caracterizar las trazas
ATHENA-Atlfast se organiza en varios paquetes. Los mas importantes:
 AtlfastAlgs: algoritmos de reconstrucción de trazas, jets, leptones aislados y Etmiss
 AtlfastEvent: guarda los objetos producidos en AtlfastAlgs: partículas reconstruidas,
celdas, cluster, jets y trazas.

12.  En Atlfast no hay simulación detallada de las cascadas en los calorimetros ni de las
trazas en el detector de Si, solo se parametriza la resolución en E en calorimetría y
se simulan la eficiencia y la resolución en Pt en el detector central.
Parametrizaciones derivadas de estudios en ‘Full Simulation’ :
Resolución en el Cal EM (fotones y electrones)
- 0.245/√Pt ⊕0.007 a η<1.4 y 0.306*((2.4- η)+0.228) /√Pt ⊕0.007 a η>1.4
Resolución en el Cal HAD (hadrones :π ± y k± )
- 0.5/√Pt ⊕0.03 a η<3.2 y 1.0/√Pt ⊕0.07 a η>3.2
Resolución en el Detector Si (trazas de e ± , µ ± y π ± )
- 0.0005*(1+ η**10/7000)*Pt ⊕0.0012 a η<3.2
(a baja luminosidad no se incluyen los efectos de Pile-up en la resolución)
 Aspectos tales como el solapamiento de particulas dentro de una celda, se pueden
estudiar con Atlfast, aunque cuando la influencia del comportamiento de la cascada
hadronica es mayor se hacer necesario continuar el analisis con ‘Full Simulation’

13. Análisis Global

14. Análisis Global: Generación y Reconstrucción
• Generación con PYTHIA 6.2 de 1000 eventos de Jets QCD donde:
– Genero jets para un rango de PT del jet entre 40-80 GeV
– No se incluyen Underlying Events ni Minimum Bias hasta ahora
(mas adelante se incluirán porque generan partículas de bajo PT y contribuyen
en el deterioro de la resolución)
– Tengo en cuenta ISR y FSR (influyen en la dirección final del jet)
η_parton< 5.0 (cobertura del calorímetro)
• Reconstrucción y Simulación con ATHENA-ATLFAST (Release 6.2.0)
de jets de quarks y gluones:
– Algoritmo de reconstrucción de jets:
cono de R=0.4
– Ptmin = 15 GeV para reconstruir el jet
η_jet< 2.0
Obtengo 1308 jets con una ET de 34.6 GeV

15. • Reconstrucción del jet a partir de las partículas generadas en ATLFAST
Selecciono las partic estables que caen en el calor
en un cono de R=0.4 alrededor del (η-ϕ) del jet
had cargados (π± y k± ) had neutros (K_lo y neutrones)
fotones (π0 → γγ) y leptones (e ±, µ ± y ν’s)
Además impongo:
- Pt>0.5 GeV en partc cargadas (efecto del B-
field)
- η_partc<2.5 (η detector trazas <2.5)

16. • Numero de partículas:
17230 partic en total 13.2 por jet
 principalm hadrones y fotones
 la cantidad de leptones es despreciable (<0.5%)
Type of particle #total Per jet % Type of particle #total Per jet %
Had Cargados 8139 6.2 47.2 Electrones 64 0.05 0.3
Had Neutros 1251 0.9 7.2 Muones 9 0.01 0.1
Fotones 7748 5.9 45.0 Neutrinos 19 0.01 0.1
 la multiplicidad de partículas cargadas y neutras es similar
• ET depositada por las partículas:
La ET total es 49159.2 GeV 37.6 GeV por jet (similar a ET de los jet recon ∼36GeV)
ET mucho mayor para had cargados (2/3 partes)
contribucion leptonica despreciable (<1%)
Type of particle Etotal Per jet % Type of particle Etotal Per jet %
Had Cargados 29922 22.8 61.2 Electrones 176 0.13 0.3
Had Neutros 6540 5.0 13.0 Muones 25 0.02 0.1
Fotones 12140 9.2 24.4 Neutrinos 121 0.09 0.2

17. Distribuciones de ET de las particulas
Mean: 3.609 Mean: 5.085
RMS: 3.414 RMS: 3.936
Mean: 1.519 Mean: 1.912
RMS: 1.878 RMS: 1.780

18. Analisis por Celdas

19. Análisis por Celdas
• Defino una rejilla de 81 celdas con una granularidad ∆ηx∆ϕ=0.1x0.1 alrededor
del punto de deposicion del jet reconstruido (η-ϕ)
 cuantas particulas caen en cada celda y de que tipo (cargadas o neutras)
 energia trasnversa deposita en cada celda
 Clasificacion de las celdas

20. Multiplicidad por celdas
• Analisis del numero de particulas que caen en cada celda por cada jet
Multiplicidad Total multiplicidad ha drone s cargados
0.9
1.8
0.8
1.6
0.7
1.4
0.6
1.2
0.5
1
0.4
0.8
0.3
0.6
0.2
0.4
0.1
0.2
0
0
1 1 32
2 3 4
4 5 6
5 6 7
7 8 9
8 9 ce ldas e n ETA-PHI
ce lds e n ETA-PHI
Multiplicidad de Fotone s Multiplicidad Hadrone s Neutros
0 .7 0.2
0 .6
0.15
0 .5
0 .4
0.1
0 .3
0 .2
0.05
0 .1
0
0 1 2 3 4
1 2 5 6 7
3 4 5 8 9
6 7 8 9
c e ld as e n ETA - PHI ce ldas e n ETA-PHI
Las particulas se agrupan entorno al centro disminuyendo a medida que nos alejamos de el
La celda donde mayor numero de particulas hay es la central (aquella donde cae el jet)
Total part∼1.8 por jet had cargad ∼0.9 fotones∼ 0.7 had neutros∼0.2

21. Clasificacion de las Celdas
• CELDAS CARGADAS: Celdas en las que solo caen partc cargadas (princp π ± y k± )
• CELDAS NEUTRAS: Celdas en las que solo caen fotones
• CELDAS MIXTAS: Celdas en la que hay mezcla de partc cargadas y neutras.
 Para aplicar Energy Flow utilizaré solo las CELDAS CARGADAS pues cada partícula del
cluster llevara una traza asociada y no habra perdida de energías.
Veo en número de veces que cae cada tipo de partícula por celda y por jet
Celdas Neutras
Celdas Cargadas Celdas Mixtas
300
400
350 250
300 500
200
250 400
200 150
300
150 100 200
100
S9 50 100
50
S5
0 0 0
1 2 3 S1 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9
4 5 6 4 5 6
7 8 9 7 8 9
celdas en ETA_PHI celdas en ETA-PHI
celdas en ETA-PHI
 el 40% de las celdas que contienen solo partículas cargadas en la zona central (celda central y
alrededores con DR<0.1)

22. Energia Transversa
De las CELDAS CARGADAS selecciono los had cargados y calculo su ET
Mean: 3.339
RMS: 3.931
Et total~ 15 GeV por jet
Un 42% de la ET total depositada corresponde a had cargados en CELDAS
CARGADAS  para esta fracción de ET se espere una mejora en la resolucion al
aplicar el algoritmo Energy Flow

23. Resolucion de Et y Pt

24. Resolucion en Et del Je en Atlfast
• En Atlfast la resolucion en Et del jet se calcula a partir de la resolucion (smearing) de las
particulas que lo componen :
 Aplica resolucion de Calor HAD a hadrones
 Aplica resolucion de Calor EM a fotones y electrones
 Aplica resoluc Detector Si a muones
Mean: 35.64 Mean: 35.49
RMS: 13.00 RMS: 13.29

25. Mejora en la Resolucion en ET del Jet
• Para los hadrones cargados que se encuentran en las CELDAS CARGADAS
Sustitución de la resolución del Cal HAD:
0.5/√Pt ⊕0.03 a η<3.2 (solo tomo Barrel)
por la resolución del Detector de trazas:
0.0005*(1+ η**10/7000)*Pt ⊕0.0012 a η<2.5
Mean: 5.887 Mean: 2.914
RMS: 5.726 RMS: 3.110

26. La energía transversa depositada en todas las celdas para cada jet…
Mean: 2.521
RMS: 3.701

27. Al añadirle la resolucion …
Con Resolución Cal HAD Con Resolución Detector Si
Mean:4.573 Mean:3.350
RMS: 5.815 RMS: 4.814
0.5/√Pt ⊕0.03 a η<3.2 0.0005*(1+ η**10/7000)*
Pt ⊕0.0012 a η<2.5

28. Siguientes Pasos

29. Siguientes Pasos
• Análisis de la variación en la mejora de la resolución con la energía del jet
 repetir el estudio para ntuples con diferentes rango de Pt del jet
20-40 Gev 40-80 GeV 80-160 GeV 160-320GeV
• Análisis de la variación en la mejora de la resolución con el radio del cono
 repetir el estudio para ntuples con diferentes radio
R=0.4 R=0.7
• Continuar el análisis del Energy Flow en Full Simulation
 donde la respuesta del detector esta modelizada de maner precisa mediante Geant
 participar en el desarrollo del paquete de reconstruccion EFlowRec