Etalonnage InSitu Dtermination de lEchelle dnergie des jets

Etalonnage In-Situ Détermination de l’Echelle d’énergie des jets • Reconstruction/calibration • In-situ calibrations • Masse du Top et JES D. PALLIN Blaise Pascal Univ. / LPC Clermont-FD PAF 2007 Seignosse D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 1

Jet reconstruction in the ATLAS documentation sur la reconstruction/calibration des jets dans calorimeter https: //twiki. cern. ch/twiki/bin/view/Atlas/Introduction. To. Hadronic. Calibration n n PHASE 1 Towers (/ Clusters) reconstruction Jet reconstruction n n Choix input (towers/(or topoclusters)/particles jet) Choix algo (‘standard’: sur Tower, seeded iterative cone jets avec split/merge, E-scheme) Choix taille jet suppression bruit electronique, . . . Reconstruction n Calorimeter jet =>Jet Non calibré D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 2

Jet reconstruction in the ATLAS documentation sur la reconstruction/calibration des jets dans calorimeter https: //twiki. cern. ch/twiki/bin/view/Atlas/Introduction. To. Hadronic. Calibration n PHASE 2 Jet calibration to particle jet (corr effets detector) q q e/h compensation, corrections (dead material) Global Jet calibration ( absolute scale calib. ) n n q Tune Di-jet MC to Data Match thruth particle jets and reco jets and fit calibration function in E, ( standard: H 1 style) Or (Local Hadron calib) Reconstruction n To particle jet => Jet calibré D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 3

Jet reconstruction in the ATLAS documentation sur la reconstruction/calibration des jets dans calorimeter https: //twiki. cern. ch/twiki/bin/view/Atlas/Introduction. To. Hadronic. Calibration n PHASE 3 Final parton level corrections avec calibrations in-situ q q q Mesure UE, out of jet corr ( +jet) Validation de toutes les corrections précédentes + mesure de parton JES on data ( /Z+jet, Wmass in Top evts)+ energy resolution en énergie (Di-jets) and MC Correction des différences light jets, b jets, gluon n b jets corr : From Top mass, Z+b-jet, MC (mesure Top mass) Reconstruction n To parton =>Physics jet D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 4

Reconstruction and Calibration Scheme Reconstruction et Calibration : schema Calorimeter Cells clustering Clusters EM scale Global Approach (Default Scheme) Jet Reco Alg HAD scale Uncalibrated Jets Jet Energy Calib to Particle Level Particle level Local Approach (New Scheme) Local Hadron Calibration Calibrated Jets Local Calibrated Clusters Jet Reco Alg Jet Energy Scale corrections In situ calibration Parton level Physics Jets D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 5

JES ‘MC’ avec les CSC 12 (30 microns) JETS TOWER Calibration du détecteur (particle jets/recons jets) n JES at parton level (parton jets/recons jets) EParton / Erecons EPartjet / Erecons n D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 6

JES ‘MC’ avec les CSC 12 (30 microns) TOWER n JES at parton level (parton jets/recons jets) JETS q Calibration différente en fonction de la coupure en PT sur les jets PT jet>0 Ge. V EPartjet / Erecons PT jet>40 Ge. V q EPartjet / Erecons q La coupure en Pt sélectionne les jets dont la mesure de l’énergie est surestimée => influence sur la mesure de Mtop et MW 30<Erecons<35 Gev 50<Erecons<55 Gev D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 7

W and Top in ttbar events n Effet de la coupure en PT sur MW et MTOP q q q Sélectionne plutôt les jets dont l’énergie est surestimée => la masse du W (et du Top) sont modifiées La différence de calibration entre lots de différents PT est purement statistique, calculable (ou déterminée via du MC) si la résolution et le spectre en PT sont connus MTop n MW => Pour mesure de MTop : Nécessité dans tout les cas de recalibrer même si JES est parfaite avant In-situ calibrations D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 8

JES avec evts /Z +jet n /Z+jet q q n n n et Z sont bien calibrés et balancent en PT le système hadronique 20 < PT <60 Gev Z+jet 2 Hz @ 1033 +jet 0. 1 Hz @ 1033 PT >60 Gev Z+jet 0. 1 Hz @ 1033 +jet 2 Hz @ 1033 q q Pt balance: • • • Calculated from the leading recoiling jet and photon. Sensitive to out of cone showering, gluon radiation, UE and detector effects. Relative jet clustering studies +jet : stat plus élevée mais QCD BKG Pt balance ou méthode Etmiss projection PT range 40 400. , large Eta range Biais Possibles: trigger et procedure selection Sensible a ISR modelling à bas PT Mesure UE, out of jet corr ( +jet) q • • PT 20 60 4% PT 60 120 1. 5% dan Towey T 15? D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse PT>120 0. 4% Missing Et projection: • • Vector sum of everything in the calorimeter. Sensitive to particle response only. Recoil of complete hadronic system against the photon 9

JES avec evts +jet n n n p. T balance = (p. T jet – p. T photon)/ p. T photon Fit peak region iterating a gaussian fit between ±σ around the most probable value Gamma selection isolation & ET>30 Ge. V Select Highest p. T jet apply phi back-to-back cut > 1750 p. T balance = (p. T parton – p. T photon)/ p. T photon D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 10

JES avec evts +jet Parton level Particle level Cone 0. 7 Reconstruction level Cone 0. 7 Parton level Particle level Kt Reconstruction level Kt p. T balance Too close to the generation cut (p. Tγ+p. Tparton)/2 (Ge. V) Biases on p. T balance MOP for the different jet algorithms: Algorithms Cone 0. 7 Cone 0. 4 Kt Parton level -1 - 0% Particle level 1 - 0% -7 - -3% 7 - 1% Recon level -2 - 0% -15 - -7% 10 - 2% Selection gives <1% bias Travaux en cours sur CSC pas encore de résultats D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 11

JES from W jj in ttbar events ü Validation de toutes les corrections appliquées sur les ‘particles jets’ ü Mesure de parton JES pour les ‘ligth jets’ on data n JES to parton level q q q n Global JES factor JES in function of Jet Energy, , . . Limité q q q n Rescale jet to parton energy JES = 1/ (Ejet / Eparton) aux ‘light’ jets avec p. T>40 Ge. V | |<2. 5 pour des jets entre 40 et ~300 -400 GEV calibration dédiée pour le TOP? D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 12

JES from W jj in ttbar events principe n La masse du W est une référence très précise q La masse du W dépend essentiellement de JES q Angle (J 1, J 2) bien mesuré (au % pour tout cosjj) MWparton / Mjj(cosjj, Eparton) n MW 30 Me. V cosjj q Impact sur syste JES: 2 pour mille D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 13

JES from W jj in ttbar events principe n La masse du W est une référence très précise q MW 30 Me. V n La masse du W dépend essentiellement de JES n MAIS en général q JES (E=40 Ge. V) # JES (E=100 Ge. V) q JESJ 1 # JESJ 2 (EJ 1 # EJ 2) q => Simple rescaling à la masse PDG du W insuffisant q => Spectres de MW par fenêtres en d’énergie de jets permettent de séparer les contributions JESJ 1 et JESJ 2 D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 14

JES from W jj in ttbar events méthodes n 3 méthodes etudiées pour extraire JES q Méthode 2 ( voir note scientifique SN-ATLAS-2004 -040 ) n n n n Contrainte sur MW, minimisation evt par evt, Extraction de (j 1) et (j 2) par evt L’énergie de chaque jet est libre de varier à l’intérieur de sa résolution => les jets de plus basse énergies sont plus modifiés. détermination de JES = pic de la distribution des (E) Ne permet que de déterminer JES en fonction de E. ! En principe pas de raison que la miss-calibration dépende de la fonction de résolution Autres méthodes préférées (utilisée en partie dans sélection W voir AI Etienvre talk) D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 15

Extract PEAK values for various energies FSR contrib (E=Ei) Deduced function JES(E) E (Ge. V) D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse =f(E)

n JES from W jj in ttbar events 3 méthodes étudiées pour extraire JES q Méthode ‘Template’ (Nathalie Besson, J schwindling et al. ) n n n Simple dans le principe Histogrammes MW ‘templates’ fabriqués à partir du MC en variant la JES et la résolution ( *expected résolution) Comparaison des spectres de MW ‘templates’ et Data pour extraire JES et résolution en énergie Toutes les corrélations Energie –résolution sont prises en compte via le MC Extraction d’une JES globale Ou fonction de l’énergie : Suppose alors une fonction a priori pour JES (E) (contrainte par les spectres MW en fenêtre de masse) D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 17

JES from W jj in ttbar events méthodes n 3 méthodes etudiées pour extraire JES q Méthode ‘Itérative’ (E. Cognéras, D. P) n n n n plus complexe dans le principe Dédiée a la détermination de JES en fonction de var=E, Eta, … Ne suppose aucune forme pour JES(var) a priori Pas de détermination de la résolution (en principe possible) Limite la dépendance au MC Input: pic des spectres de MW en fonction variable etudiée (var=E, Eta, . . ) non pas spectres entiers comme avec template Compare MWpic(var) à MWPDG ou MC q q n Si MC: Nécessite la connaissance de la résolution data a injecter dans MC => corrélations énergie-résolution issue du MC SI MW PDG : Nécessite la connaissance de la résolution et spectre E, PT data pour calculer les corrélations énergie-résolution Seule MW ‘pic’ est évaluée, sans mesure de résolution, donc demande mois de données que méthode ‘Template’ D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 18

JES from W jj in ttbar events méthodes n 3 méthodes etudiées pour extraire JES q Méthode ‘Itérative’ n n A partir des spectres de MW par fenêtres en d’énergie de jets extraction des valeurs MW peak M M n n W W applique R(E) a chaque jet M 3 itérations W Ejet (Ge. V) D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 19

JES from W jj in ttbar events corrélations Energie –résolution n La résolution finie du calorimètre induit des biais dans les distributions en tranches d’énergie ++ JES%Eparton E_jet Ej= ai Epi overestimated (E/Ep)j = Ej / ( ai Epi) underestimated ++ JES%Erecons j i-1 q q i i+1 E_part biais purement statistique, calculable (ou déduit du MC) si la résolution est connue Méthode Template tiens compte ‘automatiquement’ des biais via la simulation D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 20

JES from W jj in ttbar events n Selection d’un lot de W tres pur q A partir d’evts ttbar n n Jets avec Pt>40 Ge. V 1 eres données: selection ‘topologique’ q q q n j 1 W 1 j 2 b 1 W 2 t 1 t 2 l(e, m) b 2 Choix des deux jets du W R(J 1, J 2) min Choix du b jet R(W, b) min Coupure sur la masse du Top reconstruite MTop MW 4000 jets pour 750 pb-1 pureté 80% D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 21

JES from W jj in ttbar events résultats n Résultats avec CSC 12 samples q Les deux méthodes donnent des résultats équivalents. n n n q Le résultat (PT>40 Ge. V) n’est pas sensible au BDF combinatoire Le résultat (PT>40 Ge. V) n’est pas sensible au coupures de sélections Pour Template, Le résultat (PT>40 Ge. V) n’est pas sensible a des inputs différents sur JES et résolution Sur les CSC 12 pour les jets avec PT>40 Ge. V, JES est ~constant avec l’énergie => direct rescaling s’applique ! D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 22

JES from W jj in ttbar events q Template mjjb [Ge. V] Statistical error ~ 0. 4% for 1 fb-1 Systematics ~ 0. 5% PTcut = 40 Ge. V Njets ≥ 2 All pairs ± 0. 6 Ge. V ~ ± 0. 6% After calibrati on « shake » the input jets from the start (scale by 0. 98 or 1. 02, add an offset of ± 2 Ge. V) Determine the JES Calibrate all jets (light and b jets) by 1/JES Look at mtop vs m. W Before calibrati on <mjj> ~ 82. 4 Ge. V mjj [Ge. V] (no additional factor for b jets mjjb < 175 Ge. V) D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 23

JES from W jj in ttbar events q Iterative Meth + JES THEO + JES found JES THEO/JES found D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 24

Conclusion on JES n Iterative Méthode q Stat error n n q 750 pb-1 0. 5 % 200 pb-1 1. 5 % 100 pb-1 2. 0 % the stat error is lower at lo lumi if we consider only a global JES (not in function of Ejet) syst error for JES in function of E n n jet resolution 1% jet spectra 1% BKG <0. 5 % bjet JES/light jet JES (for 10 % error on resolution function) (10 % error on MC spectra) croud estimate 10 % (MC modelling syst) croud estimate D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 25

Conclusion on JES Systématiques sur la masse du TOP q q n light JES bjet JES 0. 9 0. 6 per %JES error MTOP error with 100 pb-1 (light jets+b jets) q Avec estimations JES actuelles : syst error 3 Ge. V (including stat+syst JES light jets+b jets) n En préparation q q q Etudes effet pile-up, ISR, FSR Calibration en eta, phi Calibration à plus bas Pt JES TOP s’applique t’elle sur autres jets … D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 26

BACKUP D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 27

Jet reconstruction in the ATLAS documentation sur la reconstruction/calibration des jets dans calorimeter https: //twiki. cern. ch/twiki/bin/view/Atlas/Introduction. To. Hadronic. Calibration longitudinal energy leakage detector signal inefficiencies (dead channels, HV…) electronic noise calo signal definition (clustering, noise suppression , …) dead material losses (front, cracks, transitions…) detector response characteristics (e/h ≠ 1) jet reconstruction algorithm efficiency added tracks from in-time (same trigger) pile-up event Reconstruction pile-up noise from (off-time) bunch crossings added tracks from underlying event lost soft tracks due to magnetic field physics reaction of interest (interaction) level) D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 28

Calibration en énergie des Jets in the ATLAS n Towers (/ Clusters) reconstruction calorimeter Calorimeter jet n Jet reconstruction n n Choix input (towers/(or topoclusters)/particles jet) =>Jet Non calibré Choix algo (‘standard’: sur Tower, seeded iterative cone jets avec split/merge, E-scheme) Choix taille jet suppression bruit electronique, . . . Jet calibration to particle jet (corr effets detector) q q e/h compensation, corrections (dead material) Global Jet calibration ( absolute scale calib. ) n n Or (Local Hadron calib) Final parton level corrections avec calibrations in-situ q q q => Jet calibré Tune Di-jet MC to Data Match thruth particle jets and reco jets and fit calibration function in E, ( standard: H 1 style) q n To particle jet To parton =>Physics jet Mesure UE, out of jet corr ( +jet) Validation de toutes les corrections précédentes + mesure de parton JES on data ( /Z+jet, Wmass in Top evts)+ energy resolution en énergie (Di-jets) and MC Correction des différences light jets, b jets, gluon n b jets corr : From Top mass, Z+b-jet, MC (mesure Top mass) D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 29

General Considerations for Calorimeter Jets general considerations for tower jets: v tower jets have no constituents in AOD → little flexibility, stuck with default jet collections (cone 0. 4/0. 7, Kt 0. 4/0. 6), in particular no weights for constituents and no possibility to change the cell signal weights, limited incorporation of calibration feedback; v seed efficiency poor at low Pt → lower threshold increases fake jets, careful investigation needed here! v includes many cells without signal → limited performance due to potentially large noise contribution, especially with pile-up; v refined jet calibration with jet shapes is limited to very few variables, even in the ESD (mostly energy sharing, some profile/jet energy density measures…); general considerations for cluster jets: v cluster jets have constituents in AOD → much more flexibility, can even investigate new jet finders and/or different configurations of existing ones; v refined jet calibration can include constituent weights, but no feedback to cell weights – which is anyway not desired! v uses only cells with some signal significance (established in cluster context), small noise contribution; v clustering generates seeds rather than splits them (like towering does); v refined jet calibration can use jet composition and even cluster moments in the AOD → lots of room for investigation of jet shape based calibration techniques, meaningful jet mass, etc. D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 30

Early Jet Analysis Strategies (2) validation of hadronic cluster signal important for cluster jets: v stability, especially with respect to noise/pileup, needs to be understood quickly → essential input to jet energy scale; v can use isolated tracks and track/cluster matching in minimum bias or tau decays (background? ) to measure E/p (AOD); v also look at cluster based event shapes to measure signal stability; v cluster reconstruction validation requires access to ESD; v need to establish list of variables useful to validate the hadronic energy scale in collision physics with and without jet context; uncalibrated cluster N. Davidson, JET 8 phone conference, June 7. 2007 trigger calibration and efficiencies: v need to verify pre-scales and trigger jet calibration wrt offline jets; D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 31

noise, electronic calibration, dead/hot cells, mapping, detector sensitivity changes in light/current yields, loss of part of the active medium (HV pbs), change of location (sagging etc. )… Tower Jet Validation & Calibration Tasks signal stability wrt (coherent) noise, luminosity (pile-up), seed formation, … jet performance validation! mapping, relative calorimeter alignment, … efficiency, fakes, jet shapes, effects of pile-up, alignment, seed efficiencies, … detector level validation! jet energy scale, trigger & reconstruction efficiencies, fakes due to calibration, signal stability, crack & dead material corrections, … IN-SITU/ABSOLUTE CALIBRATION validation and final calibration in analysis context, … physics reference system (vertex association), tracks in jets, refined calibration in event context, pile-up after calibration, … low level of factorization! D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 32

noise, pile-up (validate constant signal significant thresholds), cell signal losses, stability wrt (coherent) noise, luminosity (pileup), cluster seeding (sensitivity at low energies), … Cluster Jet Validation & Calibration Tasks cluster shapes, relative calorimeter em scale calibration, trigger signal bias, stability of classification detector level validation! cluster shapes, relative calorimeter em scale calibration, signal stability, … jet performance validation! efficiency, fakes, jet shapes & composition, effects of pile-up, alignment, seed efficiencies, … physics reference system (vertex association), tracks in jets, refined calibration in event context, pile-up after calibration, … higher level of factorization! D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 33

JES ‘MC’ avec les CSC 12 (30 microns) JETS JES at parton level (parton jets/recons jets) PT jet>40 Ge. V EParton / Erecons q EPartjet / Erecons n TOWER q Calibration différente ! D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 34

JES avec les CSC 12 (30 microns) TOWER JETS n Calibration du détecteur (particle jets/recons jets) n JES at parton level (parton jets/recons jets) D. Pallin PAF 2007 ; Seignosse 35