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LHC-ATLAS 実験における チャンネルを用いた ヒッグス粒子の探索

LHC-ATLAS 実験における チャンネルを用いた ヒッグス粒子の探索. 東京大学大学院 理学系研究科物理学専攻 川本研究室 黒崎龍平. 平成 25 年 1 月 30 日. Outline. 序論 本研究の目的 LHC 加速器と ATLAS 検出器 探索について 解析 事象選択 背景事象の見積もり 結果と 考察 まとめ. 本研究の目的. 2012 年、 LHC 実験において、 ZZ/W + W - / γγ へ崩壊する、 質量約 125GeV の 新粒子 が発見された W/Z ボソンと結合、 top quark とも結合？

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LHC-ATLAS 実験における チャンネルを用いた ヒッグス粒子の探索

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Presentation Transcript

  1. LHC-ATLAS実験におけるチャンネルを用いたヒッグス粒子の探索LHC-ATLAS実験におけるチャンネルを用いたヒッグス粒子の探索 東京大学大学院 理学系研究科物理学専攻 川本研究室 黒崎龍平 平成25年1月30日

  2. Outline • 序論 • 本研究の目的 • LHC加速器とATLAS検出器 • 探索について • 解析 • 事象選択 • 背景事象の見積もり • 結果と考察 • まとめ

  3. 本研究の目的 • 2012年、LHC実験において、ZZ/W+W-/γγへ崩壊する、質量約125GeVの新粒子が発見された • W/Zボソンと結合、top quarkとも結合？ • いまのところ、”Higgs-like particle” • フェルミオンとの結合(湯川結合)の直接測定が重要 • H -> bb, , , など • ボトムクォーク対へ崩壊するヒッグス粒子の探索を行った H->gg探索 H->ZZ探索

  4. LHC加速器とATLAS検出器 • ATLAS検出器 • 内部飛跡検出器 • カロリメータ • ミューオン検出器 • LHC加速器 • 全長約27km • 最大で√s=14TeVの陽子陽子衝突が可能 • 使用した実験データは • √s=7TeV,積算ルミノシティ4.7fb-1 • √s=8TeV,積算ルミノシティ13.0fb-1

  5. LHC実験での探索 • =8TeVの衝突における、125GeVのヒッグス粒子の生成断面積は • ggF : 20pb • VBF : 1.6pb • WH : 0.7pb / ZH : 0.4pb • への崩壊比 : 58% • ggF/VBF, は終状態がジェットのみ。背景事象が多く、探索に不向き • VH随伴生成であれば、レプトンが出るため、背景事象の大幅な抑制ができる • :本研究で使用した解析チャンネル ヒッグス粒子の生成断面積 過程 ヒッグス粒子の崩壊比

  6. 信号事象と背景事象 • 主要な背景事象 • W+jets • ttbar • Diboson(WZ) • Singletop • Multijet • 信号事象の特徴 • エレクトロン/ミューオン1個 • ニュートリノ1個 -> Missing ET • Transverse mass peak • ボトムジェット2個 • Dijet mass peak：これを見る • WとHがBack to backに出やすい WZ W+bb ttbar single top

  7. 事象選択( 側) • エレクトロン/ミューオンの選択 • pT>25GeV • Isolation • Exact 1 electron or 1 muon • Missing ET cut • Transverse Mass cut • Lower cut : Multijet背景事象の抑制 • Upper cut : ttbar背景事象の抑制 Missing ET分布 Transverse mass分布

  8. 事象選択( 側) • ジェットの選択 • pT>45GeV + pT>20GeV • Exact 2 jets • DR(bb) cut • DR : 2本のジェットの距離 • 信号事象は、Wボソンが高いpTを持つとき、Higgsも高いpTを持つため、DR(bb)が小さくなる • <200GeVではLower Cut, >150GeVではUpper Cut DR(bb)分布(Low pT(W)) DR(bb)分布(High pT(W))

  9. 事象選択(Bタグ) • ボトムクォークは寿命が長い→特徴的な飛跡を残す • 飛跡の情報からb-jetらしさを数値化して識別 • b-jetに対する効率70%に対して • c-jet効率：20%程度 • light-jet効率：1%程度 • ２本のジェット両方に適用

  10. 事象選択(カテゴリ分け) Wボソンが高いpTを持つような領域は、事象数は少ないものの、S/N比が良い WボソンのpTに応じて5つのカテゴリに分割して解析を行った 期待される発見感度は、カテゴリ分けしない場合と比較して、40%程度向上 ④ ⑤ ③ ① ② 信号事象と主要な背景事象の 分布

  11. 背景事象の見積もり(概要) • 本解析チャンネルは、背景事象の量や種類が多い。背景事象の見積もりは慎重に行う必要がある • 主にMCシミュレーションを利用して見積もったが、より正しく見積もるために、必要に応じてデータを利用した • Multijet背景事象は、統計量の問題でシミュレーションから見積もることが困難なため、データから見積もった • MCとデータとの間にずれがある場合は、データを利用してMCの形を補正した • 断面積やk-factorなど、規格化に関する不定性を抑えるため、できるだけControl Regionのデータを利用して規格化を行った

  12. 背景事象の見積もり(Multijet) • Multijet背景事象は、実験データから見積もった • 左：LeptonのIsolation条件を逆にして解析した分布 • JetがLeptonにFakeした事象がエンハンスされる • これがMultijet背景事象分布を再現していると考える • 中央：通常のIsolation条件での分布 • Multijet背景事象分布（桃色）は、左の分布をスケールすることで得た • 右：Multijet背景事象のCR(Control Region)の分布 • MET<25GeV, MT<40GeVを要求 • Dijet mass分布の形はよくデータを再現している

  13. 背景事象の見積もり(ttbarの補正) • ttbarのMCは、データを上手く再現していない • 特に、METやのずれとして表れる • でのカテゴリ分けを行うため、が正しくModelingされていることが重要 • ttbarのCR(4jet)を利用して、MCの形を補正した • 別のCR(3jet)で、補正が正しく行われていることを確認した ttbar CR (4jet) ttbar MCに対して適用した補正係数

  14. 背景事象の見積もり(W+jetsの補正) W+light/W+c jetsも、CRにおけるデータとMCにずれ DR(jj)分布を補正することで、他の分布もよく一致するようになった DR(jj) pT(W) DR(jj) 1tag m(jj)

  15. 背景事象の見積もり(フィットによる規格化) W+jetsおよびttbar背景事象は、CRのデータにフィットすることで規格化を行った W+bについては、やDRbbへの補正を行っていないため、 <150GeVと >150GeVとで別々に規格化している W+light CR W+c CR W+b(LowpT), tt CR W+b(HighpT), tt CR

  16. 結果 • 見積もった背景事象は、 • ヒッグス粒子の信号が期待されない領域で、観測データとよく一致 • 信号が期待される領域に、明らかなデータの超過は見られなかった : 200GeV以上 Expected BG : 0-50GeV : 50-100GeV : 100-150GeV : 150-200GeV

  17. 生成断面積に対する制限 観測された事象から、標準模型ヒッグス粒子の生成断面積に対する制限をつけた 125GeVに対して、CLsによる信頼度95%で、標準模型の生成断面積の2.8倍以下 • 実際に観測された事象から得られた制限 • 背景事象のみを仮定した場合に期待される制限 • 背景事象＋mH=125GeVのヒッグスを仮定した場合に期待される制限 • ヒッグス粒子がいたとしても、期待されるExcessは1σ程度

  18. CMSとの比較 • CMS : ATLASと同様に、LHCに設置された検出器 • エネルギー/ルミノシティほぼ同じ • VH,H->bb探索の結果を比較すると、CMSの方が発見感度が高い • MVA、Dijetmassの補正などが効果的 • 背景事象の見積もりの正確さには疑問？ VH,H->bbの結果(CMS) VH,H->bbの結果(ATLAS)

  19. まとめ LHC-ATLAS実験で得られた、√s=7TeV,/Ldt=4.7fb-1および√s=8TeV, /Ldt=13.0fb-1のデータを使用して、WH -> lvbbチャンネルにおけるヒッグス粒子を探索した 事象のカテゴリ分けを行うことで、発見感度を約40%上昇させた 実験データを使用してMCの補正や規格化を行うことで、より正確な背景事象の見積もりを行った ヒッグス粒子の発見／棄却に必要な発見感度には届かなかった 125GeVのヒッグス粒子に対して、生成断面積が標準模型の2.8倍以下という制限をつけることができた MVAなどの利用により、改善の余地がある

  20. Backup

  21. 背景事象の見積もり(系統誤差) • Bタグ効率やエネルギースケールなどには不定性がある。それらを変化させた場合の、分布の形状の変化を系統誤差として導入した • 信号事象やDiboson事象は、理論計算の不定性(約10%)や、Bタグ効率の不定性(約10%)が主な系統誤差 • W+jets/ttbar/Multijetは、規格化因子のフィットの不定性が主な系統誤差 Jet Energy Scaleの不定性に対する 信号事象分布の変化

  22. Event Display (WH Candidate)

  23. Bタグ • SV1 • Secondary vertex based • IP3D • Impact parameter based • JetFitter • 多段崩壊 • MV1 • ３つを統合した指標

  24. Multijet補足 Multijetの分布を決めるためのTemplate Bタグ後のTemplateは統計量が少ない。 Bタグ前のTemplateを、Bタグ後のMultijet背景事象の見積もりに使用した。 ただし、30%の系統誤差をつけた。

  25. 系統誤差

  26. 結果 : mbb(7TeV) All pTW : 0-50GeV pTW : 50-100GeV pTW : 100-150GeV pTW : 150-200GeV pTW : 200-GeV

  27. 7TeV/8TeV単体のExclusion Limit

  28. 背景事象の断面積とk-factor

  29. Profile Likelihood 系統誤差をNuisance Parameterとして、測定されたデータに対してフィットする。

  30. Detector Performance だいたいこれくらい

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