4.5 Correction des jets semi-muoniques
4.5.4 Résolution en énergie
On pourrait penser que la correction semi-muonique n'est pas si cruciale que ca pour les analyses qui comparent données et simulation, comme celle qui sera présentée au chapitre5. En eet, si données et simulation sourent des mêmes biais, la comparaison devrait être toujours valide. Si la correction semi-muonique se contente de déplacer la valeur moyenne de la masse de la paire b¯b vers la valeur de la masse du Higgs qui correspond à la simulation utilisée, alors son intêret est limité. Ce qui compte, c'est l'apport en résolution qui provient d'une telle correction. Nous avons montré que la correction dérivée à partir de l'échantillon t¯t peut être utilisée sur d'autres processus comme par exemple Z0 → b¯b. Nous utilisons donc ce processus pour estimer précisément le gain en résolution que donne la correction. Pour ce faire, nous reconstruisons le pic du Z0 à partir de la paire b¯b, et nous comparons la résolution avec
Quantité Sans correction Avec correction
Valeur moyenne 74,07 75,63
RMS 14,48 14,29
r 0,195 0,189
Gain en résolution 3,1%
Tab. 4.8 Valeur moyenne et RMS de la distribution du pic du Z0 avec et sans correction (inclusive), et gain en résolution.
et sans correction semi-muonique. Nous utilisons cette fois-ci un échantillon inclusif dans lequel on ne requiert pas de muon au niveau générateur. Un bon estimateur de la résolution r pour la distribution de la masse du Z0 est le rapport
r = RM S
valeur moyenne (4.39)
Plus r est petit, meilleure est la résolution. La gure4.33montre la masse du Z0, reconstruite à partir de la paire b¯b avec et sans correction semi-muonique. Le tableau4.8résume les valeurs de la moyenne et du RMS des distributions. Comme on peut le voir, la correction semi-muonique déplace le pic du Z0 de 74,07 GeV (sans correction) à 75,63 GeV (avec correction), soit un décalage de 2%. On remarque que la masse obtenue ne pique pas à la masse du Z0, qui est de 91,2 GeV. Cela est dû au manque de corrections Jes spéci ques aux jets de b. En outre, on a r = 0,195 sans correction et r = 0,189 avec correction, soit un gain en résolution d'environ 3,1%.
(a) sans correction
MZ
Events
(b) avec correction
MZ
Events
Fig. 4.33 Distribution de la masse invariante du boson Z0 reconstruit à partir de la paire b¯b. L'ap- plication de la correction semi-muonique rapproche le pic du Z0 de sa valeur nominale de 91,2 GeV. Celle-ci n'est pas atteinte car il n'existe pas de corrections Jes spéci ques pour les jets de b. De plus la correction inclusive est utilisée. On constate un gain de 3,1% sur la résolution via l'estimateur r.
4.6 Conclusion
Nous avons vu dans ce chapitre comment l'énergie des jets mesurée est corrigée a n de prendre en compte divers eets instrumentaux et de ramener cette énergie à celle du niveau particules, c'est-à-dire l'énergie du jet avant interaction avec le calorimètre. La correction a la forme
Ejetparticule= E
d´etecteur jet − O
Fη× R × S (4.40)
où
1. O est la correction de seuil. De l'énergie provenant des interactions multiples, du bruit électro- nique et de la radiation résiduel de l'uranium qui consitute le calorimètre est déposée dans le cône du jet.
2. Fη et R sont les corrections de réponse relative et absolue respectivement. Le calorimètre n'a pas une réponse linéaire en énergie, et il n'est pas homogène en pseudo-rapidité, ne serait-ce qu'à cause de la région inter-cryostat qui est mal instrumentée.
3. S est la correction de gerbe. De l'énergie qui ne provient pas du jet de particules entre dans le cône calorimétrique, ou à l'inverse de l'énergie qui devrait s'y trouver en sort.
Les jets de b et c peuvent présenter une désintégration semi-muonique au cours de la fragmentation du quark initial. Lorsque c'est le cas, de l'énergie est emportée par le neutrino et n'est donc pas incluse dans le jet. Qui plus est, le muon interagit peu avec le calorimètre, ce qui ajoute à l'énergie manquante pour le jet. A n de pallier à cet eet, une correction spéci que a été développée ; son étude et son amélioration a fait partie de ce travail de thèse. La correction semi-muonique développée s'appuie sur des données simulées et permet de se rapprocher du niveau particule. Elle permet d'améliorer la résolution angulaire du jet d'environ 22% et la résolution de la masse d'une résonance b¯b d'environ 3%. Sur l'échantillon Z0→ b¯b, la résolution en énergie par jet s'améliore d'environ 38% pour des jets très centraux lorsqu'on applique la correction semi-muonique.
Une correction en énergie performante, dotée d'une erreur systématique très petite et apportant des gains en résolution est cruciale pour les analyses qui recherchent des états nals de type di-jet comme l'analyse W H dont la pierre d'angle est la reconstruction d'une paire b¯b. C'est cette analyse que nous allons maintenant détailler.
Chapitre 5
Recherche du boson de Higgs dans le
canal W H
Comme on l'a vu au chapitre1, le canal dans lequel le boson de Higgs est produit en association avec un boson vecteur W± ou Z0, et se désintègre en une paire b¯b est le plus sensible au Tevatron. C'est donc celui-ci qui a été retenu pour ce travail de thèse.
Ce chapitre décrit l'analyse de recherche du Higgs dans le canal W H, qui a été l'objet de notes référencées par [76] [77] [78] [79] et [80]. Elle s'appuie sur la totalité des données recueillies par DØ au cours du Run IIa, soit environ 1 fb−1. Elle a fait l'objet de présentations aux conférences Moriond et ICHEP en 2007, et va être soumise au journal Physical Review Letter pour publication. Elle fait suite à une analyse similaire s'appuyant sur 0,4 fb−1 de données du Run II [81] [82] [83].
On s'intéresse dans cette analyse aux canaux dits leptoniques, c'est-à-dire dans lesquels le boson W se désintègre en un électron ou un muon et un neutrino. Ce travail de thèse a été eectué sur le canal W → µν, conjointement avec l'analyse W H → eνb¯b. Ces deux analyses sont en eet très proches car rien a priori ne dière dans la topologie ou la cinématique. Comme elles sont indépendantes elles permettent la véri cation du modèle que nous avons construit.
Nous présentons d'abord l'échantillon de données et d'évènements simulés, puis nous maximisons notre acceptance en relâchant les critères de déclenchement. Ensuite, nous construisons pas-à-pas notre modèle a n de décrire les données. Le contrôle du bruit de fond passe par un traitement minutieux de la simulation qui est décrit ici. Un des bruits de fond, le bruit de fond multijet ou QCD, qui consiste en la production de jets et qui est typique des collisionneurs hadroniques, n'est pas simulé mais estimé statistiquement à partir des données. Nous présentons la technique que nous avons utilisée.
Une fois les données bien comprises, nous éliminons une grande partie du bruit de fond en étiquetant les jets selon leur saveur. Comme la signature du Higgs que l'on recherche consiste en deux jets provenant de quarks b, on sélectionne les jets de b. Le bruit de fond étant sous contrôle après étiquetage, on procède à la mise en place d'une sélection par réseau de neurones qui permet d'augmenter la sensibilité de l'analyse.
5.1 Principe de l'analyse
Le principe de l'analyse est le suivant. La signature de la topologie recherchée est
un boson W qui se désintègre en un muon et un neutrino qui n'est pas détecté. On demande donc que nos évènements contiennent un muon isolé et de l'énergie transverse manquante une paire de jets de b provenant du boson de Higgs. On demande donc que nos évènements
trouver dans les évènements à trois jets, si le troisième jet est un faux jet qui provient du bruit calorimétrique ou un vrai jet provenant d'une radiation de gluon. Dans le reste de ce chapitre, tout ce qui est décrit ou montré concerne l'échantillon à exactement deux jets, sauf mention du contraire.
Nous avons comparé données et simulation a n de construire un modèle qui puisse décrire les données. Les mêmes sélections sont appliquées aux données et à la simulation. L'analyse qui est décrite dans ce chapitre comprend les étapes suivantes, eectuées dans l'ordre cité :
1. choix de l'échantillon de données et calcul de sa luminosité intégrée (paragraphe5.2.1)
2. choix des échantillons simulés pertinents. On considère les processus de physique ayant la même signature que le processus recherché (paragraphe 5.2.2)
3. étude du déclenchement (section 5.3)
4. préselection des évènements a n de ne garder que ceux qui ont la topologie recherchée (section
5.4)
5. application de corrections à la simulation. Le détecteur simulé n'étant pas exactement identique au vrai détecteur, des diérences d'e cacité de reconstruction et de résolution existent et doivent être prises en compte (section5.5)
6. repondération additionnelle de la simulation a n de corriger une diérence d'acceptance des muons dans la simulation, ainsi qu'une mauvaise modélisation de la cinématique des jets par Alpgen (section5.6)
7. estimation statistique du bruit de fond QCD qui n'est pas simulé (section5.7)
8. contrôle des distribution obtenues. La simulation doit décrire les données (section5.8)
9. étiquetage des b. A n de réduire l'énorme bruit de fond W + jets, on essaye d'identi er les évènements avec des jets de b et on véri e que dans cet échantillon le bruit de fond est bien sous contrôle (section5.9)
10. mise en oeuvre d'une technique de sélection avancée, le réseau de neurones. Un réseau de neurones permet une séparation accrue du signal et du bruit de fond ce qui apporte une plus grande sensibilité (section5.11)
11. calcul de la limite à 95% de niveau de con ance sur la section e cace de production du boson de Higgs dans le canal W H (chapitre6)
Comme on recherche une résonance b¯b, la masse du système constitué par les deux jets de plus haute impulsion transverse est la variable la plus importante pour nous. La position du pic de résonance est en eet liée à la masse du Higgs qui est inconnue. On scanne donc la masse du système di-jet à la recherche d'un excès qui pourrait être attribué à un signal. L'utilisation d'un réseau de neurones permet d'exploiter toute l'information cinématique et topologique présente dans l'évènement. Une fois le réseau appliqué sur les données et la simulation, sa variable de sortie devient notre variable cruciale que l'on va à nouveau scanner à la recherche d'un excès, qui sera plus facilement détectable s'il existe car signal et bruit de fond sont séparés par le réseau.