1

Jety ve srážkách

těžkých iontů na detektoru

ATLASMartin Spousta

HI jet ATLAS working group: Jiří Dolejší, Brian Cole, Nathan Grau, Wolf Holzmann, Aaron Angerami

2

hadrons

hadrons

hadrons

hadrons

Cronin effectShadowing, EMC effect

pp AA

In medium modified FF

Základní schéma

3

Modifikované FF, jeden příklad

Médiem modifikované FF:

prům. ztráta energie

spektrum vyzařovaných gluonů

transportní koeficient

délka dráhy v médiu

4

- potlačení hadronů s vysokým z = p(hadron) /p(jet) - rozšíření spršky - nárůst celkové multiplicity částic ve jetu- potlačení 3-jetové topologie- energetické ztráty v závislosti na mq

Medium

Různé přístupy vedoucí k FF (dráhový integrál, přiblížení QFT při konečné teplotě, higher-twist přiblížení, …) různé scénáře pro jet quenching x hlavní rysy obdobné:

- vlastnosti media v rané fázi (hustota, teplota, počet stupňů volnosti, opacita/viskozita …)

- mechanismus ztráty energie, způsob hadronizace ve vakuu/v médiu

Co lze zkoumat

5

Co budeme vidět na LHC energiích?

Těžko-iontová srážka s jety “Čisté” pp jety

?

En

erg

y

En

erg

yeta

phi

eta

phi

… možnost měřit „opravdové“ jety,

ale jak se vyrovnat s pozadím?

6

Generation

HepMC

Simulation

G4 Hits

Digitization

G4 Digits

Reconstruction

ESD

Analysis

Real Data

ATLAS-CSC-01-02-00Rome-FinalATLAS-DC3-07

HIJINGHYDJET Pythia

Herwig

CBNT AANSAN

Tower Noise suppression

Calo Cells

Tower Building

Calo Towers (0.1 x 0.1)

Jet Finding

Calo Jets(not calibrated)

Jet Calibration(e/h, inactive mat.)

Calo Jets(calibrated)

Jet ET Scale Corrections(noise, pile up,

algorithm effects)Physics Jets

In-situ Calibration

(underlying event, physics environment)

Physics Jets

Cone 0.4, 0.7

kT

ppAA

Vhodné algoritmy

7

Clone Cells

Calibrate Cells

Find Seeds: FixedThreshold

Find Seeds:SlidingWindow

Perform CellBkgr Subtraction

Perform TowerBkgr Subtraction

EventsAvgCellBkgrSubtr

AvgCellBkgrSubtr

SetCellBkgrSubtr

EventsAvgTowBkgrSubtr

AvgTowBkgrSubtr

Build Towers

Build Towers

Read Events –Averaged Bkgr

from Files

Read Events –Averaged Bkgr

from Files

Build “ProtoJets”, Run Cone Algorithm

Calibrate JetsCryoCorr or JetScale

or both or none

Apply Cuts, Receive Jets

8

Pythia

9

Merged

10

Merged after “Cell Bkgr Subtraction”

11

rozlišení pozice jetu

rozlišení energie jetu

12

Jet energy scale problem

Mean(Et/Et) RMS(Et/Et) Fake-rate/Efficiency

Et/Et

13

with

out c

alib

ratio

nEta dependence: et_jet = 10 GeV – inifinity, AvgCellBkgrSubtr compared with:

Left: Cone4TowerJets Right: Cone4TruthJetsw

ith c

alib

ratio

n

14

AvgCellBkgrSubtr without calibration vs. Cone4TowerJets without calibration

15

Sources of the jet energy scale problem

1) Lose efficiency at energies bellow 60 GeV we are effectively picking up only upwards fluctuations (see last slide, generally - good correlation between efficiency and jet scale shift)

2) For energies above 60 GeV still jet scale shift (this shift is eta-dependent, layer-dependent and calibration dependent)

3) HIJING “mini-jets” (see correlation between the sum of Pt of HIJING particles (from the jet area) and the shift in the jet energy)

4) Some technical problems: problem with truth jet reconstruction at 12.0.6, …

16

Jet Shape

• jet shape determined using cells

• calibrated or non-calibrated cells can be used

• implementated within HIJetAnalysis package

• here: Pythia = open markers

… jet ET distribution, where is binning parameter

… first two radial moments

• what is stored in ntuples:

17

Jet Shape

Comparison:

• Pythia = open markers, J3 bin, 400 events

• Merged = full markers, J3, b2, AvgCellBkgrSubtr

Comparison:

• Pythia truth jets = open markers, Pythia reco jets = full markers

• J3 bin, 400 events

18

… radiální momentypp PbPb

R=0.1

R=0.2

R=0.3

R=0.4

Další vhodné pozorovatelné…

… rozdíl mezi u-jety a b-jety pozorovatelný i v

PbPb

19

Track to Calo matching

Algorithm:• loop through jets, navigate back to towers, save towers in a temporary array• loop through tracks, for each track loop through saved towers and save the track if dEta(tower,track)<dEtaPhiMin && dPhi(tower,track)<dEtaPhiMin• for the saved track save also the tower index of the corresponding tower and the jet index• implemented in: HIJetAnalysis/HIJet_CBNTAA_JetTracks

• 400 Pythia events, J3 in 12.0.6• Et(Tower) vs. Pt(track)• non-calibrated towers• Pt_min for track = 4 GeV• problem - for same tracks: Pt(track) > Et(Tower)

=> future tuning:• correction on magnetic field bending (reject a track if for any near tower in good direction Pt(track) > Et(tower))• instead of tuning of this tool usage of existing JetRec track to calo matching tool

20

Track to Calo matching, Pythia

Et(Tower) vs. Pt(Track)

… two different calibrations on towers (slightly better then

without calibration)

H1WeightRomeHack

H1WeightSCS12Cone4

Et(Jet) vs. SumOfPt(tracks within jet)

… works well

21

Track to calo matching, shape of the jet from tracking

, between a track and jet axis (400 Pythia J3 events)

Pt,min(track) = 4 GeV Pt,min(track) = 4 GeV

Pt,min(track) = 1 GeVPt,min(track) = 1 GeV

22

• jT is transverse moment of a constituent of jet with respect to the jet axis

• z is a fraction of longitudinal moment of a constituent with respect to the jet axis

• opened = truth (Pythia particles within a jet and & Truth jets)• full = reco of Pythia event (tracks that match calorimeter towers of a jet)• no fake tracks and ghost rejection …• same distributions for merged events on the way

Track to Calo matching, jT and z distributions

23

Závěr: Proč se zabývat jety ve srážkách těžkých iontů

- Lze zkoumat vlastnosti media v rané fázi (hustota, teplota, počet stupňů volnosti, opacita/viskozita …)

- Lze zkoumat mechanismus ztráty energie, způsob hadronizace ve vakuu/v médiu

- Lze proměřovat fázový diagram jaderné hmoty- Experiment přináší neočekávané výsledky- QGP je pohled do minulosti …

- Byly vytvořeny a stále se vyvíjí algoritmy pro práci s HI pozadím a rekonstrukci jetů, algoritmy pro měření důležitých fyzikálních veličin (jet shape, radiální momenty, jT, z, …)

- Intenzivně probíhá práce na Jet energy scale, vývoji algoritmů a měřitelných pro lepší charakterizaci HI pozadí, možnosti měření (W,Z)-jet eventů

Závěr: Současný stav (HI) jet programu pro detektor ATLAS

24

Založní snímky

25

Další nástroje na výzkum QGP

zvýšení produkce podivných částic

potlačení produkce kvarkonií

měření přímých fotonů

26

Phase Diagram for Nuclear Matter Phase Diagram for Nuclear Matter

Fázový diagram jaderné hmoty

27

Presampler Barrel em.

End-cap em. Tilecal

LAr end-cap Forward calorimeter

The whole calorimeter

Population of different

layers(100 events)

0.9

2.5

0.9 0.3

1.2

3

4.5

Average Hijing background

(around 3 GeV)

28

Presampler Barrel em.

Endcap em. Tilecal

LAr end-cap Forward calorimeter

The whole calorimeter

5

25

0.4 0.02

1.6

8

30 100%

15%30%

50%

Population of different

layers(an example)

Pythia pp-jets

process: qq → WH(120) → uu

29

Co je měřeno na RHIC

Medium

… situace je však komplikovanější

30

Globální proměnné

centralita srážky celková multiplicita nabitých částic celková transverzální energie

azimutální prostorová nesymetrie azimutální anizopropie spektra hybností hadronů (viz hydrodyn. model) určení interakční roviny

Out of Plane

In Plane

zkoumání závislostí pozorova-ných jetů na délce dráhy v médiu

b dN/d ET

31

Co je měřeno na RHIC

32

Co je měřeno na RHIC

Medium

33

Au+Au 0-10%preliminary

„Near-side structure“ - pouze gluonové brzdné záření + flowing medium? - zahřátí média procházejícím partonem a následná rekombinace partonů z média ? - …

Co je měřeno na RHIC

Medium

34

„Away-side structure“ - Machův kužel?- “ohyb” jetu v mediu?- …

*

2

*

* 0

θ* = 120

Co je měřeno na RHIC

mach cone

Mediumaway

near

deflected jets

away

near

Medium

35

Mediumaway

near

MediumMedium Medium

RAAdvou částicové

korelacetří částicové

korelacetvar jetu,

multiplicita

RHIC

LHC

36

LHC energie

QCD

Experiment

Phenomenology

C.A.Salgado, U.Wiedemann

37

RHIC LHC

p-p Au-Au p-p Pb-Pb

Top Energy (TeV/nucleon)

0.1 0.25 7 2.76

Average luminosity (cm2s-1)

1031 1026 1034 1027

<dNch/d> ≈600 200 ≥3200

Heavy Ions at the ATLAS detector, few numbers

Pixels 2%

SCT 20%

TRT ---Inner detector

ET/GeV

Presampler 0.69

Barrel em. calorimeter 1.87

End-cap em. calorimeter 2.14

Tilecal 0.37

LAr end-cap 0.57

Forward calorimeter 0.17

The whole calorimeter 2.91

Calorimeter

38

Medium

39

Pb

Motivace

Hmota dominovaná gluony

Jet quenching

Pb

potlačení J/a

Nárůst počtu podivných částic

NA 50

RHIC

AGS