B ± → D 0 K ± : État des lieux Analyse du mode D 0 → Ks π + π - (―) (―) X. Giroux, F. Le Diberder, M.-H. Schune Réunion BaBar France 2003 – 20 novembre 2003 - LAL
Jan 15, 2016
B± → D0 K± : État des lieux
Analyse du mode D0 → Ks π+ π-
(―)
(―)
X. Giroux, F. Le Diberder, M.-H. Schune
Réunion BaBar France 2003 – 20 novembre 2003 - LAL
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 2
Introduction
Dans cette présentation : mode D0 → Ks π+ π-
→ Quelles données utiliser ? → Extraction du signal D0K → Suppression du bruit de fond → Calcul d'erreur
mené en parallèle
Analyse du mode B± → D0 K± : extraction de l'angle γ du triangle d'unitarité
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 3
Quelles données pour l'analyse ?
Rouge = skim DKNoir = skim standard B D0 π
Le skim DK ne peut pas être utilisé à cause de pré-coupures cinématiques sur la désintégration du D0
Utilisation du skim "standard" B D0 π
• Pas de PID sur la trace célibataire• Coupure sur ΔE suffisamment large
Sélection des modes B D0 π et B D0 K
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 4
Où en est la production ?
La production des ntuples est faite par Rome
prend en compte les nouvelles variables de la BAD 728
MC signal déjà produitMC background en cours de productionDonnées en cours de production
Le contenus des ntuples est en cours de vérification
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 5
Optimisation des coupures (1)
Ntuples utilisés : - Signal : MC B± → D0 K± avec D0 → Ks ρ0
- Bruit de fond "peaking": B± → D0 π± dans un cocktail MC - Bruit de fond combinatoire : Données on-peak avec mES < 5,27 GeV fittées par une fonction argus et extrapoléees entre 5,27 et 5,29 GeV
Coupure de présélection sur la masse du Ks : mPDG – 9MeV ≤ m(Ks) ≤ mPDG + 9MeV
L'optimisation est effectuée surr les variables suivantes : - probabilité de χ² du B reconstruit - probabilité de χ² du D0 reconstruit - masse du D0
- ΔE - Kaon Id - discriminant de Fisher (construit avec les polynômes de Legendre L0 et L2 et avec l'angle entre la direction du B et l'axe de poussée du reste de l'évènement)
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 6
Coupures asymétriques sur ΔE
On veut sélectionner les évènements D0 K± et éliminer le bruit de fond D0 π±. On va donc plus contraindre la coupure à droite
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 7
Optimisation des coupures (2)
R
P(χ² du B)
Programme écrit en Fortran qui calcule le rapport BS
SR
R
P(χ² du D0)
R
m(D0) en GeV
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 8
Optimisation des coupures (3)
R
R
Kaon Id
R
Loose Tight VTight
ΔE à gauche
RR
ΔE à droite
Fisher
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 9
Optimisation des coupures (4)
Résultats pour un maximum de R = 10,5 (σ ~ 0,55) P(χ² du B) > 0 P(χ² du D0) > 0 | m(D0) – mPDG | ≤ 20 MeV – 36 MeV ≤ ΔE ≤ 30 MeV Kaon Id = 1 (Loose) Fisher ≥ – 0,4
Nombre d'évènements mesuré : - Signal : 161 - Bruit de fond "peaking" : 21 - Bruit de fond combinatoire : 54
Luminosité renormalisée à 81,5 fb-1
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 10
Visualisation des coupures sur ΔE et mES
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 11
Suppression du bruit de fond (1)Anciennes variables : - Polynômes de Legendre L0 et L2 combinés dans un discriminant de Fisher (Fisher = 0,372 + 0,562 x L0 – 1,365 x L2) - | cos(θth) | où θth est l'angle entre la direction du B et l'axe de poussée du reste de l'évènement
Nouvelles variables : - cos(θ*
B) où θ*B est l'angle polaire du B dans le centre de masse de l'Y(4s)
- Qhémi : différence de charge entre les hémisphères de l'évènement où un hémisphère est defini par la direction du D0 dans le centre de masse de l'Y(4s) - Ckl : vaut 0 si pas de lepton VeryTight vaut 1 si m(Kℓ) < 1,87 GeV vaut 2 si m(Kℓ) > 1,87 GeV - ΣQ(K) : somme de la charge des Kaons VeryTight dans le reste de l'évènement - ΣQ(K) + Q(ℓ) : somme de la charge des Kaons VeryTight dans le reste de l'évènement + charge du lepton VeryTight le plus rapide (p* > 800 MeV)
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 12
Qhémi
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 13
Suppression du bruit de fond (2)
2
2( ) ( )1
2 ( ) ( )
S x B x dxs
S x B x dx
Coupures de présélection :• masse du Ks : | m(Ks) – mPDG | ≤ 15 MeV• masse du D0 : | m(D0) – mPDG | ≤ 35 MeV• ΔE : | ΔE | ≤ 150 MeV• mES : mES > 5,2 GeV
Variable discriminante : (séparation)
Utilisation du programme Fortran trainvar.f (écrit par le groupe charmless) pour calculer <s²> et combiner les variables en utilisant un discriminant de Fisher ou un réseau de neurones
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 14
Séparation pour une variable
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 15
Combinaison des variables classiques
ε(B)
ε(S)
Combinaison de 2 variables : Fisher(L0,L2) et | cos(θth) |
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 16
Combinaison de 3 variables
ε(S)
ε(B)
Combinaison de 3 variables : Fisher(L0,L2), | cos(θth) | et cos(θ*B)
En raison des corrélations entre les variables, le NN
est plus discriminant
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 17
Combinaison de 4 variables (1)Combinaison de 4 variables : Fisher(L0,L2), | cos(θth) |, cos(θ*
B) et ΣQ(K) + Q(ℓ)
ε(S)
ε(B)
Fisher et NN retrouvent le même pouvoir
discriminant
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 18
Combinaison de 4 variables (2)Combinaison de 4 variables : Fisher(L0,L2), | cos(θth) |, cos(θ*
B) et Qhémi
(S)
(B)
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 19
Combinaison de 4 variables (3)
ε(S)
ε(B)
Combinaison de 4 variables : Fisher(L0,L2), | cos(θth) |, cos(θ*B) et CKℓ
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 20
Combinaison de 5 variables
ε(S)
ε(B)
Combinaison de 5 variables : Fisher(L0,L2), | cos(θth) |, cos(θ*B), ΣQ(K) + Q(ℓ) et Qhémi
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 21
Combinaison de toutes les variablesCombinaison de toutes les variables
ε(S)
ε(B)
RécapitulatifVariables <s²>
Fisher(L0,L2) et | cos(θth) |
Variables <s²>
+ cos(θ *B)
Variables <s²>
+ ΣQ(K) + Q(ℓ)
+ Qhémi
+ CKℓ
Variables <s²>
Fisher(L0,L2), | cos(θth) |, cos(θ *B), ΣQ(K) + Q(ℓ) et Qhémi
Variables <s²>
Toutes les variables
Ajout d'une variable
Ajout d'une variable
Ajout d'une variable
Ajout d'une variable
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 23
Calcul de l'erreur
ii
evts ijii NxPdfNL ln
En utilisant le discriminant de Fisher : gain de ~7%En utilisant le réseau de neurones : gain de ~13%
Mais il faut tenir compte des fluctuations statistiques… σNk pour chaque variable et leurs combinaisons
evts
i jjii
jjk
kN xPdfN
xPdf
N
L
k
2
2
2
2ˆ1
20 novembre 2003 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL 24
Conclusion
Il semble donc que les nouvelles variables permettent d'améliorer la discrimination signal / bruit. Cependant, il faut prendre en compte les fluctuations statistiques dues à la taille finie de l'échantillon pour conclure de façon définitive. C'est ce qui est fait avec le logarithme du likelihood.
Ce qu'il reste à faire :
Coder le likelihoodExtraire les variables pertinentesFitter le Dalitz Plot avec un modèle de désintégration du D0 pour extraire γExtraire γ par une méthode modèle-indépendante (hep-ph/0303187)…