Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://top.sinp.msu.ru/lev/phd/node32.html
Дата изменения: Fri Aug 3 16:59:58 2001
Дата индексирования: Sat Feb 2 21:40:55 2013
Кодировка: koi8-r

Новые критерии начального отбора событий

Критерии начального отбора изменились в сторону более жестких обрезаний по сравнению с аналогичными критериями, использовавшимися в классическом анализе 3.3. Изменения связаны, в первую очередь, с желанием удалить из фазового пространства ту часть, в которую дают наибольший вклад некоторые NLO коррекции; как правило это мягкая область по $P_T$ и малые углы разлета частиц. Такие коррекции сложно учесть при моделировании событий и, следовательно, в таких областях проявляется наибольшее расхождение между собранными данными и смоделированными событиями. С другой стороны, после начальных критериев отбора применяются нейронные сети и, проанализировав эффективность тренировки на событиях после предварительных критериев отбора 3.3, описанных в предыдущей главе, и более жестких обрезаний 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, оказалось, что в случае, если до тренировки мы обрезаем область фазового пространства с меньшей вероятностью для сигнала, т.е. ту, которую в любом случае прошлось бы удалить, мы получаем более высокую эффективность регистрации. При этом сами распределения более перекрыты, так как для тренировки оставляется область, где характеристики фона очень близки к характеристикам сигнала. На рисунках 4.8 изображен выход одной из нейронных сетей для сигнала и фона. Левый рисунок 4.8 показывает результат тренировки в области после более мягких обрезаний и соответственно различий между фоном и сигналом больше. На правом рисунке 4.8 показаны распределения выхода сети с более жесткими начальными обрезаниями. Большую часть событий на левом рисунке 4.8 приходится обрезать с помощью нейронных сетей, так как при правильной нормализации распределений фон сильно превышает сигнал. Благодаря более жестким предварительным обрезаниям, мы заранее удаляем часть событий, которые в любом случае будут удалены и тренировка нейронной сети происходит в более жесткой области. Это дает возможность более точно отразить различие и, следовательно, повысить эффективность разделения сигнала и фона именно в наиболее интересной, с точки зрения заключительных результатов, области.

Figure 4.8: Выход нейронной сети для событий после более широких обрезаний начального отбора (описаны в предыдущей главе) - левый рисунок, и после более жестких (описанных в данной главе) - правый рисунок.

figure=ph_region2.ps,height=6cm,width=6.5cm

figure=ph_region4.ps,height=6cm,width=6.5cm

Для каждого канала поиска были выбраны различные начальные критерии отбора. В дополнение к обрезаниям, приведенным в таблице 3.3, были применены следующие наборы, приведенные в таблицах 4.1, 4.2, 4.3, 4.4.

Table 4.1: Начальные критерии отбора не тагированного электронного канала.

	Начальные критерии отбора
	в не тагированном электронном канале			Удаляемый
N	описание	название	обрезание	фон
1	Min. $E_T$ струи 1	$E_T({\rm jet1})$	$> 20$ ГэВ	$Wjj$, QCD
2	Min. $E_T$ струи 2	$E_T({\rm jet2})$	$>15$ ГэВ
3	Min. $E_T$ струи 3	$E_T({\rm jet3})$	$>15$ ГэВ
4	Max. псевдорап. струи 1	$\vert\eta^{\rm det}({\rm jet1})\vert$	$< 2.5$	$Wjj$, QCD
5	Max. псевдорап. струи 2	$\vert\eta^{\rm det}({\rm jet2})\vert$	$< 3.0$
6	Max. псевдорап. струи 3	$\vert\eta^{\rm det}({\rm jet3})\vert$	$< 3.0$
7	Max. число струй	$n_{\rm jets}$	$\le 3$	$t\bar{t}$; QCD
8	Min. $\not\!\!E_T$	$\not\!\!E_T^{\rm cal}$, $\not\!\!E_T$	$> 20$ ГэВ ($e$ в CC)	QCD, $Wjj$
			$> 25$ ГэВ ($e$ в EC)

Table 4.2: Начальные критерии отбора тагированного электронного канала.

	Начальные критерии отбора
	в тагированном электронном канале			Удаляемый
N	описание	название	обрезание	фон
1	Min. $E_T$ струи 1	$E_T({\rm jet1})$	$>15$ ГэВ	$Wjj$, QCD
2	Min. $E_T$ струи 2	$E_T({\rm jet2})$	$> 10$ ГэВ
3	Min. $E_T$ струи 3	$E_T({\rm jet3})$	$> 10$ ГэВ
4	Max. псевдорап. струи 1	$\vert\eta^{\rm det}({\rm jet1})\vert$	$< 2.5$	$Wjj$, QCD
5	Max. псевдорап. струи 2	$\vert\eta^{\rm det}({\rm jet2})\vert$	$< 3.0$
6	Max. псевдорап. струи 3	$\vert\eta^{\rm det}({\rm jet3})\vert$	$< 3.0$
7	Max. число струй	$n_{\rm jets}$	$\le 3$	$t\bar{t}$; QCD
8	Min. $\not\!\!E_T$	$\not\!\!E_T^{\rm cal}$, $\not\!\!E_T$	$>15$ ГэВ ($e$ в CC)	QCD, $Wjj$
			$> 20$ ГэВ ($e$ в EC)

Table 4.3: Начальные критерии отбора не тагированного мюонного канала.

	Начальные критерии отбора
	в не тагированном мюонном канале			Удаляемый
N	описание	название	обрезание	фон
1	Min. $E_T$ струи 1	$E_T({\rm jet1})$	$> 25$ ГэВ	$Wjj$, QCD
2	Min. $E_T$ струи 2	$E_T({\rm jet2})$	$>15$ ГэВ
3	Min. $E_T$ струи 3	$E_T({\rm jet3})$	$>15$ ГэВ
4	Min. $E_T$ струи 4	$E_T({\rm jet4})$	$>15$ ГэВ
5	Max. псевдорап. струи 1	$\vert\eta^{\rm det}({\rm jet1})\vert$	$< 3.0$	$Wjj$, QCD
6	Max. число струй	$n_{\rm jets}$	$\le 4$	$t\bar{t}$; QCD
7	Min. $\not\!\!E_T$	$\not\!\!E_T^{\rm cal}$, $\not\!\!E_T$	$>15$ ГэВ	QCD, $Wjj$

Table 4.4: Начальные критерии отбора тагированного мюонного канала.

	Начальные критерии отбора
	в тагированном мюонном канале			Удаляемый
N	описание	название	обрезание	фон
1	Min. $E_T$ струи 1	$E_T({\rm jet1})$	$>15$ ГэВ	$Wjj$, QCD
2	Min. $E_T$ струи 2	$E_T({\rm jet2})$	$> 10$ ГэВ
3	Max. псевдорап. струи 1	$\vert\eta^{\rm det}({\rm jet1})\vert$	$< 3.0$	$Wjj$, QCD
4	Max. число струй	$n_{\rm jets}$	$\le 4$	$t\bar{t}$; QCD
5	Min. $\not\!\!E_T$	$\not\!\!E_T^{\rm cal}$, $\not\!\!E_T$	$>15$ ГэВ	QCD, $Wjj$
6	Seven-variable neural network	$O$(NN $_{\rm cosmic}$)	$> 0.85$	Cosmic rays

Эффективность начальных критериев отбора для событий, прошедших предварительные критерии отбора 3.1, показана в таблице 4.5.

Table 4.5: Процент событий прошедших начальные обрезания.

	Эффективность начальных критериев отбора
Тип	Электронный канал		Мюонный канал
событий	не тагированный	тагированный	не тагированный	тагированный
Сигнал
МК $tb$	$61\%$	$82\%$	$71\%$	$53\%$
МК $tqb$	$47\%$	$68\%$	$68\%$	$54\%$
Фон
МК $t\bar{t}$	$15\%$	$19\%$	$39\%$	$27\%$
МК $Wb\bar{b}$	$30\%$	$75\%$	$43\%$	$47\%$
МК $Wc\bar{c}$	$24\%$	$77\%$	$37\%$	$46\%$
МК $Wjj$	$22\%$	$64\%$	$35\%$	$35\%$
МК $WW$	$34\%$	$50\%$	$57\%$	$52\%$
МК $WZ$	$37\%$	$60\%$	$58\%$	$45\%$
QCD	$1.1\%$	$10\%$	$23\%$	$9\%$
Данные	$5\%$	$12\%$	$13\%$	$5\%$