minimum bias, underlying event e tuning dei modelli monte carlo al large hadron collider

MCWS - Frascati, 27 Febbraio 2006

Minimum Bias, Minimum Bias, Underlying Event e Underlying Event e

Tuning dei Modelli Monte Tuning dei Modelli Monte Carlo Carlo

al Large Hadron Collideral Large Hadron ColliderPaolo Bartalini

(University of Florida)

Thanks to F.Ambroglini, N.Brook, C.Buttar, J.Butterworth, G.Davatz, I.Dawson, L.Fanò, R.Field, S.Hoeche, M.L.Mangano, C.Mesropian, A.Moraes, O.Schneider, T.Sjöstrand, V.Tano, etc.

Paolo Bartalini (University of Florida)MCWS - Frascati, 27 Febbraio 2006

Event rate

On tape

Level-1

Final States at the Large Hadron ColliderFinal States at the Large Hadron Collider

DiscoveryDiscovery““Golden Channel”Golden Channel”

(Selected in MB)

Pedestal Effect


Motivazioni allo studio delMotivazioni allo studio del Minimum Bias e Minimum Bias e

dell’Underlying Eventdell’Underlying Event Studio della “soft” QCDStudio della “soft” QCD

I Modelli forniscono una connessione profonda ad I Modelli forniscono una connessione profonda ad aspetti fondamentali delle collisioni adrone-adroneaspetti fondamentali delle collisioni adrone-adrone Struttura degli adroni, Fattorizzazione delle interazioniStruttura degli adroni, Fattorizzazione delle interazioni

Tuning dei Modelli Monte CarloTuning dei Modelli Monte Carlo Comprensione del rivelatoreComprensione del rivelatore

Occupanze, Backgrounds etc.Occupanze, Backgrounds etc. Calibrazione di tools di primaria importanzaCalibrazione di tools di primaria importanza

Jet Energy, Missing Energy, Jet Vetoes, Vertex Jet Energy, Missing Energy, Jet Vetoes, Vertex Reconstruction, Photon/Lepton IsolationReconstruction, Photon/Lepton Isolation


Definizioni e Definizioni e TerminologiaTerminologia

Minimum Bias (MB)Minimum Bias (MB) Generica interazione particella-particella.Generica interazione particella-particella. Elastici + Inelastici (inclusi Diffractivi). Elastici + Inelastici (inclusi Diffractivi). ~ 100 mb @ LHC.~ 100 mb @ LHC.

Soft. Low PSoft. Low PTT, low Multiplicity., low Multiplicity. Che cosa si osserverebbe con un detector/trigger completamente inclusivo.Che cosa si osserverebbe con un detector/trigger completamente inclusivo. All’LHC, molte interazioni MB possono aver luogo in un singolo beam crossing. All’LHC, molte interazioni MB possono aver luogo in un singolo beam crossing. <N<Nintint> = > =

LLinstinst * * MB può essere registrato se sono prodotte altre interazioni in grado di attivare il trigger.MB può essere registrato se sono prodotte altre interazioni in grado di attivare il trigger. Pile-up effect. Pile-up effect. I rivelatori di tracciatura possono essere utilizzati per distinguere tracce associate a diversi vertici I rivelatori di tracciatura possono essere utilizzati per distinguere tracce associate a diversi vertici

primari.primari.Situazione più complessa a livello dei calorimetri: è necessario impiegare metodologie di energy flow.Situazione più complessa a livello dei calorimetri: è necessario impiegare metodologie di energy flow.

Underlying Event (UE)Underlying Event (UE) Tutta l’attività di una singola interazione particella-particella oltre al processo Tutta l’attività di una singola interazione particella-particella oltre al processo

“interessante”. “interessante”. Initial State Radiation (ISR).Initial State Radiation (ISR). Final State Radiation (FSR).Final State Radiation (FSR). Spectators.Spectators. … … non è sufficiente! Che cos’altro ???non è sufficiente! Che cos’altro ??? (Lo vedremo fra poco…).(Lo vedremo fra poco…).

UE è correlato al relativo processo “interessante”.UE è correlato al relativo processo “interessante”. Condivide il vertice di interazione.Condivide il vertice di interazione. L’attività dell’underlying activity cresce con il PL’attività dell’underlying activity cresce con il PT T dei jet e con le masse delle particelle dei jet e con le masse delle particelle

prodotteprodottePedestal effectPedestal effect.. Non è sempre qualcosa di “fastidioso” ! Ex. Non è sempre qualcosa di “fastidioso” ! Ex. Ricostruzione del vertice inRicostruzione del vertice in H H

UE ≠ MB ma alcuni aspetti e concetti sono similiUE ≠ MB ma alcuni aspetti e concetti sono simili Studio di Multiplicità & PStudio di Multiplicità & PTT delle tracce cariche. delle tracce cariche.


Multiple Parton Interactions Multiple Parton Interactions (MPI)(MPI)

ISR, FSR, SPECTATORS… Non sufficienti per dare conto delle alte molteplicità osservate ai collider adronici

The Pythia solution: [T. Sjöstrand et al. PRD 36 (1987) 2019]

Multiple Parton Interactions

Multiple high PT interactions osservate da AFS, UA2, CDF!!!

d

ImpactParameter

Modello con parametro d’impatto Modello con parametro d’impatto variabile tra gli adroni; la materia variabile tra gli adroni; la materia adronica può essere descritta da adronica può essere descritta da GaussianeGaussiane

< N< Nintint > = > = parton-partonparton-parton / /proton-protonproton-proton

Interazioni partoniche multiple in una singola collisione adronica

Parametro principale: PT cut-off Regolarizzazione delle sezioni d’urto per PT

0 Può essere interpretato come l’inverso di una lunghezza di screening Controlla il numero di interazioni partoniche e conseguentemente le molteplicità

Introduce correlazioni IP nelle Introduce correlazioni IP nelle Multiple Parton Interactions!Multiple Parton Interactions!

Pedestal Effect


Minimum Bias (MB)Minimum Bias (MB)Charged Multiplicity Tuning di Charged Multiplicity Tuning di

PythiaPythia[P. Bartalini et al., CERN 2000-004, pgg 293-300].[P. Bartalini et al., CERN 2000-004, pgg 293-300].


MB: Charged Multiplicity Tuning MB: Charged Multiplicity Tuning di Pythiadi Pythia

Le nuove PDFs comportano un maggiore color screening a low x ? x G(x,Q2) x- for x 0

PPTT cut-off regolato in modo cut-off regolato in modo da riprodurre la molteplicità da riprodurre la molteplicità misurata per ogni PDFmisurata per ogni PDF

PPTT cut-off fittato con cut-off fittato con funzione esponenzialefunzione esponenziale

[CERN 2000-004, pgg 293-300]

2

TeVs

PP LHCTT 14minmin

CTEQ4L

Soluzione del Soluzione del

PuzzlePuzzle

Accordo con il fitAccordo con il fitfenomenologicofenomenologico

Extrapolazione all’energia di LHC

UA5 at s = 53, 200, 546, 900 GeV [Z. Phys. C 33 (1986) 1]

CDF at s = 630, 1800 GeV [PRD 41 (1989) 2330]

Puzzle


MB: Risultati del Pythia MB: Risultati del Pythia Multiplicity TuningMultiplicity Tuning

MPI Model

PDFS PTLHC

(GeV/c)

MSTP(82) PARP(82) * PARP(90)/2.

3 CTEQ2L 1.99 0.11 0.048

3 GRV94L 4.06 0.17 0.103

3 CTEQ4L 3.47 0.087

1 CTEQ4L 3.12 0.100

Pythia Pythia versionversion

PDFSPDFS PPTTLHCLHC

(GeV/c)(GeV/c)

5.7xx5.7xx CTEQ2LCTEQ2L 1.551.55 00

<6.120<6.120 GRV94LGRV94L 2.102.10 00

>6.120>6.120 GRV94LGRV94L 3.203.20 0.080.08

Pythia defaults for MPI Models > 1:

* PARP(81) for MPI Model = 1


MB: Distribuzione della Charged MB: Distribuzione della Charged MultiplicityMultiplicity

I modelli con parametro I modelli con parametro d’impatto variabile sono d’impatto variabile sono stati inventati per stati inventati per descrivere la forma descrivere la forma della charged della charged multiplicity di UA5 multiplicity di UA5 [PLB 138 (1984) 304].[PLB 138 (1984) 304].

Questo Tuning: Questo Tuning: Pythia Pythia 6.134 con double 6.134 con double diffraction e Pdiffraction e PTT cut-off cut-off regolato in modo da regolato in modo da riprodurre molteplicità riprodurre molteplicità di carica media ad di carica media ad =0=0

Scelta del multiple interaction model:Scelta del multiple interaction model:Tutti gli adroni equivalenti (Tutti gli adroni equivalenti (MSTP(82)=1MSTP(82)=1))

Nessuna interazione possibile al di sotto del PNessuna interazione possibile al di sotto del PTT cut-off cut-offTutte le interazioni partoniche sono equivalentiTutte le interazioni partoniche sono equivalenti

Varying impact parameter between the colliding hadrons.Varying impact parameter between the colliding hadrons.Spegnimento continuo della sezione d’urto al di sotto del PSpegnimento continuo della sezione d’urto al di sotto del PTT cut- cut-offoffInterazioni partoniche correlateInterazioni partoniche correlateMateria adronica descritta da una (Materia adronica descritta da una (MSTP(82)=3MSTP(82)=3) o due ) o due ((MSTP(82)=4MSTP(82)=4) Gaussian(s)) Gaussian(s)

NSD


MB Multiplicity Tuning MB Multiplicity Tuning Bottom LineBottom Line

Il confronto tra Pythia e i dati sperimentali di UA5 e CDF Il confronto tra Pythia e i dati sperimentali di UA5 e CDF dimostra che i Multiple Parton Interaction models riproducono dimostra che i Multiple Parton Interaction models riproducono con successo le osservabili di molteplicità di carica in eventi di con successo le osservabili di molteplicità di carica in eventi di minimum bias.minimum bias.

Con l’introduzione delle PDFs “post-HERA” appare necessario Con l’introduzione delle PDFs “post-HERA” appare necessario prevedere un running esponenziale del parametro Pprevedere un running esponenziale del parametro PTT cut-off cut-off delle MPI. Le predizioni fatte con Pdelle MPI. Le predizioni fatte con PTT cut-off fissato portano cut-off fissato portano probabilmente ad una sovra-stima delle osservabili di probabilmente ad una sovra-stima delle osservabili di molteplicità.molteplicità.

La forma della distribuzione di molteplicità di carica è ben La forma della distribuzione di molteplicità di carica è ben descritta soltanto dai modelli MPI con parametro d’impatto descritta soltanto dai modelli MPI con parametro d’impatto variabile, i.e. “varying impact parameter” MPI models.variabile, i.e. “varying impact parameter” MPI models.


Studio dell’Underlying Event a Studio dell’Underlying Event a CDFCDF

[R.Field et al., PRD 65 (2003) 092002]


Basic Underlying Event Basic Underlying Event Observables Observables

(from the CDF experience)(from the CDF experience)

“Toward”

“Away”

“Transverse”“Transverse”

Jet #1Direction

Toward

Transverse

Transverse

Away

Away

Jet #1

- “Charged jet” definition with R=0.7- Assign all charged particles (PT> 0.5 GeV/c) and ||<1 to a jetIn the three different zones define:- Charged Multiplicity- PT (charged tracks)

Transverse regions are expected to be sensitive to the Underlying Event

Smooth connection between Minimum bias and jet events

Rapid growth and then constant plateau for PT1>5GeV/c

R.Field et al


Improving the Pythia Tuning Improving the Pythia Tuning in the Transverse Regionin the Transverse Region

Mean number of charged tracks in the “Transverse” region vs PT of the leading jet compared to MC results

Good agreementwith tuned Pythia 6.206

R.Field et al


PYTHIA 6.206 Tune Set A (CTEQ5L)Parameter Default Tune Description

PARP(67) 1.0 4.0 Scale factor that governs the amount of initial-state radiation.

MSTP(81) 1 1 Turns on MPI

MSTP(82) 1 4 Double Gaussian matter distribution.

PARP(82) 1.9 2.0 Cut-off for MPI, PT0.

PARP(83) 0.5 0.5 Warm Core: 50% of matter

PARP(84) 0.2 0.4 Warm Core: relative radius of 0.4.

PARP(85) 0.33 0.9Probability that the MPI produces two gluons with colour connections to the "nearest neighbours".

PARP(86) 0.66 0.95

Probability that the MPI produces two gluons either as described by PARP(85) or as a closed gluon loop. The remaining fraction consists of quark-antiquark pairs.

PARP(89) 1,000.0 1,800.0 Determines the reference energy E0.

PARP(90) 0.16 0.25Determines the energy dependence of the cut-off PT0 as follows

PT0(Ecm) = PT0(Ecm/E0)PARP(90).

Pythia - CDF TuningPythia - CDF Tuning

R.Field et al


CDF UE Studies: Bottom CDF UE Studies: Bottom LineLine

• CDF Examines the jet event structure up to 50 GeV looking at Toward, Away and Transverse regions in azimuth for central rapidities

• The Transverse region is expected to be sensitive to the underlying event

• CDF underlying event data in the Transverse region can be described with appropriate tunings for PYTHIA (“Tune A”), other models (HERWIG, ISAJET) fail to reproduce the charged multiplicity and PT spectra

R.Field et al


CDFCDFUE: highlights recentiUE: highlights recenti

Vedere anche i Vedere anche i contributicontributi di di R.FieldR.Field al workshop TeV4LHC e al workshop TeV4LHC e agli altri w/s.agli altri w/s.

La sensibilità alle componenti “beam remnant” e “multiple interactions” dell’underlying event può essere aumentata selezionando topologie con jet back-to-back.

Estenzione dell’analisi a topologie Drell-Yan.

Estenzione del tuning alle PDFs più recenti.


““TransMIN” PTsum DensityTransMIN” PTsum Density

versus Eversus ETT(jet#1)(jet#1)

Use the leading jet to define the MAX and MIN “transverse” regions on an event-by-event basis with MAX (MIN) having the largest (smallest) charged particle density.

Jet #1 Direction

“Toward”

“TransMAX” “TransMIN”

“Away”

Jet #1 Direction

“Toward”


Jet #2 Direction

“Away”

Shows the “transMIN” charge particle density, dNchg/dd, for pT > 0.5 GeV/c, || < 1 versus ET(jet#1) for “Leading Jet” and “Back-to-Back” events.

Jet #1 Direction

“Toward”


“Away”

“Leading Jet”

“Back-to-Back”

"MIN Transverse" PTsum Density: dPT/dd

0.0

0.2

0.4

0.6

0 50 100 150 200 250

ET(jet#1) (GeV)

"Tra

nsv

erse

" P

Tsu

m D

ensi

ty (

GeV

/c)

CDF Run 2 Preliminarydata uncorrectedtheory + CDFSIM

1.96 TeV

Charged Particles (||<1.0, PT>0.5 GeV/c)

Min-BiasBack-to-Back

Leading Jet

“transMIN” is very sensitive to the “beam-beam remnant” component

of the “underlying event”!

"MIN Transverse" PTsum Density: dPT/dd

0.0

0.2

0.4

0.6

0 50 100 150 200 250

ET(jet#1) (GeV)

"Tra

nsv

erse

" P

Tsu

m D

ensi

ty (

GeV

/c)

CDF Run 2 Preliminarydata uncorrectedtheory + CDFSIM

1.96 TeV


PY Tune A

HW Back-to-Back

Leading Jet

R.Field et al.


Parameter

Tune ATune AW

MSTP(81)

1 1

MSTP(82)

4 4

PARP(82)2.0 GeV

2.0 GeV

PARP(83) 0.5 0.5

PARP(84) 0.4 0.4

PARP(85) 0.9 0.9

PARP(86) 0.95 0.95

PARP(89)1.8 TeV

1.8 TeV

PARP(90) 0.25 0.25

PARP(62) 1.0 1.25

PARP(64) 1.0 0.2

PARP(67) 4.0 4.0

MSTP(91)

1 1

PARP(91) 1.0 2.1

PARP(93) 5.0 15.0

CDF Run 1 PCDF Run 1 PTT(Z)(Z)

Shows the Run 1 Z-boson pShows the Run 1 Z-boson pTT distribution (<pdistribution (<pTT(Z)> ≈ 11.5 GeV/c) (Z)> ≈ 11.5 GeV/c) compared with compared with PYTHIA Tune AWPYTHIA Tune AW (<p(<pTT(Z)> = 11.7 GeV/c).(Z)> = 11.7 GeV/c).

UE Parameters

ISR Parameters

Intrensic KT

Z-Boson Transverse Momentum

0.00

0.04

0.08

0.12

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Z-Boson PT (GeV/c)

PT

Dis

trib

uti

on

1/N

dN

/dP

T

CDF Run 1 Data

PYTHIA Tune AWCDF Run 1

published

1.8 TeV

Normalized to 1

= 2.1

PYTHIA 6.2 CTEQ5L

Tune AW fits the PT(Z) distribution and the “underlying event” at CDF!


Charged Particle Density: dN/dd

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 50 100 150 200 250

Lepton-Pair Invariant Mass (GeV)

Ch

arg

ed P

arti

cle

De

nsi

ty

RDF Preliminarygenerator level

Drell-Yan1.96 TeV

PY Tune AW

HERWIG

Charged Particles (||<1.0, PT>0.5 GeV/c)(excluding lepton-pair )

The “Underlying Event” inThe “Underlying Event” inDrell-Yan ProductionDrell-Yan Production

Charged particle density versus the lepton-pair invariant Charged particle density versus the lepton-pair invariant mass at 1.96 TeV for mass at 1.96 TeV for PYTHIA Tune AWPYTHIA Tune AW and and HERWIG HERWIG ((without MPIwithout MPI).).

The “Underlying Event” Charged particle density versus M(lepton pair)

HERWIG (without MPI) is much less active than

PY Tune AW (with MPI)!

Z

R.Field et al.

Lepton

Anti -Lepton

“ Central Region”


CTEQ6.1 Tune (using CTEQ6.1 Tune (using LHAPDF)LHAPDF)

Parameter

Tune Q

Tune QW

MSTP(81)

1 1

MSTP(82)

4 4

PARP(82)

1.2 GeV

1.2 GeV

PARP(83)

0.5 0.5

PARP(84)

0.4 0.4

PARP(85)

0.9 0.9

PARP(86)

0.95 0.95

PARP(89)

1.8 TeV

1.8 TeV

PARP(90)

0.25 0.25

PARP(62)

1.0 1.25

PARP(64)

1.0 0.2

PARP(67)

4.0 4.0

MSTP(91)

1 1

PARP(91)

1.0 2.1

PARP(93)

5.0 15.0

UE Parameters

ISR Parameters

Intrensic KT

PYTHIA 6.2 CTEQ6.1

"Transverse" Charged Particle Density: dN/dd

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500

PT(particle jet#1) (GeV/c)

"Tra

nsv

erse

" C

har

ged

Den

sity

1.96 TeV



PY Tune ACTEQ5L

"Leading Jet"

PY Tune QCTEQ61

PY Tune ACTEQ61

"Transverse" PTsum Density: dPT/dd

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500


"Tra

nsv

erse

" P

Tsu

m D

ensi

ty (

GeV

/c)

1.96 TeV Charged Particles (||<1.0, PT>0.5 GeV/c)


"Leading Jet"

PY Tune ACTEQ5L

PY Tune QCTEQ61

PY Tune ACTEQ61


Descrizione del Minimum Bias Descrizione del Minimum Bias e dell’Underlying Event e dell’Underlying Event

all’LHCall’LHCPYTHIA6.214 – Tuned & Comparison between Pythia and PhojetPYTHIA6.214 – Tuned & Comparison between Pythia and Phojet

[A.M.Moraes, C.Buttar and I.Dawson, hep-ph/0403100, pgg 8-16]


Comments PYTHIA6.2 - Default

ATLAS – TDR (PYTHIA5.7)

CDF – Tune A

(PYTHIA6.206)PYTHIA6.214 -

Tuned

Generated processes (QCD + low-PT)

Non-diffractive inelastic (MSEL=1)

Non-diffractive inelastic (MSEL=1)

Non-diffractive inelastic + double diffraction (MSEL=0, ISUB 94

and 95)

Non-diffractive + double diffraction (MSEL=0, ISUB 94

and 95)

p.d.f. CTEQ 5L

(MSTP(51)=7)

CTEQ 2L

(MSTP(51)=9)

CTEQ 5L

(MSTP(51)=7)CTEQ 5L

(MSTP(51)=7)

Multiple interactions models

MSTP(81) = 1

MSTP(82) = 1

MSTP(81) = 1

MSTP(82) = 4

MSTP(81) = 1

MSTP(82) = 4MSTP(81) = 1

MSTP(82) = 4

PT min PARP(82) = 1.9

PARP(89) = 1 TeV

PARP(90) = 0.16

PARP(82) = 1.55

no energy depend.

PARP(82) = 2.0

PARP(89) = 1.8 TeV

PARP(90) = 0.25

PARP(82) = 1.8

PARP(89) = 1 TeV

PARP(90) = 0.16

Core radius 20% of the hadron radius

(PARP(84) = 0.2)

20% of the hadron radius

(PARP(84) = 0.2)

40% of the hadron radius

(PARP(84) = 0.4)50% of the hadron

radius

(PARP(84) = 0.5)

Gluon production mechanism

PARP(85) = 0.33

PARP(86) = 0.66

PARP(85) = 0.33

PARP(86) = 0.66

PARP(85) = 0.9

PARP(86) = 0.95PARP(85) = 0.33

PARP(86) = 0.66

αs and K-factors MSTP(2) = 1

MSTP(33) = 0

MSTP(2) = 2

MSTP(33) = 3

MSTP(2) = 1

MSTP(33) = 0MSTP(2) = 1

MSTP(33) = 0

Regulating initial state radiation

PARP(67) = 1 PARP(67) = 4 PARP(67) = 4 PARP(67) = 1

A.M.Moraes et al.


z = nchg /<nchg >

F(z

) =

<n ch

g > P

(nch

g)

F(z

) =

<n ch

g > P

(nch

g)

z = nchg /<nchg >

High-multiplicity events are described differently by each tuning

KNO Scaling [Koba, Nielsen, Olesen, Nucl. Rev. B40 (1972) 371]

MB: KNO Distributions at UA5 MB: KNO Distributions at UA5 and E735and E735

A.M.Moraes et al.


√s (GeV)

dN

chg/

dη

at

η=

0

LHC

MB: Evolution of the MB: Evolution of the Charged Multiplicity in the Charged Multiplicity in the

Central RegionCentral Region

A.M.Moraes et al.


UE and MB: PYTHIA vs PHOJETUE and MB: PYTHIA vs PHOJET

dN

chg/

dη

at

η=

0

√s (GeV)

• PYTHIA models favour ln2(s)• PHOJET suggests a ln(s) dependence.

LHC

Tra

nsvers

e <

Nch

g >

PYTHIA6.214 - tuned

PHOJET1.12

PT (leading jet in GeV)

x 3

PYTHIA6.214 - tuned

PHOJET1.12

| ljet |

< N

chg >

in

3.6

° b

ins

Pt ljet > 30 GeV/c

x1.5

LHC

LHC

Tevatron

A.M.Moraes et al.


LHC predictions: pp collisions at √s LHC predictions: pp collisions at √s = 14 TeV= 14 TeVObservable PYTHIA6.214 –PYTHIA6.214 –

tunedtunedPHOJET1.12PHOJET1.12 ΔΔ%%

σtot (mb)

σelas (mb)

σNSD (mb)

101.5101.5

22.522.5

65.765.7

119.1119.1

34.534.5

73.873.8

17.317.3

53.353.3

12.312.3

Minimum bias Predictions

<nchg>

dNchg/dη plaeaufor |η|<2.5

dNchg/dη at η = 0

<pT> at η = 0 (GeV)

ntot (|η|<15)

ntot (|η|<2.5)

91.091.0

~ 7.0~ 7.0

6.86.8

0.550.55

158.4158.4

60.960.9

69.669.6

~ 5.5~ 5.5

5.15.1

0.640.64

115.1115.1

45.545.5

30.730.7

27.327.3

33.333.3

16.316.3

37.637.6

33.833.8

Underlying Event Predictions

<Nchg> pTljet > 10 GeV

<pTsum> pTljet > 10 GeV

dNchg/dη pTljet > 10 GeV

UE/Min-bias pTljet > 10 GeV

~ 6.5~ 6.5

~ 7.5~ 7.5

~ 29.0~ 29.0

~ 4~ 4

~ 3.0~ 3.0

~ 3.5~ 3.5

~ 13.3~ 13.3

~ 2~ 2

~ 115~ 115

~ 115~ 115

~ 125~ 125

~ 100~ 100

A.M.Moraes et al.


ATLAS MB & UE Study: ATLAS MB & UE Study: Bottom LineBottom Line

• Current minimum bias and underlying event data can be described with appropriate tunings for PYTHIA and PHOJET.

• PYTHIA6.214 – tuned and PHOJET1.12 with its default settings give the best “global” agreement to the data

• PYTHIA6.214 – tuned and PHOJET1.12 generate LHC predictions with ~ 30% difference for minimum bias event, and a factor of ~ 2 for underlying event distributions.

• CDF tuning (“tune A”) is the best model describing UE at the Tevatron, however, it fails to reproduce several minimum bias distributions at lower energies.

• Updated results: www.cern.ch/amoraes

A.M.Moraes et al.


ATLAS ATLAS UE: highlights recentiUE: highlights recenti

Vedere anche i Vedere anche i contributicontributi di di A.MoraesA.Moraes and and C.ButtarC.Buttar al workshop HLHC e agli altri w/s.al workshop HLHC e agli altri w/s.

UE tuning di Jimmy.

Attualmente c’è molto interesse nella comprensione del tuning dei parametri dipendenti dall’energia in Jimmy

Referenza per Jimmy:[J.M. Butterworth et al., hep-ph/9601371]http://jetweb.hep.ucl.ac.uk/JIMMY/index.html


HERWIG6.5 + JIMMY4.1 tuningsHERWIG6.5 + JIMMY4.1 tunings

Tra

nsv

erse

< N

chg >

Pt (leading jet in GeV)

Rat

io (

MC

/Dat

a)

JIMMY4.1 – Tuning AJIMMY4.1 – Tuning A

Proton radius shrunk by 1.73

JIMMY4.1 – Tuning BJIMMY4.1 – Tuning B

Tra

nsv

erse

< N

chg >

Rat

io (

MC

/Dat

a)

Pt (leading jet in GeV)

(http://jetweb.hep.ucl.ac.uk/)

pT min reduced from its default value


Studi UE&MB in CMSStudi UE&MB in CMS

Il progetto contempla due fasi.Il progetto contempla due fasi.

Phase 1. Misura del min-bias e dell’“underlying event” il Phase 1. Misura del min-bias e dell’“underlying event” il più presto possibile, durante il pilot-run.più presto possibile, durante il pilot-run.

Prima pubblicazione di fisica all’LHC.Prima pubblicazione di fisica all’LHC.

Primo tuning dei modelli all’LHC.Primo tuning dei modelli all’LHC.

Phase 2. Confronto con CDF e con la fenomenologia a più Phase 2. Confronto con CDF e con la fenomenologia a più basse energie. Test della predittività dei modelli.basse energie. Test della predittività dei modelli.

Tuning più raffinato, inclusi parametri energy-Tuning più raffinato, inclusi parametri energy-dependent.dependent.

Spettro più ampio di pubblicazioni.Spettro più ampio di pubblicazioni.

UE&MB@CMS

Florida: Rick Field, Darin Acosta, Paolo Bartalini, Khristian KotovINFN/Perugia: Filippo Ambroglini, Livio Fanò, Attilio Santocchia

CERN: Albert De Roeck

Attività connesse di MC Attività connesse di MC Tuning Tuning CMS NOTE 2005/013 Guidelines Guidelines for the evaluation of theoretical for the evaluation of theoretical uncertaintiesuncertainties

Attività connesse, relative Attività connesse, relative alla stima di effetti alla stima di effetti sistematici in altre analisisistematici in altre analisiCMS NOTE 2006/033 & & Proceedings of Les Houches ’05Proceedings of Les Houches ’05 Sensitivity of the muon Sensitivity of the muon isolation cut efficiency to the isolation cut efficiency to the underlying event uncertaintiesunderlying event uncertainties

Capitolo dedicato nel CMS Capitolo dedicato nel CMS PTDRPTDR


CMS: Studi di fattibilitàCMS: Studi di fattibilitàFASE I (Scenario di Start-up)FASE I (Scenario di Start-up) Simulazione dedicata delle condizioni del fascio e del detectorSimulazione dedicata delle condizioni del fascio e del detector

Fascio: primo periodo con Fascio: primo periodo con 43*43 pacchetti, poi 156*156 pacchetti 43*43 pacchetti, poi 156*156 pacchetti Soltanto i primissimi giorni sono senza pile-up!!! Soltanto i primissimi giorni sono senza pile-up!!!

Rivelatori in configurazione parziale o del tutto assenti (ex. Pixel)Rivelatori in configurazione parziale o del tutto assenti (ex. Pixel) Campo magnetico nominale e non nominale: 4T, 2T, 1T, 0.5T, 0.1TCampo magnetico nominale e non nominale: 4T, 2T, 1T, 0.5T, 0.1T

Ottimizzazione per la ricostruzione di tracce “soffici”Ottimizzazione per la ricostruzione di tracce “soffici” Tentativo di ricostruire le tracce da PTentativo di ricostruire le tracce da PTT ~ 500 MeV (incluso loopers!) ~ 500 MeV (incluso loopers!) Studio delle efficienze di ricostruzione, fakes etc. Studio delle efficienze di ricostruzione, fakes etc.

Minimum Bias (~ 10Minimum Bias (~ 101212 eventi, ~ 10 eventi, ~ 1077 registrati) registrati) Charged multiplicity nella zona centrale e nelle zone avanti Charged multiplicity nella zona centrale e nelle zone avanti Come trattare il pile-up ?Come trattare il pile-up ?

Considerare soltanto il miglior vertice primario crea un “bias” !!!Considerare soltanto il miglior vertice primario crea un “bias” !!! Utilizzo di pile-up veto ?Utilizzo di pile-up veto ?

Underlying EventUnderlying Event Jet fino a PJet fino a PTT ~ 300 GeV ~ 300 GeV

Primo tuning dei modelli & calibrazione of dei tools (isolation etc.) Primo tuning dei modelli & calibrazione of dei tools (isolation etc.)

FASE II (fascio & rivelatori in condizioni nominali)FASE II (fascio & rivelatori in condizioni nominali) Estenzione ad altri processi, ad esempio Drell Yan (ZEstenzione ad altri processi, ad esempio Drell Yan (Z)) Tuning raffinato dei modelli & calibrazione dei toolsTuning raffinato dei modelli & calibrazione dei tools

Events produced Pilot Run

1.00E-03

1.00E-01

1.00E+01

1.00E+03

1.00E+05

1.00E+07

1.00E+09

1.00E+11

1.00E+13

days

Minimum bias Jet Et>25 GeV

Jet Et>60 GeV Jet Et>140 Gev

Gamma + Jet P0>20 GeV W l nu

Z ll ttbar--> l nu +X

PILOT RUN

1.00E-04

1.00E-03

1.00E-02

1.00E-01

1.00E+00

1.00E+01

1.00E+02

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

DAYS

luminosity (10**30 cm-2 sec-1) integrated luminosity (pb-1)"

events/crossing


Charged PTsum Density: dPT/dd

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 2500

PT(jet#1) or Lepton-Pair Mass

Ch

arg

ed P

Tsu

m D

ensi

ty (

GeV

/c)

Preliminarygenerator level

"Leading Jet"PY Tune AW

HERWIG

Drell-Yan

14 TeV

Charged Particles (||<1.0, PT>0.5 GeV/c)(excluding lepton-pair)

Charged Particle Density: dN/dd

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 2500

PT(jet#1) orLepton-Pair Mass

Ch

arg

ed P

arti

cle

Den

sity

"Leading Jet"

PY Tune AW

HERWIG


Drell-YanCharged Particles (||<1.0, PT>0.5 GeV/c)

(excluding lepton-pair)

14 TeV

L’Underlying Event all’LHCL’Underlying Event all’LHCDrell-Yan vs JetsDrell-Yan vs Jets

-1 +1

2

0

Central Region

Coppie di leptoni ad alto e produzione di Jet

-1 +1

2

0

Leading Jet

Toward Region

Transverse Region

Transverse Region

Away Region

Away Region

Drell-Yan “Leading Jet”

Jet #1 Direction

“Toward”

“Transverse” “Transverse”

“Away”

Lepton

Anti -Lepton

“ Central Region”


Reconstruction of “soft” tracks in Reconstruction of “soft” tracks in events with jetsevents with jetsIl Tracker di CMS:Il Tracker di CMS:

Da dieci a quattordici intersezioni con layers Da dieci a quattordici intersezioni con layers Silicon Silicon -Strip-StripRaggio ~ 110 cm, Lunghezza ~ 270 cmRaggio ~ 110 cm, Lunghezza ~ 270 cm320 320 m thick Si per R < 60cm, Strip ~ 10cm, m thick Si per R < 60cm, Strip ~ 10cm, Pitch 81-123 Pitch 81-123 mm500 500 m thick Si per R > 60cm, Strip ~ 20cm, m thick Si per R > 60cm, Strip ~ 20cm, Pitch 123-183 Pitch 123-183 mm

rec ass/simrec/sim

Fakes

1%

Efficiency

eff>90% in ||<1.6eff~80% 700 MeV <PT< 1 GeVeff>90% 1 GeV <PT< 4 GeV

fake ~9% 700 MeV < PT < 1 GeVfake <1% PT>3 GeVfake < 1.5% in tutto

Per quantificare al meglio gli osservabili relativi al MB ed all'UE e' necessario capire quanto in basso in PT e con quali prestazioni si riescono a ricostruire le tracce cariche.

Test attuali con PT>700MeV.


Applicazione alla muon isolation nella ricerca HApplicazione alla muon isolation nella ricerca H44(soppressione dei backgrounds tt e Zbb)(soppressione dei backgrounds tt e Zbb)

1. Qual’è l’effetto sulla muon isolation delle incertezze dell’UE ?2. Si può calibrare il taglio sulla muon isolation usando i dati ? e, in caso affermativo, c’è un miglioramento dei sistematici associati rispetto a quelli che derivano dalle incertezze teoriche dei parametri del Monte Carlo ?

Il parametro di isolation è la somma dei PT delle tracce in un cono dR(η,φ) = 0.3 (PT delle tracce considerate > 0.8 GeV)

5% uncertainty only in one cut

-3σ case (smaller PTcut-off)-0σ case (default PTcut-off)+3σ case (greater PTcut-off)

Direzioni random del cono di isolation.

2% relative uncertaintyw.r.t. Drell-Yan


Che c’è di nuovo Che c’è di nuovo nell’ambito delle Multiple nell’ambito delle Multiple

Interactions ?Interactions ? Nuovo modello MPI disponibile in Pythia 6.3Nuovo modello MPI disponibile in Pythia 6.3

PYEVNWPYEVNW Alcuni studi preliminari già effettuati da ATLASAlcuni studi preliminari già effettuati da ATLAS(si può dare un’occhiata alle agende CDS del CERN…)(si può dare un’occhiata alle agende CDS del CERN…)

Altri modelli disponibili sul mercatoAltri modelli disponibili sul mercato Herwig/JimmyHerwig/Jimmy

Studi preliminari già effettuati da CDF ed ATLAS Studi preliminari già effettuati da CDF ed ATLAS Riferimenti in questa presentazione e nei recenti workshop.Riferimenti in questa presentazione e nei recenti workshop.

SherpaSherpa In attesa dei primi tests !In attesa dei primi tests !


Nuovo Modello MPINuovo Modello MPI PYTHIA: PYEVNWPYTHIA: PYEVNW

Implementato in Pythia 6.3Implementato in Pythia 6.3 Si raccomanda di usare versioni > 6.325.Si raccomanda di usare versioni > 6.325.

Indissolubilmente legato al nuovo modello di showering.Indissolubilmente legato al nuovo modello di showering. Colour (re)connection entro la stessa interazione Colour (re)connection entro la stessa interazione

partonica e tra diverse interazioni.partonica e tra diverse interazioni. Correlazioni di sapore e x_Bjorken (concetto di “remnant PDFs”).Correlazioni di sapore e x_Bjorken (concetto di “remnant PDFs”). etc.etc. Molto lavoro necessario per il tuning del modello sui datiMolto lavoro necessario per il tuning del modello sui dati

Buon tema da sviluppare in questo workshopBuon tema da sviluppare in questo workshop

T. Sjöstrand & P. Skands - Eur.Phys.J.C39(2005)129 + JHEP03(2004)053


Parameter PYEVNT PYEVNW Description

PARP(67) Tuned - Scale factor that governs the amount of initial-state radiation.

MSTP(81) 1 21 Turns on MPI

MSTP(82) 1,2,3,4 +5 Matter distribution.

PARP(82) Tuned Untuned Cut-off for MPI, PT0.

PARP(83) Tuned Untuned Warm Core

PARP(84) Tuned Untuned Warm Core

MSTP70, 72, 84, 85, 89, 95

- Untuned Only available in the new model: ISR, FSR, Color reconnection.

PARP78,80

- Untuned Only available in the new model: ISR, FSR, Color reconnection.

PARP(89) Reference Reference Determines the reference energy E0.

PARP(90) Tuned UntunedDetermines the energy dependence of the cut-off PT0 as follows

PT0(Ecm) = PT0(Ecm/E0)PARP(90).

Pythia parameters from PYEVNT to Pythia parameters from PYEVNT to PYEVNWPYEVNW


MB&UEMB&UEAlcuni temi proposti per Alcuni temi proposti per

questo w/squesto w/s I tunings di I tunings di MBMB e e UEUE sono in disaccordo ? sono in disaccordo ?

~ 0.090 ~ 0.090 ± 0.010 ± 0.010 for MBfor MB, , ~ 0.125 ~ 0.125 ± 0.??? ± 0.??? for UEfor UE

UEUE tuning sostanzialmente dovuto soltanto a tuning sostanzialmente dovuto soltanto a CDFCDF 630 GeV – 1800 GeV – 1960 GeV630 GeV – 1800 GeV – 1960 GeV

Range di energie troppo “stretto” per uno studio soddisfacente Range di energie troppo “stretto” per uno studio soddisfacente dei parametri energy dependentdei parametri energy dependent

Molti dati in attesa di essere considerati: Molti dati in attesa di essere considerati: RICHRICH, , SPSSPS Crosse check diCrosse check di D0 D0 auspicabile.auspicabile.

2

TeVs

PP LHCTT 14minmin


MB&UEMB&UE Alcuni temi proposti per Alcuni temi proposti per

questo w/squesto w/s I tunings diI tunings di MB MB si riferiscono principalmente alla si riferiscono principalmente alla

zona di pseudo-rapidità centrali.zona di pseudo-rapidità centrali. La maggior parte dei tunings si riferiscono al range La maggior parte dei tunings si riferiscono al range

[0.25,0.25][0.25,0.25] Che succede per |Che succede per || > 0 ?| > 0 ? Che succede per |Che succede per || >> 0 ?| >> 0 ? Altri dati in attesa di essere considerati: Altri dati in attesa di essere considerati: P238P238 Ogni esperimento di LHC dovrebbe considerare il proprio Ogni esperimento di LHC dovrebbe considerare il proprio

range preferito…range preferito…

C’è qualche idea sperimentale per utilizzare C’è qualche idea sperimentale per utilizzare l’informazione complementare dei neutri ? l’informazione complementare dei neutri ? Estenzione alle misure calorimetriche ?Estenzione alle misure calorimetriche ? Come combinare le informazioni con i carichi ?Come combinare le informazioni con i carichi ?


MB&UEMB&UEQualche consiglio Qualche consiglio

per gli studi da sviluppare nel corso di per gli studi da sviluppare nel corso di questo w/squesto w/s

Normalizzazione degli osservabili NNormalizzazione degli osservabili Nchch e PT e PTSUM.SUM. Unità di pseudo-rapidità e unità di angolo azimuthale.Unità di pseudo-rapidità e unità di angolo azimuthale.

Controllare le condizioni di trigger nel confronto tra i Controllare le condizioni di trigger nel confronto tra i modelli e i dati sperimentali.modelli e i dati sperimentali. Particolarmente rilevante per studi di MB.Particolarmente rilevante per studi di MB.

Specificare esplicitamenteSpecificare esplicitamente TUTTITUTTI i parametri dei modellii parametri dei modelli ““default” significa qualcosa soltanto se si specifica la versione default” significa qualcosa soltanto se si specifica la versione

del Monte Carlo. del Monte Carlo. La crescente popolarità degli studi di M&UE ha generato La crescente popolarità degli studi di M&UE ha generato

frequenti cambiamenti dei valori di default dei relativi frequenti cambiamenti dei valori di default dei relativi parametri.parametri.


MB&UEMB&UENota sul linguaggioNota sul linguaggio

Le parole sono importanti [N.Moretti, “Palombella Le parole sono importanti [N.Moretti, “Palombella Rossa”]Rossa”]

C’è sempre qualcuno che pensa che le “multiple interactions” C’è sempre qualcuno che pensa che le “multiple interactions” e il “pile-up” siano sostanzialmente la stessa cosa…e il “pile-up” siano sostanzialmente la stessa cosa… Nel caso ripartire dal via (segnatamente slides Nel caso ripartire dal via (segnatamente slides 44 e e 55).).

Agli “esperti” il compito di fare chiarezza e auto-criticaAgli “esperti” il compito di fare chiarezza e auto-critica Chi vi parla, ancora nel 2001, non aveva chiarissima la differenza tra Chi vi parla, ancora nel 2001, non aveva chiarissima la differenza tra

MBMB ed ed UEUE. Qualche contributo alla letteratura relativa potrebbe averne . Qualche contributo alla letteratura relativa potrebbe averne risentito…risentito…


Back-up (general)Back-up (general)


Minimum Bias: charged multiplicity tuning of PythiaMinimum Bias: charged multiplicity tuning of Pythia [CERN 2000-004, pgg 293-300]. [CERN 2000-004, pgg 293-300].Work developed in the context of the SM w/s (CERN ’99)Work developed in the context of the SM w/s (CERN ’99)

The Underlying Event Studies at CDFThe Underlying Event Studies at CDF [ [PRD 65 (2003) 092002, PRD 70 (2004) 072002PRD 65 (2003) 092002, PRD 70 (2004) 072002 ].].See also See also contributions of R.Field to TeV4LHC and other w/sto TeV4LHC and other w/s

Underlying event and Minimum Bias at the LHCUnderlying event and Minimum Bias at the LHC [ATLAS Phys – PUB 2005/007]. [ATLAS Phys – PUB 2005/007].See also See also contributions of A.Moraes and C.Buttar to HLHC and other w/sto HLHC and other w/s

MB & UE StudiesMB & UE StudiesSelected ReferencesSelected References


LHC ScheduleLHC Schedule In Direct-Live from Chamonix In Direct-Live from Chamonix

LHC-delivery date (for hardware commissioning) will be delayed LHC-delivery date (for hardware commissioning) will be delayed From March-April 2007 to (End?)August 2007.From March-April 2007 to (End?)August 2007.

Pilot run here instead(if we run over Winter)

CMS closed ~ here

Harwdware commissioning here


Back-up: CMSBack-up: CMS



0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500


"Tra

nsv

erse

" C

har

ged

Den

sity


Charged Particles (||<1.0, PT>0.5 GeV/c) "Leading Jet"

PY Tune AW

1.96 TeV

HERWIG


0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 2500


"Tra

nsv

erse

" C

har

ged

Den

sity Preliminary

generator level

Charged Particles (||<1.0, PT>0.5 GeV/c) "Leading Jet"

PY Tune AW

CDF

LHC

HERWIG

The “Underlying Event” inThe “Underlying Event” inHigh PHigh PTT Jet Production Jet Production

Charged particle density in the Charged particle density in the “Transverse” region versus P“Transverse” region versus PTT(jet#1) (jet#1) at 1.96 TeV for at 1.96 TeV for PY Tune AWPY Tune AW and and HERWIG (HERWIG (without MPIwithout MPI).).

Charged particle density in the “Transverse” Charged particle density in the “Transverse” region versus Pregion versus PTT(jet#1) at 14 TeV for (jet#1) at 14 TeV for PY PY Tune AWTune AW and and HERWIG (HERWIG (without MPIwithout MPI).).

The “Transverse” Region

Charged particle density versus PT(jet#1)

“Underlying event” much more active at the LHC!

Calorimeter Jet #1 Direction


“Away”

“Toward”



0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 2500


"Tra

nsv

erse

" P

Tsu

m D

ensi

ty (

GeV

/c)



"Leading Jet"

PY Tune AW

HERWIG

CDF

LHC


0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500


"Tra

nsv

erse

" P

Tsu

m D

ensi

ty (

GeV

/c)



"Leading Jet"

PY Tune AW

HERWIG

1.96 TeV

The “Underlying Event” inThe “Underlying Event” inHigh PHigh PTT Jet Production Jet Production

Charged PTsum density in the Charged PTsum density in the “Transverse” region versus “Transverse” region versus PPTT(jet#1) at 1.96 TeV for (jet#1) at 1.96 TeV for PY Tune PY Tune AWAW and and HERWIG (HERWIG (without MPIwithout MPI).).

Charged PTsum density in the Charged PTsum density in the “Transverse” region versus P“Transverse” region versus PTT(jet#1) at (jet#1) at 14 TeV for 14 TeV for PY Tune AWPY Tune AW and and HERWIG HERWIG ((without MPIwithout MPI).).

The “Transverse” Region

Charged PTsum density versus PT(jet#1) “Underlying event” much

more active at the LHC!

Calorimeter Jet #1 Direction


“Away”

“Toward”


CMS: Isolation efficiency CMS: Isolation efficiency from data Efficiency per from data Efficiency per

eventevent

numbers for Signal, ZZ and Z-inclusive samples are in numbers for Signal, ZZ and Z-inclusive samples are in agreement with each other for all the three different tested UE agreement with each other for all the three different tested UE scenariosscenarios

range of efficiencies for the ZZ spans from ~0.72 to ~0.84range of efficiencies for the ZZ spans from ~0.72 to ~0.84 prediction uncertaintiesprediction uncertainties

(from theoretical uncertainties in the UE physics) (from theoretical uncertainties in the UE physics)

from data: shift is ~2% and not dependant on UE scenariofrom data: shift is ~2% and not dependant on UE scenario smaller than other known uncertaintiessmaller than other known uncertainties


CMS:CMS:Summary of muon isolation Summary of muon isolation

studiesstudies Isolation per muon due to uncertainties in the UE models can vary Isolation per muon due to uncertainties in the UE models can vary

as much as 5% as much as 5% the efficiency and the uncertainty strongly depend on the the efficiency and the uncertainty strongly depend on the

isolation cut itself isolation cut itself

The 4-muon isolation cut efficiency per event for ZZ is ~78±6%The 4-muon isolation cut efficiency per event for ZZ is ~78±6%

Methodology to suppress these large uncertainties Methodology to suppress these large uncertainties calibration of the isolation cut efficiency from data using Z-calibration of the isolation cut efficiency from data using Z-

inclusive events with the random cone technique inclusive events with the random cone technique ~ 2% ~ 2%


CMS Track Reconstruction:CMS Track Reconstruction:Combinatorial Track FinderCombinatorial Track Finder1) initial track segments (seeds) are searched for by combining 2 hits in the1) initial track segments (seeds) are searched for by combining 2 hits in thepixel layers, compatible with a helix originating from the beam spot areapixel layers, compatible with a helix originating from the beam spot areawithin some tolerance;within some tolerance;

2) each track seed is grown into a track using a Kalman filter algorithm.2) each track seed is grown into a track using a Kalman filter algorithm.Successive steps of extrapolation into the next detection layer, andSuccessive steps of extrapolation into the next detection layer, andimprovement of the track parameters by including compatible hits, areimprovement of the track parameters by including compatible hits, areperformed. Track building proceeds until the outermost tracker layer isperformed. Track building proceeds until the outermost tracker layer isreached, or until no hits are found in two successive layers. The latterreached, or until no hits are found in two successive layers. The lattercondition traduces the fact that, with efficient and hermetic detection condition traduces the fact that, with efficient and hermetic detection layers,layers,particles cannot cross two successive layers without leaving a hit. Hence,particles cannot cross two successive layers without leaving a hit. Hence,efficient and hermetic detectionefficient and hermetic detectionlayers are of great help in reducing the amount of track candidates to be layers are of great help in reducing the amount of track candidates to be grown;grown;

3) duplicated tracks are removed on the basis of the number of hits shared;3) duplicated tracks are removed on the basis of the number of hits shared;

4) a final track smoothing is performed, providing optimal precision of the4) a final track smoothing is performed, providing optimal precision of thetrack parameters all along the particle trajectory, in particular at thetrack parameters all along the particle trajectory, in particular at theinteraction region and at the entry point into the electromagneticinteraction region and at the entry point into the electromagneticcalorimeter.calorimeter.

This procedure is called the combinatorial Kalman filter.This procedure is called the combinatorial Kalman filter.Pixel Seed:GlobalPixelSeedGenerator:ptMin = 0.3


““Interleaved evolution” with multiple Interleaved evolution” with multiple interactionsinteractions

Underlying Event(separate LARGE topic now …)

T. Sjöstrand & P. Skands - Eur.Phys.J.C39(2005)129 + JHEP03(2004)053

Pythia 6.3

P.Skand


PYEVNW@LHC (DC04 + default PYEVNW@LHC (DC04 + default settings)settings)

Slightly softer spectra

Higher multiplicities

Steeper rise in both Toward and Transverse Regions

CDF – likeAnalysis:

-Charged JetsR = 0.7

- Charged TracksPT > 0.5 GeV||<1

MSTP 81 = 21 (new M.I.) ; PARP 67 now dummy

Toward AwayTransverse


Back-up (older MB&UE Back-up (older MB&UE studies)studies)


Average charged Average charged multiplicitymultiplicity

Minimum Minimum biasbias

bbbb

CDF tuning at 14 TeVCDF tuning at 14 TeV 16.53 16.53 ± ± 0.020.02 27.12 27.12 ± 0.03± 0.03

LHCb tuning, default pLHCb tuning, default pTTminmin 21.33 21.33 ± 0.02± 0.02 33.91 33.91 ± 0.03± 0.03

LHCb tuning, 3LHCb tuning, 3 low p low pTTminmin 25.46 25.46 ± 0.03 ± 0.03 42.86 42.86 ± 0.03± 0.03

Pythia - Charged Multiplicity Pythia - Charged Multiplicity at LHCbat LHCb


The Underlying Event Studies The Underlying Event Studies at CDFat CDF

“Toward”

“Away”

“Transverse”“Transverse”

Jet #1Direction

Cone 1

Toward

Transverse

Transverse

Away

Away

Jet #1

Check PT and multiplicity distributions of charged tracks in the three different regions and compare results to MC Model predictions

Examine the jet event structure up to 50 GeV looking at toward, away and transverse regions in azimuth for central rapidities

Transverse regions are expected to be sensitive to the Underlying Event

R.Field et al.


The Transverse Region (Multiplicity)

Rapid growth and then constant plateau for PT

1>5GeV/c

Comparison of data with the QCD Monte-Carlo predictions of HERWIG, ISAJET, and PYTHIA

R.Field et al.


The Transverse Region (PThe Transverse Region (PTT))

Sum of PT of charged tracks in the “Transverse” region vs PT of the leading jet compared to MC results

R.Field et al.


Describing the Underlying Describing the Underlying Event at the LHC with Event at the LHC with

JIMMY4.1JIMMY4.1

[A. Moraes, Hera/LHC Workshop]

References for Jimmy:[J.M. Butterworth et al., hep-ph/9601371]http://jetweb.hep.ucl.ac.uk/JIMMY/index.html


JIMMY4.1 – Tuning AT

ran

sver

se <

Nch

g >

Pt (leading jet in GeV) Pt (leading jet in GeV)

Tra

nsv

erse

< P

t su

m>

(G

eV)

Rat

io (

MC

/Dat

a)

Rat

io (

MC

/Dat

a)

JIMMY – Tuning AJMUEO=0PTMIN=3.0

JMRAD(73)=3x0.71

Motivated by I. Borozan’s work (CDF Data!). See JetWeb Fit 493

Proton radius shrunk by 1.73

A.M.Moraes et al.


JIMMY4.1 – Tuning BT

ran

sver

se <

Nch

g >

Pt (leading jet in GeV) Pt (leading jet in GeV)

Tra

nsv

erse

< P

t su

m>

(G

eV)

Rat

io (

MC

/Dat

a)

Rat

io (

MC

/Dat

a)

JIMMY – Tuning BJMUEO=0PTMIN=2.0

JMRAD(73)=0.71 (D)

A.M.Moraes et al.


Measurement

JIMMY4.1 PYTHIA6.214

PHOJET1.12 DataTuning A Tuning B ATLAS Tuning CDF Tuning

<Nchg>

pTljet > 10 GeV

2.4 2.3 2.4 2.3 2.1 2.3

<pTsum>

pTljet > 10 GeV

2.5 2.1 2.3 2.6 2.0 2.6

<Nchg>

pTljet > 10 GeV

12.2 9.2 6.6 4.7 3.0 “?”

<pTsum>

pTljet > 10 GeV

11.5 8.5 7.5 6.5 3.5 “?”

Teva

tron

LHC

Predictions for the UE: from Tevatron to LHC EnergiesPredictions for the UE: from Tevatron to LHC Energies

x 5 x 4 x 3 x 2 x 1.5 x “?”

A.M.Moraes et al.


Back-up (other works)Back-up (other works)


Observation of Colour Observation of Colour Coherence Effects at the Coherence Effects at the

Tevatron ColliderTevatron ColliderThree-Jet angular distributions in p-pbar collisionsThree-Jet angular distributions in p-pbar collisions

Full Coherence

No Coherence

Pseudorapidity of Gluon Jet

SoftSoft

emissionsemissions

know know

about about

beam line beam line

(large (large ))

[F.Abe et al., PRD 50 (1994) 5562]

Colour Coherence is essential to describe

Tevatron Multi-Jet Data

Major contribution to thecolour coherence

implementation in Pythia

Moriond ‘94

minimum bias, underlying event e tuning dei modelli monte carlo al large hadron collider

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interactions osservate

singola interazione

low multiplicity

parton sproton

vertice di interazione

missing energy

pdfpt cut

radiation fsr