Determination of α_1tns [alpha-s] via the differential 2-jet-rate with ATLAS at LHC [Elektronische Ressource] / vorgelegt von Markus Lichtnecker

Markus Lichtnecker

Description

aDetermination of via the Differential 2-Jet-Rateswith ATLAS at LHCDissertation der Fakulta¨t fu¨r Physikder¨ ¨Ludwig-Maximilians-Universitat Munchenvorgelegt vonMarkus Lichtneckergeboren in PfarrkirchenMu¨nchen, den 20.04.2011Erstgutachter: Prof. Dr. Otmar BiebelZweitgutachter: Prof. Dr. Wolfgang Du¨nnweberTag der mu¨ndlichen Pru¨fung: 09.06.2011It’s just like flying a spaceship.You push some buttons and see what happens.Zapp Brannigan (FUTURAMA)Have you tried turning it off and on again?Roy Trenneman (The IT Crowd)aaaAbstractThe first determination of the strong coupling constant via the differential 2-jet-rate in pps R1collisions at the LHC (at a center-of-mass-energy of 7 TeV) is presented. Data ( L dt = 700 nb )gathered by the ATLAS experiment are fitted by next-to-leading order (NLO) perturbative QCDpredictions from calculations with the program NLOJET++. As an observable, the jet-flip-parameterfrom 3 to 2 reconstructed jets is investigated, using the infrared and collinear safe k jet algorithm inTthe exclusive reconstruction mode. The jet-flip-parameters from real data are compared to simulateddata from Monte Carlo generators.For the determination of , real data have been corrected for the jet-energy-scale, whereas thescalculations from NLOJET++ have been corrected for the influence of hadronization effects as wellas the impact of the Underlying Event by applying bin-by-bin corrections.

Sujets

• Physik

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• Publié par: ludwig-maximilians-universitat_munchen
• Publié le: 01 janvier 2011
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• Langue: English
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Extrait

Determination of via the Differential 2-Jet-Rates
with ATLAS at LHC
Dissertation der Fakulta¨t fu¨r Physik
der
¨ ¨Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen
vorgelegt von
Markus Lichtnecker
geboren in Pfarrkirchen
Mu¨nchen, den 20.04.2011
aErstgutachter: Prof. Dr. Otmar Biebel
Zweitgutachter: Prof. Dr. Wolfgang Du¨nnweber
Tag der mu¨ndlichen Pru¨fung: 09.06.2011It’s just like flying a spaceship.
You push some buttons and see what happens.
Zapp Brannigan (FUTURAMA)
Have you tried turning it off and on again?
Roy Trenneman (The IT Crowd)Abstract
The first determination of the strong coupling constant via the differential 2-jet-rate in pps R
1collisions at the LHC (at a center-of-mass-energy of 7 TeV) is presented. Data ( L dt = 700 nb )
gathered by the ATLAS experiment are fitted by next-to-leading order (NLO) perturbative QCD
predictions from calculations with the program NLOJET++. As an observable, the jet-flip-parameter
from 3 to 2 reconstructed jets is investigated, using the infrared and collinear safe k jet algorithm inT
the exclusive reconstruction mode. The jet-flip-parameters from real data are compared to simulated
data from Monte Carlo generators.
For the determination of , real data have been corrected for the jet-energy-scale, whereas thes
calculations from NLOJET++ have been corrected for the influence of hadronization effects as well
as the impact of the Underlying Event by applying bin-by-bin corrections. The fit between real data
and the calculations from NLOJET++ yields a value of (M ) = 0:1200:001(stat:)0:005(syst:),s Z
which is in very good agreement with the current world average.
aaaZusammenfassung
In dieser Arbeit wird die erste Messung der starken Kopplungskonstanten mithilfe der differen-s
tiellen 2-Jet-Rate bei pp Kollisionen am LHC (bei einer Schwerpunktsenergie von 7 TeV) vorgestellt.R
1An Daten ( L dt = 700 nb ) aus dem ATLAS Experiment werden dabei die Theorierechnungen in
na¨chst-fu¨hrender Ordnung (NLO) in der Sto¨rungsrechnung der QCD aus dem Programm NLOJET++
¨angepasst. Als Observable wird der Jet-Flip-Parameter untersucht, der den Ubergang von 3 nach 2
rekonstruierten Jets beschreibt. Hierbei wird der infrarot- und kollinear-sichere k Jet AlgorithmusT
im exklusiven Rekonstruktionsmodus verwendet. Die Jet-Flip-Parameter aus echten Daten werden
mit simulierten Daten aus Monte Carlo Generatoren verglichen.
Fu¨r die Bestimmung von werden einerseits die echten Daten um den Einfluss der Jet-Energie-Skalas
bereinigt und andererseits die Berechnungen aus NLOJET++ um den Einfluss der Hadronisierung
und des Underlying Events korrigiert, indem die Eintra¨ge Bin fu¨r Bin korrigiert werden. Durch
einen Fit zwischen echten Daten und den Berechnungen aus NLOJET++ ergibt sich ein Wert von
(M ) = 0; 120 0; 001(stat:) 0; 005(syst:), der sehr gut mit dem Weltmittelwert u¨bereinstimmt.s Z
aaaContents
1 Introduction 1
2 Theory 3
2.1 Standard Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.2 Quantum Chromo Dynamics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2.1 Color-charge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.2 Strong Coupling Constant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7s
2.3 Hadronization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.4 Determination of . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10s
2.5 Parton Distribution Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.6 Background Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.6.1 Minimum Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.6.2 Underlying Event . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.6.3 Pile-up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3 LHC and ATLAS 17
3.1 LHC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.2 ATLAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.1 Coordinate System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.2 Magnet System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2.3 Inner Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.4 Calorimeter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.2.5 Muon Spectrometer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.2.6 Trigger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3 Data & Computing Grid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4 Jets 27
4.1 Jet Production . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.2 Cone Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.3 k Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29T
4.3.1 Inclusive Mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.3.2 Exclusive Mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.3.3 Anti-k Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31T
4.4 Inputs to Jet Reconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.5 Jet Correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.5.1 Correcting for Calorimeter Response . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.5.2 Jet-Energy-Scale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.5.3 Jet Cleaning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
aa15 Analysis Software 37
5.1 NLOJET++ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.2 PYTHIA and Underlying Event Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.2.1 PYTHIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.2.2 Underlying Event Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.3 HERWIG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.4 ATHENA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
6 Differential 2-Jet-Rate 47
6.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
6.2 Studies with NLOJET++ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
6.2.1 d Distributions of 2-Parton-Events . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4823
6.2.2 d Distributions of 3-Parton-Events . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5023
6.2.3 d Distributions of 4-Parton-Events . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5223
6.2.4 Comparison between BORN and FULL “minus” NLO . . . . . . . . . . . . 54
6.3 Real Data Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6.3.1 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6.3.2 Jet Cleaning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
6.3.3 Separation from 4-Jet-Events . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
6.4 Comparison to Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
6.4.1 Comparison between Data and PYTHIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
6.4.2 Comparison between Data and NLOJET++ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
6.4.3 Comparison between PYTHIA and NLOJET++ . . . . . . . . . . . . . . . . 68
7 Corrections 71
7.1 Jet-Energy-Scale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
7.2 Hadronization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
7.3 Underlying Event . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
7.4 Low-p Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79T
8 -Fit and Systematic Uncertainties 87s
8.1 -Fit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87s
8.1.1 LO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88s
8.1.2 NLO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89s
8.2 Systematic Uncertainties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
8.2.1 JES Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
8.2.2 Impurity due to 4-Jet-Events . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
8.2.3 Renormalization Scale Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
8.2.4 PDF Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
8.2.5 Hadronization Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
8.2.6 Underlying Event Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
8.3 Final Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
9 Summary 103
Bibliography 105
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