Search for supersymmetry in opposite-sign dilepton final states with the CMS experiment [Elektronische Ressource] / Niklas Mohr

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• Physik

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• Publié par: rheinisch-westfalischen_technischen_hochschule_-rwth-_aachen
• Publié le: 01 janvier 2012
• Nombre de lectures: 9
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 5 Mo

Extrait

Search for Supersymmetry in Opposite-sign
Dilepton Final States
with the CMS Experiment
Von der Fakultat fur Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften
der RWTH Aachen University zur Erlangung des akademischen
Grades eines Doktors der Naturwissenschaften
genehmigte Dissertation
vorgelegt von
Diplom-Physiker Niklas Mohr
aus Pohlheim
Berichter: Prof. Dr. Lutz Feld,
Prof. Dr. Michael Kramer
Tag der mundlichen Prufung: 11.10.2011
Diese Dissertation ist auf den Internetseiten der Hochschulbibliothek online verfugbar.Contents
1 Introduction 1
2 Theoretical Foundations 3
Natural Units and Conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 The Standard Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.2 Motivation for Physics Beyond the Standard Model . . . . . . . . . . 5
Unication of Couplings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Astrophysics and Cosmology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Hierarchy Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3 Supersymmetry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.1 Higgs Sector and Gaugino Mixing . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.2 Soft Supersymmetry Breaking in the MSSM . . . . . . . . . . 11
2.3.3 Constrained MSSM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4 Benchmark Points . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4.1 Mass Spectra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4.2 Sparticle Production . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.3 Sparticle Decays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.5 Mass Edge Signal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.6 Dierent Flavour Subtraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.7 Important Experimental Quantities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22ii Contents
3 Case Study of a Mass Edge Measurement 23
3.1 Event Selection for a Mass Edge Measurement . . . . . . . . . . . . . 23
3.2 Fit Function to Determine the Mass Edge . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2.1 Invariant Mass Resolution Measurement . . . . . . . . . . . . 25
13.3 Fit of a Mass Edge for 200 pb at LM0 . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.1 Systematic Uncertainty on the Endpoint Determination . . . . 26
3.3.2 Higher Integrated Luminosity . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4 Experimental Environment 31
4.1 Large Hadron Collider . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.1.1 Operation till End of 2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2 Compact Muon Solenoid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
CMS Units and Conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.1 Inner Tracking Detectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Pixel Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Silicon Strip Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Tracker Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.2.2 Electromagnetic Calorimeter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
ECAL Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.2.3 Hadronic Calorimeter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
HCAL Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2.4 Muon System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
Muon Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.2.5 Data Acquisition and Trigger System . . . . . . . . . . . . . . 38
Level 1 Trigger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
High Level Trigger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40Contents iii
5 Data, Monte Carlo Simulation and Reconstruction 41
5.1 Recorded Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
5.2 Monte Carlo Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.2.1 Hard Scattering Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.2.2 Matrixelement vs. Parton Shower . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.2.3 Hadronisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3 Detector Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3.1 Pileup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3.2 Trigger Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.3 Fast Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.4 Particle Flow Event Reconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.4.1 Electron Reconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.4.2 Muon Reconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.4.3 Jet Finding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.4.4 Missing Transverse Energy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.5 MC Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.5.1 Signal Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.5.2 Background Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.5.3 Weights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.6 Software Versions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
6 Object Selection 53
6.1 Event Preselection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
6.2 MC Matching . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.3 Isolation against Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.4 Tag and Probe Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6.5 sPlot Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
6.6 Electrons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
6.6.1 Trigger E ciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
6.6.2 Identication Eciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
6.6.3 Isolation E ciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63iv Contents
6.7 Muons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
6.7.1 Trigger E ciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
6.7.2 Identication Eciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
6.7.3 Isolation E ciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
6.8 Inclusive Lepton E ciency Measurements . . . . . . . . . . . . . . . 68
6.9 Jets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
6.9.1 Jet Identication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.9.2 Jet Energy Scale Correction and its Uncertainty . . . . . . . . 76
6.9.3 Jet Tagging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.10 Missing Transverse Energy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
7 Event Selection and Background Determination 81
7.1 Search Region . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
7.2 H Trigger E ciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83T
7.3 Non-Prompt Lepton Backgrounds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
7.3.1 Systematic Uncertainty of the Prediction . . . . . . . . . . . . 88
7.4 Characterisation of the Main Backgrounds . . . . . . . . . . . . . . . 89
7.4.1 Z Boson Production . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
7.4.2 Top Pair Production . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
7.5 Prediction Based on Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
7.6 Uncorrelated Flavour Background Prediction Method . . . . . . . . . 99
7.6.1 Performance in a Control Region . . . . . . . . . . . . . . . . 100
7.7 Results in the Search Region . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
8 Interpretation of the Result 107
8.1 Statistical Procedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
8.2 Model Independent Limit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
8.2.1 Information for Model Builders . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
8.3 Interpretation within the cMSSM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
8.3.1 Cross-section and Acceptance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
8.3.2 Acceptance Uncertainties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
8.3.3 Excluded Regions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116