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B ± → D 0 K ± : État des lieux

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. Introduction. Analyse du mode B ± → D 0 K ± : extraction de l'angle γ du triangle d'unitarité.

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B ± → D 0 K ± : État des lieux

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Presentation Transcript

  1. 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

  2. Introduction Analyse du mode B± → D0 K± : extraction de l'angle γ du triangle d'unitarité 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 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  3. Quelles données pour l'analyse ? Le skim DK ne peut pas être utilisé à cause de pré-coupures cinématiques sur la désintégration du D0 Rouge = skim DK Noir = skim standard B  D0 π • 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 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 produit • MC background en cours de production • Données en cours de production • Le contenus des ntuples est en cours de vérification 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± → D0π± 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) Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  6. Coupures asymétriques sur ΔE On veut sélectionner les évènements D0 K± et éliminer le bruit de fond D0π±. On va donc plus contraindre la coupure à droite Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  7. Optimisation des coupures (2) Programme écrit en Fortran qui calcule le rapport R R R m(D0) en GeV P(χ² du D0) P(χ² du B) Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  8. Optimisation des coupures (3) R R R R Fisher R ΔE à gauche ΔE à droite Loose Tight VTight Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL Kaon Id

  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 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  10. Visualisation des coupures sur ΔE et mES 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) Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  12. Qhémi Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  13. Suppression du bruit de fond (2) • 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 Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  14. Séparation pour une variable Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  15. Combinaison des variables classiques Combinaison de 2 variables : Fisher(L0,L2) et | cos(θth) | ε(B) ε(S) Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  16. Combinaison de 3 variables Combinaison de 3 variables : Fisher(L0,L2), | cos(θth) | et cos(θ*B) ε(B) En raison des corrélations entre les variables, le NN est plus discriminant ε(S) 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(B) Fisher et NN retrouvent le même pouvoir discriminant ε(S) 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 e(B) e(S) Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  19. Combinaison de 4 variables (3) Combinaison de 4 variables : Fisher(L0,L2), | cos(θth) |, cos(θ*B) et CKℓ ε(B) ε(S) Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  20. Combinaison de 5 variables Combinaison de 5 variables : Fisher(L0,L2), | cos(θth) |, cos(θ*B), ΣQ(K) + Q(ℓ) et Qhémi ε(B) ε(S) Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  21. Combinaison de toutes les variables Combinaison de toutes les variables ε(B) ε(S) Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

  22. Récapitulatif Ajout d'une variable Ajout d'une variable Ajout d'une variable Ajout d'une variable

  23. Calcul de l'erreur 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 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 likelihood • Extraire les variables pertinentes • Fitter le Dalitz Plot avec un modèle de désintégration du D0 pour extraire γ • Extraire γ par une méthode modèle-indépendante (hep-ph/0303187) • … Xavier GIROUX, BaBar France 2003, LAL

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