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# Fisica# Fisica delle alte energie - Esperimento

Avanzamenti nella calibrazione dei jet all'ATLAS

Tecniche migliori per misurare l'energia dei jet migliorano l'accuratezza della ricerca in fisica delle particelle.

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La calibrazione dei jet è fondamentale per capire le collisioni di particelle ad alta energia al Grande Collider di Hadroni (LHC). Il rilevatore ATLAS gioca un ruolo importante in queste misurazioni. Questo articolo parla dei miglioramenti fatti nelle strategie di calibrazione della scala energetica dei jet (JES) usando dati da collisioni protoni-protoni.

Il Rilevatore ATLAS

Il rilevatore ATLAS è uno degli strumenti chiave al LHC. Può catturare le varie particelle prodotte dalle collisioni ad alta energia. Il rilevatore è composto da diversi componenti:

  • Rilevatore di Tracciamento Interno: Questa parte rileva le particelle cariche.
  • Calorimetri: Questi misurano l'energia di elettroni, fotoni e adroni.
  • Spettrometro per Muoni: Questa parte identifica i muoni, un tipo di particella che può penetrare nella materia.

Insieme, questi componenti permettono di avere una comprensione dettagliata delle interazioni delle particelle che avvengono durante le collisioni.

Calibrazione della Scala Energetica dei Jet

Quando si studiano le collisioni, si formano i jet. Questi jet sono spruzzi di particelle che emergono da interazioni ad alta energia. Una misura precisa dell'energia associata a questi jet è essenziale per una ricerca accurata nella fisica delle particelle.

Raccolta Dati e Setup

I dati per questo studio sono stati raccolti dal 2015 al 2018, coprendo vari eventi di collisione. È stata raccolta un totale di 140 fb⁻¹ di dati. Durante la ricostruzione degli eventi, il rilevatore ATLAS ha usato un metodo che combina particelle cariche e depositi di energia per formare i jet.

Strategie di Calibrazione

La calibrazione consiste in diversi passaggi progettati per migliorare l'accuratezza delle misurazioni dell'energia dei jet. Questi passaggi includono correzioni per vari fattori che possono influenzare i risultati, come:

  • Correzioni per Pile-up: Molte collisioni avvengono contemporaneamente, portando a ulteriore rumore di fondo nei dati. Le correzioni per pile-up aiutano a tenere conto di questo rumore.
  • Effetti del Rilevatore: Parti diverse del rilevatore possono rispondere in modo diverso allo stesso evento. Correggere per questi effetti aiuta a standardizzare le misurazioni.
  • Calibrazione degli Oggetti di Riferimento: Usare oggetti ben misurati, come fotoni e bosoni Z, per calibrare i jet assicura risultati più consistenti.

Calibrazione basata su simulazione

Un aspetto significativo del processo di calibrazione è l'uso delle simulazioni. Le simulazioni creano eventi virtuali che aiutano i ricercatori a capire e correggere i dati reali. Confrontando i jet reali con quelli simulati, i ricercatori possono stabilire una scala energetica più accurata.

Fasi della Calibrazione Basata su Simulazione
  1. Correzioni Iniziali: Questo passaggio applica correzioni basate sulla densità di pile-up attesa. Questo aiuta a ripulire i dati da ulteriori impatti causati da collisioni vicine.

  2. Correzioni Residuali: Dopo le correzioni iniziali, vengono apportati aggiustamenti aggiuntivi basati sulle differenze osservate tra i dati reali e le simulazioni, usando jet di riferimento ben compresi.

  3. Calibrazione Assoluta: Questo passaggio assicura che l'energia dei jet corrisponda ai valori attesi dalle simulazioni.

  4. Calibrazione Globale: Aggiustamenti finali vengono fatti per migliorare le prestazioni complessive delle misurazioni dell'energia dei jet, assicurando che rappresentino accuratamente l'energia nelle collisioni di particelle.

Valutazione delle Prestazioni

Le prestazioni di queste tecniche di calibrazione sono state valutate confrontando i jet attraverso condizioni diverse. Questo confronto ha assicurato che i risultati siano consistenti e affidabili.

Calibrazione In Situ

La calibrazione in situ misura le prestazioni dei jet in tempo reale. Questo metodo valuta quanto bene le scale energetiche dei jet si allineano con altre particelle ben calibrate.

Vantaggi delle Nuove Tecniche

Le nuove strategie di calibrazione hanno mostrato vari vantaggi, tra cui:

  • Maggiore accuratezza nella misurazione dell'energia dei jet.
  • Migliore gestione del rumore da collisioni di particelle multiple.
  • Risultati più affidabili che possono supportare ulteriori ricerche e scoperte nella fisica delle particelle.

Misurazioni Specifiche

La calibrazione ha portato a misurazioni specifiche della scala energetica per diversi tipi di jet. Ad esempio, per gli eventi del quark top, le misurazioni erano precise e hanno permesso progressi nella comprensione di questa particella.

Sfide e Miglioramenti

Anche se le tecniche di calibrazione hanno portato a miglioramenti significativi, ci sono ancora delle sfide. La complessità delle interazioni delle particelle e le variazioni nelle prestazioni del rilevatore continuano a rappresentare ostacoli.

Affrontare le Sfide

I ricercatori lavorano continuamente per affrontare queste sfide attraverso vari metodi, come:

  • Migliorare i modelli di simulazione per replicare meglio le condizioni del mondo reale.
  • Aumentare la dimensione del campione di dati per migliorare l'affidabilità dei risultati.
  • Usare tecniche avanzate, come il machine learning, per analizzare e interpretare schemi di dati complessi.

Machine Learning nella Calibrazione dei Jet

Il machine learning è emerso come uno strumento potente nell'analisi dei dati di calibrazione dei jet. Addestrando algoritmi su grandi quantità di dati, i ricercatori possono identificare schemi e fare previsioni più accurate riguardo il comportamento dei jet.

Conclusione

I progressi nelle tecniche di calibrazione dei jet al rilevatore ATLAS rappresentano un passo fondamentale nella fisica delle particelle ad alta energia. Raffinando i metodi per misurare l'energia dei jet, i ricercatori possono migliorare la loro comprensione delle interazioni delle particelle, aprendo la strada a future scoperte.

Il lavoro svolto in quest'area continuerà a evolversi, spinto dalle sfide poste da nuovi dati e condizioni sperimentali. Miglioramenti continui e adattamenti sono necessari per stare al passo con i rapidi sviluppi nella tecnologia e la crescente complessità della ricerca nella fisica delle particelle.

Questi sforzi non solo migliorano la comprensione attuale del Modello Standard, ma aprono anche porte all'esplorazione di fenomeni oltre le teorie consolidate. La collaborazione tra ricercatori, istituzioni e progressi tecnologici plasmerà il futuro della fisica delle particelle e contribuirà a scoperte rivoluzionarie in questo campo.

Fonte originale

Titolo: New techniques for jet calibration with the ATLAS detector

Estratto: A determination of the jet energy scale is presented using proton$-$proton collision data with a centre-of-mass energy of $\sqrt{s}=13$ TeV, corresponding to an integrated luminosity of 140 $\mbox{fb\(^{-1}\)}$ collected using the ATLAS detector at the LHC. Jets are reconstructed using the ATLAS particle-flow method that combines charged-particle tracks and topo-clusters formed from energy deposits in the calorimeter cells. The anti-$k_\mathrm{t}$ jet algorithm with radius parameter $R=0.4$ is used to define the jet. Novel jet energy scale calibration strategies developed for the LHC Run 2 are reported that lay the foundation for the jet calibration in Run 3. Jets are calibrated with a series of simulation-based corrections, including state-of-the-art techniques in jet calibration such as machine learning methods and novel in situ calibrations to achieve better performance than the baseline calibration derived using up to 81 $\mbox{fb\(^{-1}\)}$ of Run 2 data. The performance of these new techniques is then examined in the in situ measurements by exploiting the transverse momentum balance between a jet and a reference object. The $b$-quark jet energy scale using particle flow jets is measured for the first time with around 1% precision using $\gamma$+jet events

Autori: ATLAS Collaboration

Ultimo aggiornamento: 2023-09-13 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2303.17312

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.17312

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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