1 Jety ve srážkách těžkých iontů na detektoru ATLAS Martin Spousta HI jet ATLAS working group: Jiří Dolejší, Brian Cole, Nathan Grau, Wolf Holzmann, Aaron Angerami

2 hadrons Cronin effect Shadowing, EMC effect ppAA In medium modified FF Základní schéma

3 Modifikované FF, jeden příklad Médiem modifikované FF: prům. ztráta energie spektrum vyzařovaných gluonů transportní koeficient délka dráhy v médiu

4 -potlačení hadronů s vysokým z = p(hadron) /p(jet) -rozšíření spršky -nárůst celkové multiplicity částic ve jetu -potlačení 3-jetové topologie -energetické ztráty v závislosti na m q Medium Různé přístupy vedoucí k FF (dráhový integrál, přiblížení QFT při konečné teplotě, higher-twist přiblížení, …)  různé scénáře pro jet quenching x hlavní rysy obdobné: -vlastnosti media v rané fázi (hustota, teplota, počet stupňů volnosti, opacita/viskozita …) -mechanismus ztráty energie, způsob hadronizace ve vakuu/v médiu Co lze zkoumat

5 Co budeme vidět na LHC energiích? Těžko-iontová srážka s jety “Čisté” pp jety ? Energy eta phi eta phi … možnost měřit „opravdové“ jety, ale jak se vyrovnat s pozadím?

6 Generation HepMC Simulation G4 Hits Digitization G4 Digits Reconstruction ESD Analysis Real Data ATLAS-CSC Rome-Final ATLAS-DC3-07 HIJING HYDJET Pythia Herwig CBNT AAN SAN Tower Noise suppression Calo Cells Tower Building Calo Towers (0.1 x 0.1) Jet Finding Calo Jets (not calibrated) Jet Calibration (e/h, inactive mat.) Calo Jets (calibrated) Jet E T Scale Corrections (noise, pile up, algorithm effects) Physics Jets In-situ Calibration (underlying event, physics environment) Physics Jets Cone 0.4, 0.7 kT ppAA Vhodné algoritmy

7 Clone Cells Calibrate Cells Find Seeds: FixedThreshold Find Seeds: SlidingWindow Perform Cell Bkgr Subtraction Perform Tower Bkgr Subtraction EventsAvgCellBkgrSubtr AvgCellBkgrSubtr SetCellBkgrSubtr EventsAvgTowBkgrSubtr AvgTowBkgrSubtr Build Towers Read Events – Averaged Bkgr from Files Read Events – Averaged Bkgr from Files Build “ProtoJets”, Run Cone Algorithm Calibrate Jets CryoCorr or JetScale or both or none Apply Cuts, Receive Jets

8 Pythia

9 Merged

10 Merged after “Cell Bkgr Subtraction”

11 rozlišení pozice jetu rozlišení energie jetu

12 Jet energy scale problem Mean(  Et/Et)RMS(  Et/Et) Fake-rate/Efficiency  Et/Et 

13 without calibration Eta dependence: et_jet = 10 GeV – inifinity, AvgCellBkgrSubtr compared with: Left: Cone4TowerJets Right: Cone4TruthJets with calibration

14 AvgCellBkgrSubtr without calibration vs. Cone4TowerJets without calibration

15 Sources of the jet energy scale problem 1)Lose efficiency at energies bellow 60 GeV  we are effectively picking up only upwards fluctuations (see last slide, generally - good correlation between efficiency and jet scale shift) 2)For energies above 60 GeV still jet scale shift (this shift is eta-dependent, layer-dependent and calibration dependent) 3)HIJING “mini-jets” (see correlation between the sum of Pt of HIJING particles (from the jet area) and the shift in the jet energy) 4)Some technical problems: problem with truth jet reconstruction at , …

16 Jet Shape jet shape determined using cells calibrated or non-calibrated cells can be used implementated within HIJetAnalysis package here: Pythia = open markers … jet E T distribution, where  is binning parameter … first two radial moments what is stored in ntuples:

17 Jet Shape Comparison: Pythia = open markers, J3 bin, 400 events Merged = full markers, J3, b2, AvgCellBkgrSubtr Comparison: Pythia truth jets = open markers, Pythia reco jets = full markers J3 bin, 400 events

18 … radiální momenty pp PbPb R=0.1 R=0.2 R=0.3 R=0.4 Další vhodné pozorovatelné… … rozdíl mezi u-jety a b- jety pozorovatelný i v PbPb

19 Track to Calo matching Algorithm: loop through jets, navigate back to towers, save towers in a temporary array loop through tracks, for each track loop through saved towers and save the track if dEta(tower,track)<dEtaPhiMin && dPhi(tower,track)<dEtaPhiMin for the saved track save also the tower index of the corresponding tower and the jet index implemented in: HIJetAnalysis/HIJet_CBNTAA_JetTracks 400 Pythia events, J3 in Et(Tower) vs. Pt(track) non-calibrated towers Pt_min for track = 4 GeV problem - for same tracks: Pt(track) > Et(Tower) => future tuning: correction on magnetic field bending (reject a track if for any near tower in good direction Pt(track) > Et(tower)) instead of tuning of this tool usage of existing JetRec track to calo matching tool

20 Track to Calo matching, Pythia Et(Tower) vs. Pt(Track) … two different calibrations on towers (slightly better then without calibration) H1WeightRomeHack H1WeightSCS12Cone4 Et(Jet) vs. SumOfPt(tracks within jet) … works well

21 Track to calo matching, shape of the jet from tracking ,  between a track and jet axis (400 Pythia J3 events) Pt,min(track) = 4 GeV Pt,min(track) = 1 GeV

22 jT is transverse moment of a constituent of jet with respect to the jet axis z is a fraction of longitudinal moment of a constituent with respect to the jet axis opened = truth (Pythia particles within a jet and & Truth jets) full = reco of Pythia event (tracks that match calorimeter towers of a jet) no fake tracks and ghost rejection … same distributions for merged events on the way Track to Calo matching, j T and z distributions

23 Závěr: Proč se zabývat jety ve srážkách těžkých iontů -Lze zkoumat vlastnosti media v rané fázi (hustota, teplota, počet stupňů volnosti, opacita/viskozita …) -Lze zkoumat mechanismus ztráty energie, způsob hadronizace ve vakuu/v médiu -Lze proměřovat fázový diagram jaderné hmoty -Experiment přináší neočekávané výsledky -QGP je pohled do minulosti … -Byly vytvořeny a stále se vyvíjí algoritmy pro práci s HI pozadím a rekonstrukci jetů, algoritmy pro měření důležitých fyzikálních veličin (jet shape, radiální momenty, jT, z, …) -Intenzivně probíhá práce na Jet energy scale, vývoji algoritmů a měřitelných pro lepší charakterizaci HI pozadí, možnosti měření  (W,Z)-jet eventů Závěr: Současný stav (HI) jet programu pro detektor ATLAS

24 Založní snímky

25 Další nástroje na výzkum QGP zvýšení produkce podivných částic potlačení produkce kvarkonií měření přímých fotonů

26 Phase Diagram for Nuclear Matter Fázový diagram jaderné hmoty

27 PresamplerBarrel em. End-cap em.Tilecal LAr end-cap Forward calorimeter The whole calorimeter Population of different layers (100 events) Average Hijing background (around 3 GeV)

28 PresamplerBarrel em. Endcap em.Tilecal LAr end-cap Forward calorimeter The whole calorimeter % 15% 30% 50% Population of different layers (an example) Pythia pp-jets process: qq → WH(120) →   uu

29 Co je měřeno na RHIC Medium … situace je však komplikovanější

30 Globální proměnné centralita srážky  celková multiplicita nabitých částic  celková transverzální energie azimutální prostorová nesymetrie  azimutální anizopropie spektra hybností hadronů (viz hydrodyn. model)  určení interakční roviny Out of Plane In Plane zkoumání závislostí pozorova- ných jetů na délce dráhy v médiu b dN/ddN/d ETET

31 Co je měřeno na RHIC

32 Co je měřeno na RHIC Medium

33 Au+Au 0-10% preliminary „Near-side structure“ - pouze gluonové brzdné záření + flowing medium? - zahřátí média procházejícím partonem a následná rekombinace partonů z média ? - … Co je měřeno na RHIC Medium

34 „Away-side structure“ - Machův kužel? - “ohyb” jetu v mediu? - … θ* = 120 Co je měřeno na RHIC mach cone Medium away near deflected jets away near Medium

35 Medium away near Medium R AA dvou částicové korelace tří částicové korelace tvar jetu, multiplicita RHIC LHC

36 LHC energie QCD Experiment Phenomenology C.A.Salgado, U.Wiedemann

37 RHICLHC p-pAu-Aup-pPb-Pb Top Energy (TeV/nucleon) Average luminosity (cm 2 s -1 ) ≈600200≥3200 Heavy Ions at the ATLAS detector, few numbers Pixels 2% SCT 20% TRT --- Inner detector E T /GeV Presampler 0.69 Barrel em. calorimeter 1.87 End-cap em. calorimeter 2.14 Tilecal 0.37 LAr end-cap 0.57 Forward calorimeter 0.17 The whole calorimeter 2.91 Calorimeter

38 Medium

39 Pb Motivace Hmota dominovaná gluony Jet quenching Pb potlačení J/  a  Nárůst počtu podivných částic NA 50 RHIC AGS