[論文レビュー] Calibration of the light-flavour jet mistagging efficiency of the $b$-tagging algorithms with $Z$+jets events using 139 $\mathrm{fb}^{-1}$ of ATLAS proton-proton collision data at $\sqrt{s} = 13$ TeV

Aad, Georges, Abbott, Braden Keim+2970 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2023

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、$√r{s} = 13$ TeVで得られた139 fb$^{-1}$の$pp$衝突データを用いて、ATLAS $b$-タギングアルゴリズムにおけるライトフレーバーのジェット誤タギング効率をデータ駆動型でキャリブレーションする手法を提示している。修正された'フラップ・タギャ'アルゴリズムを用い、$Z$+ジェットイベントにおけるジェットフレーバーに敏感な二次頂点質量にフィットすることで、$b$-ジェットおよびライトフレーバー誤タギング効率を同時に補正し、重いフレーバーのジェットモデル化に起因する不確実性を低減し、不確実性内において単位に近いスケールファクターをもたらした。

ABSTRACT

The identification of $b$-jets, referred to as $b$-tagging, is an important part of many physics analyses in the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider and an accurate calibration of its performance is essential for high-quality physics results. This publication describes the calibration of the light-flavour jet mistagging efficiency in a data sample of proton-proton collision events at $\sqrt{s}=13$ TeV corresponding to an integrated luminosity of 139 fb$^{-1}$. The calibration is performed in a sample of $Z$ bosons produced in association with jets. Due to the low mistagging efficiency for light-flavour jets, a method which uses modified versions of the $b$-tagging algorithms referred to as flip taggers is used in this work. A fit to the jet-flavour-sensitive secondary-vertex mass is performed to extract the scale factor from data, while simultaneously correcting the $b$-jet efficiency. With this procedure the heavy-flavour uncertainties are considerably lower than in previous calibrations of the mistagging scale factors, where they were dominant. The scale factors obtained in this calibration are consistent with unity within uncertainties.

研究の動機と目的

• ATLASラン2物理学解析で用いられる$b$-タギングアルゴリズムにおけるライトフレーバーのジェット誤タギング効率キャリブレーションの正確性を向上させること。
• 従来のキャリブレーション手法で支配的であった重いフレーバーのジェットモデル化に起因する系統的不確実性を低減すること。
• データから得られる$Z$+ジェットイベントを用いて、$b$-ジェット効率とライトフレーバー誤タギング効率を同時にキャリブレーションすること。
• 名目タギャと修正タギャの応答の間の外挿法を用いたデータ駆動型の補正手法を用いて、この方法を検証すること。

提案手法

• 139 fb$^{-1}$の$pp$衝突データ（$\sqrt{s} = 13$ TeV）から得られた$Z$+ジェットイベントを用い、誤タギングされたライトフレーバーのジェットを豊富に含むサンプルを構築する。
• $b$-および$c$-ジェットのタギング効率を低下させるが、ライトフレーバーの誤タギング効率を維持するように修正された'フラップ・タギャ'アルゴリズムを採用する。
• ジェットフレーバーに敏感な二次頂点質量分布へのフィットを実行し、$b$-ジェットおよびライトフレーバー誤タギング効率のスケールファクタを抽出する。
• データ駆動型のスケールファクタを用いて、シミュレーションにおける$\varepsilon_b$および$\varepsilon_{\text{light}}$を同時に補正し、モデル化に起因する不確実性を低減する。
• スケールファクタの定義式 $\text{SF}_f = \varepsilon_f^{\text{data}} / \varepsilon_f^{\text{MC}}$ を用いて、シミュレーションベースのタギング効率を補正する。
• 低レベルのアルゴリズム補正に基づく代替のデータ駆動型手法を用いて、名目タギャとフラップ・タギャの応答の間の外挿法の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データサンプルが$b$-ジェットに支配されている状況で、ライトフレーバーのジェット誤タギング効率をどのように正確にキャリブレーションできるか。
• RQ2 重いフレーバーのジェットモデル化に起因する不確実性が、従来の誤タギング効率キャリブレーションにどの程度影響を与えているか。
• RQ3 $b$-ジェット効率とライトフレーバー誤タギング効率を同時にキャリブレーションすることで、精度の向上と系統的不確実性の低減が達成できるか。
• RQ4 誤タギング効率キャリブレーションの文脈において、フラップ・タギャの応答と名目タギャの応答が互いにどの程度外挿可能か。

主な発見

• ライトフレーバー誤タギングのスケールファクタ（$\text{SF}_{\text{light}}$）は、不確実性内において単位と一致しており、補正後におけるデータとシミュレーションの整合性が良好であることを示している。
• $b$-ジェット効率のスケールファクタ（$\text{SF}_b$）もデータから抽出され、シミュレーションベースの推定値への依存が低減し、関連する不確実性も低下した。
• 重いフレーバーのジェットモデル化に起因する系統的不確実性は、従来のキャリブレーション手法と比較して顕著に低減された。
• $Z$+ジェットイベントを用いたキャリブレーション手法により、非圧縮のレプトントリガーが利用可能となり、従来の単一ジェットトリガーを圧縮していた手法と比較して、データ統計と精度が向上した。
• $b$-ジェットおよびライトフレーバー誤タギング効率のスケールファクタは、異なるジェット$p_T$および$\eta$領域において安定しており、この手法の頑健性を示している。
• データ駆動型の検証手法により、名目タギャとフラップ・タギャの応答の間の外挿法が信頼できることが確認され、キャリブレーションの整合性が裏付けられた。