Background di
fotoproduzione e rescaling electron-energy (Ee) (pg. 123-124)
Directories e files di
riferimento:
/d1/bruni/lps/kumac/may06/backgr
kumacs: process_datamc.kumac, php.kumac, fetamax.kumac (php2.kumac, datamc2.kumac)
functions: etaphi.f, fetamax.f, selector2.f, selector.f
Metodo: generato
un set di ricostruzioni con rescaling dell’energia dell’elettrone.
Usati i MC di segnale + fondi (low Q2 e Pythia PHP). Abbassato il taglio in
E-Pz. Per ogni set si confronta la distribuzione di E-Pz dati/MC e si determina un Chi2. Il MC di
segnale+lowQ2 (opportunamente rinormalizzati tra di loro) e` normalizzato ai
dati ad alti E-Pz. Il contributo della fotoproduzione (Pythia) e` determinato
da un fit a bassi E-Pz, assumendo corretta la shape di Pythia.
In questo modo
si ottiene il contributo della fotoproduzione ed il fattore di rescaling che
riproduce meglio i dati. Lo studio
e` ripetuto pesando i montecarli in xL e Pt2 (il che ovviamente non ha
praticamente effetti).
Il migliore
accordo E-Pz dati/MC si ha per Ee(RIC)=f*SieCorr(3,1) , con f=0.9875.
I risultati sono
riassunti in questi plots. In ogni plot e`
riportato il fattore di riscaling usato e la normalizzazione di Pythia.
L’ultimo plot illustra il chi2 del confronto globale E-Pz dati vs mc.
Nella tabella
sono riportati i risultati di uno scan nel caso di MC *non* ripesato in xL e Pt2.
|
f (E_corr) |
MCDIS – data
normalization |
Fitted PHP fraction fPHP |
Χ2PHP |
Χ2global |
fPHP/Data |
|
0.9700 |
1.990 |
2.72 ±0.15 |
3.25 |
1145.0 |
1.36 |
|
0.9800 |
1.780 |
4.20±0.14 |
1.80 |
241.0 |
2.36 |
|
0.9850 |
1.695 |
4.78±0.13 |
1.60 |
49.5 |
2.82 |
|
0.9875 |
1.660 |
4.98±0.13 |
1.50 |
19.2 |
3.21 |
|
0.9900 |
1.620 |
5.20±0.13 |
1.80 |
40.6 |
3.59 |
|
0.9950 |
1.550 |
5.60±0.12 |
2.60 |
246.8 |
4.02 |
|
1.0000 |
1.500 |
6.00±0.12 |
3.20 |
660.2 |
4.89 |
|
1.0100 |
1.400 |
6.90±0.12 |
1.40 |
2080.7 |
5.49 |
Risoluzione xL (alti xL)
e Pt^2
/d1/bruni/lps/kumacs/may06/xldist/xlr_study/
kumacs:
xl_resol.kumac (xl_resol.f), risoluz.kumac (for xL), pt_resol.kumac (for pt2),
genera_xl.kumac, genera_xl.f, genera_pt.f, pt2_rew.kumac, pt2_rew.f,
xlr_compare.kumac
Plots con studio della risoluzione su xL
(per xL > 0.95) al variare di lpssta. Distribuzione NERA prima dello
smearing, ROSSA dopo lo smearing che minimizza un chi2 del confronto dati-mc.
Simboli pieni=DATI. Primo istogramma in alto a sinistra: risoluzione in xL.
Curva in basso: chi2 al variare dell’incremento sulla risoluzione. [x_rec
= x_gen + gaus*incremento*SIGMA*x_gen; SIGMA=dev. standard della distribuzione
x_rec/x_gen].
Stessa cosa per
Pt^2 (da rivedere!) qui.