物理模型建立处理论文提纲

论文题目：在LHCb上首次发现Ξ_cc⁺⁺→Ξ_c⁺π<sup&

摘要：标准模型是粒子物理学中最成功的理论模型之一,对三种基本相互作用力（强相互作用力、弱相互作用力、以及电磁相互作用力）以及物质世界最根本的组成粒子,做出了非常成功的理论描述,同时对绝大多数实验现象做出了有效的预言和解释。夸克模型是它的重要组分,夸克模型自建立以来成功的预言了超过一百种强子态的存在。在夸克模型中,SU（4）理论预言存在含有两个粲夸克的重子,即双粲重子,但是长久以来并未有任何实验观测到此类粒子的存在。根据理论预言,该粒子的质量在3500-3700MeV/c2范围内,寿命在110-250fs之间,是一个长寿命粒子。不同于由较轻的上夸克、下夸克以及奇异夸克所组成的重子,双粲重子更容易被理论模型所描述。在理论计算中双粲重子可以被描述为一个轻夸克和一对重夸克组成的重子体系,这种体系不会受到经典力学中三体动力学的困扰。在实验上寻找双粲重子Ξcc++并测量其性质可以直接检验量子色动力学,尤其是非微扰论中的各种不同的理论预言模型,从而加深对量子色动力学中非微扰理论计算的理解。在过去的几十年中,多个实验组使用不同的探测器尝试对双粲重子进行搜索,其中最著名的是2003年SELEX实验组宣布他们通过Ξcc+→∧c+K-π+衰变道发现了双粲重子信号,并对其性质进行了测量,测量到的质量为3520MeV/c2。虽然这一测量结果也与大部分理论预言值在误差范围内相符合,但是SELEX实验所测量得到的Ξcc+的寿命远小于理论预言值。而且,在SELEX的结果中,相当大比份的∧c+重子是来源于Ξcc+重子衰变,这个性质和各种理论预言都不符合。随后,FOCUS、Belle和BaBar等实验组都尝试使用同样的衰变道寻找Ξcc+重子,但是都没有在SELEX实验组测量得到的Ξcc+质量区间内观察到任何信号。LHCb探测器是大型强子对撞机LHC上的一个专为重味物理研究而设计建造的大型探测器,和LHC上的其他大型实验相比,LHCb探测器具有良好的径迹和粒子鉴别系统,为寻找双粲重子Ξcc提供了十分有利的实验条件。LHCb实验也曾利用RunⅠ期间采集到的数据,尝试通过与SELEX实验相同的衰变道去寻找Ξcc+重子,但是同样也未能观察到任何Ξcc+信号。随着LHC上各个探测器的不断升级和统计量的持续增加,LHCb实验利用RunⅡ数据再次尝试寻找双粲重子Ξcc。2017年,LHCb实验组宣布利用2016年探测器所记录的数据,通过Ξcc++→ ∧c+（→p+K-π+）K-π+π+衰变道首次观测到了双粲重子Ξcc++的信号,并对这一粒子的性质进行了测量,测量得到的质量为3621.40±0.72（stat）±0.27（syst）MeV/c2,其中第一项误差为统计误差,第二项误差为系统误差。这一测量结果能够与绝大多数的理论预言吻合,并且通过对Ξcc++的寿命测量证实这是一个弱衰变过程。在此基础上,如何利用其它衰变模式寻找并确认这个发现的双粲重子Ξcc++变的尤为重要。根据中国理论学家的计算和预言,Ξcc++→Ξc+（→p+K-π+）π+这一衰变道同样是寻找Ξcc++的黄金衰变道。这一衰变道和发现道有着相同的拓扑衰变结构且末态粒子都是带电粒子。LHCb实验能够很好的观测到带电径迹,无法探测中微子,并对所有中性粒子探测效率偏低。因此,虽然这个道的衰变分支比略微低于发现道,但是该衰变道的末态只有4条带电径迹,低于发现道的6条末态带电径迹,意味着在实验上和Ξcc++→∧c+（→p+K-π+）K-π+π+衰变道相比,该衰变道有着更高的探测效率。因此本论文同样使用LHCb2016年记录的质子-质子对撞数据,通过Ξcc++→Ξc+（→p+K-π+）π+这一衰变道来寻找双粲重子Ξcc++。这个分析的难点在于如何在海量的本底中寻找到真实的信号,相较与Ξcc++→∧c+（→p+K-π+）K-π+π+衰变道,Ξcc++→Ξc+（→p+K-π+）π+有着更庞大的本底。在总的分析流程上,该分析采用和双粲重子发现道相同的方式,即盲分析的策略:利用本底事例和蒙特卡洛信号事例对筛选条件进行研究和优化,在确定最终的筛选条件前不打开双粲重子Ξcc++所在的质量范围的信号窗口,以避免实验中任何的人为偏差的引入。具体流程如下:首先利用简单的初步选择条件去除部分本底,然后利用多变量分析法进一步去除本底,在最大程度上去除完所有可能存在的本底后,将所有的筛选条件、分析步骤、实验细节都提交到合作组进行审核。在合作组审核同意后再打开信号窗口。将审核通过后的筛选条件应用到2016年的数据上后,我们在Ξcc++信号窗内观测到了明显的质量峰,其信号显著度为6.8σ。通常,在实验上某个信号的显著度大于5σ则认为发现了这一衰变模式。因此接下来在本论文中,对通过Ξcc++→Ξc+（→p+K-π+）π+这一模式所观测到的双粲重子Ξcc++的性质进行了深入研究,通过拟合测量得到双粲重子Ξcc++的质量为3620.56±1.45（stat）±0.49（syst）MeV/c2,其中第一项误差为统计误差,第二项误差来源于系统误差,这一结果在误差范围内与发现道测量得到的结果一致,从而在实验上再次确认了双粲重子的发现。最后,我们利用BLUE的方法可以将通过两个衰变道测量得到的Ξcc++的质量进行合并,合并结果为3621.24±0.65（stat）± 0.31（syst）MeV/c2。合并的结果和大部分理论预言相吻合。与此同时基于这两个衰变道都能观测到双粲重子,以及同个粒子的不同衰变道之间的分支比之比能够为理解双粲种子相关性质提供重要的信息,本文对两个衰变道的衰变分支比之比也进行了测量。这一测量有一个难点:这一分析是在LHCb实验上首次使用Turbo line（实时在线刻度、修正、重建,无需离线完全重建）触发收集得到的数据进行相关的效率研究。因此在这一分析中,不能简单的按照传统的方法来测量相关触发效率,需要先对触发效率的有足够的研究和理解,具体步骤为:首先利用参考道证实利用蒙特卡洛事例计算得到触发效率是可靠的,再利用蒙特卡洛事例计算得到Ξcc++→∧c+（→p+K-π+）K-π+π+衰变道和Ξcc++→Ξc+（→p+K-π+）π+衰变道中相关的触发效率,然后将其应用到衰变分之比之比的测量中。本论文中对该方法进行了细致的研究和讨论,这一研究过程为后续LHCb实验上其他利用Turbo line采集数据进行的分析提供了非常有价值的参考。最终测量得到两个衰变道的衰变分支比之比为0.035±0.009（stat）±0.003（syst）,这一结果也在误差范围内和理论预言相一致,为更好的理解双粲重子的衰变性质提供了重要的信息。虽然标准模型已经给出了非常出色的理论描述,同时可以对绝大多数实验现象做出有效的预言和解释,但是现有的标准模型仍然没能做到四种相互作用力统一,仍无法解释暗物质和暗能量等相关物理现象。因此物理学家们一直致力于寻找能够解释这些问题的新物理理论。实验上对于新物理的寻找有两种途径:一.对新粒子以及新产生机制的直接实验寻找;二.通过对一些基本物理量的精确测量,对比理论预言值,同样也可以用来检验标准模型、间接寻找新物理。在精确测量中,任何测量物理量与理论预言值间的微小偏差都能预示新物理的存在,这也就是通常说的间接寻找新物理。在第二种途径中,通过对电弱物理中的基本观测量进行精确测量也是其中重要的方向之一。因为标准模型已经对电弱物理有着非常精确的理论预言,那么如果实验上测得的相关参数与标准模型预言值存在了一定的偏差,那么这些偏差可能就是由于一些尚未发现的新的物理过程在其中发挥了作用所造成的。比如对Z玻色子衰变中末态轻子的角度分布进行精确测量能够严格检验它的产生机制所涉及到的量子色动力学（QCD）理论预言,同时利用qq→γ*/Z→μ+μ—这一物理过程来测量Z玻色子的前后不对称性,也为研究Z玻色子和费米子之间的耦合提供了重要的信息。对Z玻色子衰变的精确测量也是LHC电弱物理最为重要的精确测量之一。在大型强子对撞机上,和ATLAS,CMS实验相比,LHCb探测器非常独特的前向探测接受度。因此,在Z玻色子相关性质的测量上有着独一无二的优势,这一独特的接受度意味着LHCb的实验结果能够在独特的范围内对部分子分布函数提供重要约束。LHCb实验测量得到的结果同时也能够与其他有着不同接受度范围的实验所测量得到的结果进行互补。相较于其他强子衰变和半轻衰变过程,Z玻色子的产生以及它的轻子衰变过程是一个非常独特、干净的物理过程,且有较为充足的统计量。其中Z→μμ这一物理过程的产生截面较高、且末态非常干净,尤其是在LHCb实验上,其事例纯度能够达到99%以上,这为Z玻色子截面的精确测量提供了非常好的实验环境。本文使用LHCb实验在对撞中心能量为13 TeV下采集到的5.2个fb-1的质子-质子对撞数据,利用qq→γ*/Z→μ+μ-事例细致研究这一物理过程中末态轻子的运动学微分分布,对规范玻色子（Z）的极化进行直接探测。理论上,qq→γ*/Z→μ+μ-这一过程的角度微分分布可以用8个Ai=0,…,7角度参数来表示,这些参数是轻子对不变质量、横向动量和快度的相关函数。本文对其中五个最重要的角度参数（A0到A4）进行精确测量,分别测量了这些参数关于横向动量以及Z玻色子快度的依赖关系。并将测量结果与不同的理论预言进行对比,从而对标准模型进行检验,为理解Z玻色子的产生机制提供重要的信息。这个电弱物理精确测量依赖于一个探测器相关的服务性工作:LHCb实验上高动量μ子的能量修正。LHCb实验在数据采集过程中,各个子探测器的校准工作是在线取数时研究并应用的。在这一校准过程中,主要用到D0→Kπ事例的径迹、衰变顶点以及质量等相关信息。在线校准程序通过对已知粒子质量限制,从而改进了带电粒子的动量测量精度,最大程度上消除了探测器校准所带来的影响,这一校准程序适用于LHCb绝大多数的物理分析。然而,电弱物理中所涉及到的带电径迹动量要远远大于校准中所使用径迹动量,因此目前的在线校准流程无法完全解决电弱物理中所存在的相关问题,所以W/Z玻色子衰变产生的高动量μ子仍会受到探测器微小位移效应的影响。这一效应最直观的表现在:在LHCb收集到的Z0→μ+μ-数据中的质量分辨率比蒙特卡洛模拟事件中Z0的质量分辨率差,这会影响到W玻色子的质量测量。此外,在Z/γ*前后电荷不对称测量（AFB）中,我们发现在真实数据中,AFB的分布在磁极向上和磁极向下的两个样本中有较大的差异。这一差异并不来自于物理层面,而是由于探测器的校准问题或磁场的模型化不够准确所造成的,这会为相关的电弱测量带来较大的系统误差。为了解决这一问题,在本文中,我们对Z0→μ+μ-事例中的高横动量的μ子构建了离线层面的两步能量校准。首先在探测器层面上对于μ子的能量将进行对准矫正,尤其是矫正Z波色子质量与μ子空间角的依赖关系,并将修正后的μ子进行重新拟合,因为这一步本质上还是在探测器层面上的修正,因此在本文中称之为‘improved-alignment’修正。通过‘improved-alignment’修正能够有效的消除探测器不完全准直效应,较大的提高了 Z事例的质量分辨率,很好的矫正了Z波色子质量与方位角的依赖关系,并在很大程度上消除了磁极向上和向下数据中的AFB差异。但是这个修正并不能完全消除残余的探测器准直效应:在Z0玻色子峰值附近,不同磁场状态下收集的样本中AFB仍存在大约0.05的差异,远超统计误差所能覆盖的范围。在‘improved-alignment’修正中,我们假设了 Z0玻色子的质量峰中心值位置在不同的相空间区域是稳定的值,但是通过进一步的后续研究发现,这一假设并不十分准确。由于LHCb探测器是一个单臂前冲的实验装置,它只能探测到前冲产生的Z0玻色子,这些事例通常位于整个相空间的特殊区域内。通过对产生子层面的事例的研究发现,在相空间的不同区域内,Z0玻色子的质量依赖性是有较大波动。尤其是在探测器边界的事例,Z0玻色子的质量平均值位置不再与Z0玻色子的世界平均值相同。因此在‘improved-alignment’修正的基础上,我们围绕Z0玻色子的质量平均值位置构建了‘post-alignment’对μ子能量做进一步的修正。最终通过‘Improved-alignment’以及‘post-alignment’修正完成了对 Z0→μ+μ-中高横动量 μ子的能量修正,有效的消除了磁极向上和磁极向下样本中AFB的差异,提高了 Z0玻色子的质量分辨率,且将蒙特卡洛样本中的Z0玻色子的质量分辨率和真实数据的质量分辨率调整为一致。这一工作是目前在LHCb实验上能够消除Z0玻色子AFB在不同磁场样本中差异的最好方式,其相关技术细节在下文中将会做具体讨论。针对这个工作的LHCb内部技术细节文档已经整理完成,并通过了合作审核,这一工作不仅对本文中所涉及到的Z玻色子的角分布测量非常重要,对其他Z0玻色子的相关研究（例如截面测量）也有着重要意义。除了能量修正外,在Z玻色子的相关精确测量中,测量高横动量μ子的相关重建、鉴别以及触发效率也是非常重要的组成部分。同样也是系统误差的重要来源,本文对此也做了非常细致的研究。本论文中电弱物理相关的μ子效率研究是在LHCb实验上首次使用2016,2017和2018年所采集到的数据,对高横动量μ子的重建效率进行系统的研究。包括μ子的触发效率,μ子径迹的重建效率以及μ子的粒子鉴别效率。通常情况下,LHCb实验上利用蒙特卡洛模拟事例通过‘truth-match’的方法来研究效率。虽然蒙特卡洛事例不能完全准确的描述探测器的响应,但这种效率测量方式可以用于大部分寻找新粒子以及统计误差占主导的分析。而精确测量的分析需要更为细致的效率研究,因此在本文中采取另一种常见的效率计算方法:‘tag-and-probe’方法。这种方法的优点是利用真实数据中的Z玻色子事例来计算μ子的各种效率,以此来避免蒙特卡洛事例无法准确描述探测器响应而带来的系统偏差。同时利用蒙特卡洛事例,比较使用以上两种方法所得到效率值的差别,来得到来自效率计算方法的系统误差。因为qq→ γ*/Z→μ+μ-事例有较为充足的统计量,且纯度非常高,因此本文选用qq→γ*/Z→μ+μ-事例作为测量效率的样本。该衰变道的末态有两个μ子,在效率分析中,要求其中一个μ子完全重建,即必须通过μ子鉴别以及通过触发的要求,后面将其称之为‘tag’。另一个μ子只需要被部分重建,后面将其称之为‘probe’。通过研究‘probe’是否能够被完全重建、被鉴别为一个真实的μ子、以及是否能被触发,来分别计算μ子的重建效率、鉴别效率、和触发效率。本文还详细研究了μ子效率是否存在电荷和磁场依赖的关系,来确保得到的效率真实可靠,并对各项效率的计算详细的研究了其系统误差。该项工作不仅适用于本文中所讨论的电弱物理中的Z玻色子的角度分析,也同样适用于W,Z玻色子的产生截面测量,以及前后不对称性等精确测量,因此对于LHCb电弱相关物理有着重要的意义。和μ子能量修正一样,该项工作相关的技术细节也已经整理成文,并且通过了合作组审核,作为合作组内部技术细节文档。除了上述的两个物理分析外,本文也描述了我对LHCb探测器升级所做出的软件和硬件方面的研究和贡献。如上文所诉,目前标准模型仍然无法解释所有的物理现象,比如暗物质、暗能量等,增大实验数据是检验标准模型、以及寻找新物理最有效、最直接的方式。世界上对撞能量最高的大型强子对撞机LHC在2019至2021年间正在进行硬件升级。升级之后,LHCb实验对应的瞬时亮度将提高5-7倍,以期通过统计量的增加来观察到更多稀有衰变物理现象以及寻找新粒子、发现新物理。同时,LHCb实验将对探测器进行重大升级。这次升级将使探测器能够在更高的瞬时亮度下运行,并以软件触发的方式来处理LHC40兆赫兹的束流对撞频率。新的运行条件对探测器提出了更高的技术要求,导致很多之前的子探测器无法在新的运行条件下工作。以LHCb径迹探测器为例,整个径迹系统都需要被更换,来处理升级后产生的大量数据。其中最主要的升级是磁铁下游的径迹探测器将被SciFi径迹探测器所取代。SciFi径迹探测器是一种大型、高颗粒度闪烁光纤径迹探测器,信号由硅光电倍增管（SiPMs）阵列读出。探测器读出信号由名为PACIFIC的定制的64位通道芯片处理。每个通道包含一个模拟信号处理链和三个比较器,并具有可调的数字化阈值。每个通道的阈值都需要根据连接的SiPM信道进行校准,以确保检测器的高性能。SciFi径迹探测器的组件已经生产完毕,并完成了大部分的组装工作。但是在正式使用前需要对其各项性能进行测试,以确保组建完成后能够正常工作。2018年7月,LHCb实验在欧洲核子研究中心（CERN）利用组建好的SciFi探测器模块进行了 SPS束流测试,获得了大量测试数据。基于这一期间内获得的束流测试数据,LHCb SciFi Testbeam小组对SciFi径迹探测器的击中效率、击中分辨率以及溢出效应的相关性能进行了研究。在研究过程中我们发现一个难以理解的问题:虽然SciFi径迹探测器的探测效率是整体上大于99%的,但是在同样的测试环境下,部分模块（Mat3）相较于其他模块的击中效率明显偏低。在SciFi径迹探测器正式组装到LHCb探测器上之前,急需理解并解决这一问题,找到效率降低原因。我在海德堡大学交流合作期间,对这一问题进行了细致的研究,最终通过研究发现Mat3这一模块上击中效率的下降并不是由硬件本身的问题造成的,而是在入射光系统的时间校准算法中对不同模块的标度选取存在差异造成的。因此在SciFi径迹探测器后续对应的软件开发中,需要对不同模块之间的计时差异做更细致的研究,找到一种更好的方法来优化入射光系统校准计时。此外,我在研究中发现,现有的SciFi径迹探测器的软件模块下击中分辨率不够好,并且在不同的区域内有较大的差异:分辨率在[60μm,100μm]之间变化。随后发现,而SciFi击中分辨率其光学镜部件密切相关,而光学镜的校准与否会对分辨率带来很大的影响。在海德堡大学交流合作期间,我们针对光学镜部件构建了一套新的校准方案,来改善各个区域内的分辨率,从而能够有效的消除不同区域内分辨率的差别。将不同模块上的击中分辨率从[60μm,100μm]降低到[50μm,60μm],最终达到了 SciFi径迹探测器的设计目标。LHCb探测器有着高精度的径迹探测系统,能够很好的探测和重建带电粒子的径迹。对于低动量的粒子,动量的测量误差只有0.1%,对于高动量的粒子（200 GeV）,动量的测量误差也只有1.0%。但是仍有一小部分的‘假径迹’存在,‘假径迹’指的是通过电子学信号与算法重建出来的带电径迹,但是没有任何真实粒子与之对应,在下文中称之为‘幽灵径迹’。有效的去除幽灵径迹能够提高LHCb探测器在径迹重建方面的性能。与此同时LHCb实验在RunⅡ数据采集阶段（2015-2018）采用了一种新的触发方式,即在线对数据完成实时重建和校准。通过触发器的事例可以直接用于物理分析,不需要再进行离线重建。LHCb的触发系统由三个阶段组成:能够通过硬件实现的阶段称之为‘L0’,通过软件实现的两个阶段称之为高级触发器,分别是‘HLT1’和‘HLT2’。在HLT1这一阶段完成部分重建,而HLT2包含数百个算法,这些算法更加耗时。新的触发方式能够大大的提高数据处理速度,更有效的完成数据处理。以上的现状要求我们在线取数时,要降低幽灵径迹存在率,进一步的提高径迹重建效率,节约在线数据处理时间。为了适应这个改变,LHCb提出了一种基于神经网络的模式识别幽灵迹算法,原理是利用各子探测器中的相关径迹信息,通过神经元网络模式训练出一个更能分辨幽灵径迹和粒子真实径迹的变量。经测试,该算法能够在保留99%以上的真实径迹基础上,减少60%的幽灵径迹。并且通过大量的算法优化,该算法能够显著减少需要处理的径迹数目、事例重建中的误组合本底,并且该算法的速度足以适应软件触发时所保留的CPU时间,这对LHCb实验在RunⅡ取数阶段中的在线重建具有重要意义。正如上面所提到的,LHCb探测器目前正在处于重大的硬件升级过程中,以应对RunⅢ中更高统计量的数据。在软件层面,由于LHCb将采用无硬件触发读出系统,即全软件触发的取数模式,这对在线径迹重建提出了更高的要求。RunⅢ运行中瞬时亮度的增加同时也意味着幽灵径迹的增加,因此幽灵径迹算法也需要进一步的升级,来更有效的去除本底以及降低算法所需要花费的CPU时间。我们通过研究发现该算法中90%的CPU时间被用于寻找各子探测器上预期的击中率,因此在本文的研究中我们尝试在多变量分析中去掉这一部分相关的变量,来加速算法。根据离线分析的结果显示,去掉这一部分变量不会对该算法去除幽灵径迹的能力有很大影响,同时还能够减少96%的CPU使用时间。在此基础上,本文还同样对激励函数做了更细致的研究,研究结果表明采用采用更简单的激励函数也能够在保证去除幽灵径迹能力的基础上提高算法运行速度。最终,我们根据以上离线测试的结果对该算法进行了升级,包括去除耗时变量、更改激励函数等。这些改变能够减少该算法97%的CPU时间的同时能够有效的去除幽灵径迹,适应升级后的在线取数。新版本的幽灵径迹算法已经被LHCb官方所采纳,并将用于RunⅢ的在线取数中。我在攻读博士期间主导了两个LHCb实验的物理分析,是这两个物理分析的第一作者,完成了一个探测器升级方面的硬件方面工作,以及负责一个在线软件算法的维护、升级工作。其中第一个物理分析,Ξcc++→Ξc+（→p+K-π+）π+衰变道的发现验证了双粲重子的发现,检验了夸克模型,有助于加深对强相互作用本质的了解,这项工作已经发表在PRL上。第二个物理分析,Z玻色子的极化测量是LHCb上首次对这一过程进行角度分析,且在该项工作中提出了目前在LHCb实验上唯一能够消除Z0玻色子AFB在不同磁场样本中差异的方式,同时在LHCb实验上首次使用2016,2017和2018年所采集到的数据,对高横动量μ子的重建效率进行系统的研究。这一工作产生一个物理分析文章以及两个合作组内部技术细节文章,其中物理分析文章已近进入物理分析组审核,两个合作组内部技术细节文章已经通过合作组审核。与此同时我还对LHCb探测器的硬件和软件升级部分做了贡献,其中硬件升级主要是指径迹系统的升级,LHCb将采用一个全新的径迹探测器:SciFi。本文对其性能做了相关研究和讨论,我参与了 LHCb SciFi Testbeam小组为研究SiciFi性能有关的文章撰写。软件升级指的是在原有的幽灵径迹算法的基础上做了相关的研究,对其算法进行了升级。在保证去除幽灵径迹的能力基础上,极大的缩短了算法所需要花费的CPU时间。更新后的算法已经被LHCb官方采用,这一工作对即将到来的LHCb RunⅢ取数阶段有着重要意义。

关键词：标准模型;双粲重子;电弱物理;极化测量;轻子能量修正;效率测量;探测器升级;幽灵径迹

学科专业：粒子物理与原子核物理学

摘要

Abstract

Preface

1 Introduction

1.1 The Standard Model

1.2 The Quark Model

1.3 Quantum chromodynamics

1.4 Scattering and factorisation

1.4.1 Deep inelastic scattering

1.5 Parton distribution functions

1.6 Electroweak unification

1.7 Doubly charmed bayron

1.7.1 Theoretical predictions

1.7.2 Various experiments searched DCBs in the past decades

1.8 Angular Coefficient

1.8.1 Introduction

1.8.2 Dilution effects

1.8.3 The Lam-Tung relation

1.8.4 The Boer-Mulders function

1.8.5 The weak mixing angle

1.8.6 Previous studies

1.8.7 Strategy

2 The LHCb Detector

2.1 LHC

2.2 The LHCb Detector

2.3 Tracking system

2.3.1 Vertex Locator

2.3.2 Tracking Detectors

2.3.3 Spectrometer Magnet

2.3.4 Track finding algorithm

2.3.5 Track finding efficiency and momentum resolution

2.4 Particle Identification

2.4.1 Ring Imaging Cherenkov Detectors

2.4.2 Calorimeter System

2.5 Muon System

2.6 Triggering at LHCb

2.6.1 Level-0 trigger

2.6.2 High level trigger

2.7 LHCb software framework

2.8 LHCb Upgrade

3 Ghost probability study for LHCb RunⅢ

3.1 Introduction

3.2 Track reconstruction

3.3 Reconstruction sequence in RunⅡ and the upgrade

3.4 Fake track

3.5 The ghost probability classifier for long tracks

3.5.1 Introduction

3.5.2 Previous works

3.6 Ghost probability study for LHCb RunⅢ

3.6.1 Input variables

3.6.2 Active function-hidden layer

3.6.3 Active function-last layer

3.6.4 Output transformation

3.7 Conclusion

4 LHCb Scintillating Fibre Tracker: the CERN-SPS July 2018 test beam studies

4.1 Introduction

4.1.1 LHCb Upgrade

4.1.2 Requirements

4.1.3 Test Beam

4.2 LHCb SciFi detectors design

4.2.1 Layout of the LHCb SciFi

4.2.2 Working principle

4.2.3 Scintillating fibres

4.2.4 Fibre mats and modules

4.2.5 Silicon photomultipliers

4.2.6 Fronted electronics

4.2.7 Light injection system

4.2.8 Hit reconstruction

4.3 The PACIFIC ASIC

4.3.1 Input stage

4.3.2 Fast shaper

4.3.3 Integration

4.3.4 Digitisation

4.4 Test Beam in July 2018

4.4.1 Experimental setup

4.4.2 Calibration of the PACIFIC threshold

4.4.3 Event selection

4.4.4 Fine Timestamp Selection

4.4.5 Single Hit Efficiency

4.4.6 Studies of the single hit resolution

5 Search for the doubly charmed baryon Ξ_(cc)~(++) with the Ξ_c~+π~+ decay

5.1 Data and simulation

5.2 Selection

5.2.1 Overview

5.2.2 Selections in the trigger

5.2.3 Offline reconstruction and preselection

5.2.4 Multivariate selection

5.2.5 Removal of internal track clone candidates

5.2.6 Duplicate candidates

5.3 Studies of the backgrounds

5.3.1 Ξ_c~+background

5.3.2 Multiple candidates

5.3.3 Clone tracks

5.4 Measurement of Ξ_(cc)~(++) mass

5.4.1 Mass fitting

5.4.2 Momentum scaling calibration

5.4.3 Bias of the Ξ_c~+ mass

5.4.4 Bias of Ξ_(cc)~(++) mass due to offline selections

5.4.5 Uncertainty on Ξ_c~+ mass

5.4.6 Invariant mass fit model

5.4.7 Stability with respect to MVA selection

5.4.8 Unblinded results

5.4.9 Summary of mass measurement

5.5 Ratio of branching fraction measurement

5.5.1 Signal modeling

5.5.2 Efficiencies

5.5.3 Trigger efficiency

5.6 Total efficiency and ratio

5.6.1 Ratio of branching fraction results

5.7 Procedures for evaluating significance and setting limits

5.7.1 Strategy

5.7.2 Local significance estimates

5.7.3 Global significance estimates

5.7.4 Upper limits

5.8 Conclusions

6 Measurement of the angular coefficients of μ~+μ~- pairs in the Z boson mass region atLHCb

6.1 Data and simulation samples

6.1.1 Data samples

6.1.2 Simulation

6.1.3 MC with detector simulation

6.1.4 Generator level MC

6.2 Event selection

6.2.1 Trigger

6.2.2 Stripping

6.2.3 Offline selection

6.3 Backgrounds

6.3.1 Semileptonic heavy flavour decays

6.3.2 Hadron mis-identification

6.3.3 Top and EW productions

6.4 Corrections

6.4.1 Muon momentum calibration

6.4.2 Muon momentum smearing for MC events

6.4.3 Background subtraction

6.4.4 Efficiency

6.4.5 Data/MC reweight

6.4.6 Data and MC comparisons

6.5 Fitting method

6.5.1 Method introduction

6.5.2 Efficiency correction

6.5.3 Normalization weights

6.5.4 Validation

6.6 Systematic uncertainties

6.6.1 Efficiency

6.6.2 MC sample size

6.6.3 Background estimation

6.6.4 PDFs uncertainties

6.6.5 Acceptance reweighting

6.6.6 Summary of systematic uncertainty

6.7 Measured A_i results

6.7.1 Z boson p_T depended results

6.7.2 Z boson rapidity depended results

6.7.3 Results with low Z boson p_T events

6.8 Conclusion

7 Measurements of high-p_T muon reconstruction efficiency for the LHCb RunⅡ data-sets

7.1 Introduction

7.2 Trigger efficiency

7.2.1 Tag-and-Probe selection

7.2.2 Background estimation

7.3 MC muon trigger efficiency

7.3.1 Systematic uncertainties

7.3.2 Results

7.4 Tracking efficiency

7.4.1 Probe track

7.4.2 Tag-and-Probe selection

7.4.3 Background estimation

7.4.4 Corrections

7.4.5 Bias Correction

7.4.6 Track Matching Efficiency

7.4.7 Monte-Carlo Comparison

7.5 The corrected tracking efficiency

7.5.1 Track matching efficiency systematic uncertainty

7.5.2 MuonTT finding systematic uncertainty

7.5.3 Total systematic uncertainty

7.6 Results

7.7 Identification efficiency

7.7.1 Tag-and-Probe selection

7.7.2 MC muon identification efficiency

7.7.3 Background estimation

7.7.4 Systematic uncertainties

7.7.5 Results

7.8 Conclusion

8 Improved-alignment and momentum calibration for physics with high momentummuons in LHCb

8.1 Introduction

8.2 Samples and event selection

8.3 Detector alignment update

8.3.1 TT/IT/OT alignment

8.3.2 VELO alignment

8.3.3 Summary of 'Improved-alignment'

8.4 Post-alignment

8.4.1 The Z~0 mass dependence in generator level

8.4.2 Procedures of‘Post-alignment'

8.4.3 Muon η tuning

8.4.4 Muon φ tuning

8.4.5 'Post-alignment' results

8.5 MC muon momentum corrections

8.6 MC muon momentum resolution check

8.7 Systematic uncertainty

8.8 Conclusions

攻读博士学位期间完成的工作

Appendices

A Appendix-Search for the doubly charmed baryon Ξ_(cc)~(++) with the Ξ_c~+π~+ decay

A.1 Input Ξ_(cc)~(++) mass in MC

A.2 PID efficiency

A.3 MVA input variables tests

A.4 Particle mis-ID background of Ξ_c~+ and Ξ_(cc)~(++) WS events

A.5 Background types for MVA training

A.6 Two-step MVA test

A.7 Signal MVA efficiency check

A.8 PID cut optimization

A.9 Comparisons of kinematic distributions of Ξ_(cc)~(++)

A.10 ∧_b~0 validation

A.11 More tests after unblinding

B Appendix-Measurement of the angular coefficients of μ~+μ~- pairs in the Z boson massregion at LHCb

B.1 Fitting Check

B.2 Systematic result in 2017 and 2018 datsets

B.3 Final result in 2017 and 2018 datasets

B.3.1 Z boson p_T depended results in 2017 and 2018 datsets

B.3.2 Z boson rapidity depended results in 2017 and 2018 datsets

B.3.3 Results with low Z boson p_T events in 2017 and 2018 datsets

C Appendix-Measurements of high-p_T muon reconstruction efficiency for the LHCbRunⅡ data-sets

C.1 Magnet Polarity and muon charge dependence

C.2 Muon trigger efficiencies of each trigger stage

C.3 Isolation efficiency

C.3.1 Tag-and-Probe selection

C.3.2 MC muon isolation efficiency

C.3.3 Background estimation

C.3.4 Systematic uncertainties

C.3.5 Results

D Appdendix-Improved-alignment and momentumcalibration for physics with high-momentum muons in LHCb

D.1 More tests on 'Improved-alignment'

D.2 Number of iterations in 'Improved-alignment'

D.3 Only with 'Post-alignment'?

D.4 Different strategies for 'Post-alignment'

D.5 Constraints from muon p_T

D.6 'Improved-alignment' output parameters

References

致谢