Resultados Recientes de MiniBooNE sobre - PowerPoint PPT Presentation

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Resultados Recientes de MiniBooNE sobre

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Title: Resultados Recientes de MiniBooNE sobre


1
Resultados Recientes de MiniBooNE sobre
Oscilaciones de Neutrinos
Alexis A. Aguilar-Arévalo Columbia University
por la colaboración MiniBooNE
XXI Reunión Anual, División de Partículas y
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2
Colaboración MiniBooNE
University of Alabama Los Alamos
National Laboratory Bucknell University
Louisiana State University University of
Cincinnati University of
Michigan University of Colorado
Princeton University Columbia University
Saint Marys University of Minnesota Embry
Riddle University Virginia Polytechnic
Institute Fermi National Accelerator Laboratory
Western Illinois University Indiana
University Yale
University
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Puntos a tratar
  • Motivación
  • Descripción del experimento
  • Eventos tipo n en MiniBooNE
  • Piezas del análisis de oscilaciones
  • Errores Sistemáticos
  • Resultados iniciales
  • Conclusiones

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1. Motivación
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5
Motivación de MiniBooNE el experimento LSND de
Los Alamos
Haz de?nm ,decaimiento de m en reposo Señal
?ne p ? e n Luz Cerenkov del e en
coincidencia retardada con rayo gama de 2.2 MeV,
captura del neutrón en hidrógeno
Exceso de?ne en haz de ?nm 87.9 22.4 6.0
(3.8s)
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Motivación de MiniBooNE el experimento LSND de
Los Alamos
Interpretado como oscilaciones de 2n
?nm??ne
Distancia a la fuente L 30 m Energía
promedio E 30 MeV
?ne disapp.
  • KARMEN (L17 m)
  • Contemporáneo de LSND, no observó evidencia del
    efecto. Resultado compatible con LSND al 64
    C.L.
  • E.D.Church et al., Phys.Rev.D66013001 (2002)

LSND Collaboration, Phys. Rev. D64, 112007
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Motivación de MiniBooNE el experimento LSND de
Los Alamos
Resultados de neutrinos solares y atmosféricos
han sido verificados por otros experimentos,
restringiendo los posibles valores de los
parámetros (KAMLAND, K2K). LSND es el único
resultado positivo a distancias cortas (L
algunos 102 m)
Propósito de MiniBooNE verificar/refutar LSND
Estas tres señales de oscilaciones son
inconsistentes con el esquema de tres n del
Modelo Estándar.
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2. Descripción del experimento
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El experimento MiniBooNE
región de decaimiento
absorbedor
nm ? ne ???
K
p
Booster
haz primario
haz terciario
haz secundario
(protones)
(mesones)
(neutrinos)
Buscar oscilaciones de n en la misma región del
espacio de parámetros que LSND Sujeto a errores
sistemáticos diferentes
  • Estrategia Usar una similar L/E ? 1
  • Distancia más larga L ? 500 m
  • Energía más alta E ? 500 MeV

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El experimento MiniBooNE
región de decaimiento
booster
absorbedor
nm ? ne ???
K
p
Booster
haz primario
haz terciario
haz secundario
(protones)
(mesones)
(neutrinos)
El acelerador Booster de Fermilab acelera
protones impartiéndoles un momento de 8.9
GeV/c. La línea de neutrinos del Booster extrae
los protones para MiniBooNE.
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El experimento MiniBooNE
región de decaimiento
absorbedor
nm ? ne ???
K
p
Booster
haz primario
haz terciario
haz secundario
(protones)
(mesones)
(neutrinos)
Los protones son enviados a un blanco de Be de
1.7 l dentro de un campo magnético (magnetic
horn).
  • Los mesones positivos son enfocados, los mesones
    negativos son desenfocados.
  • El campo magnético incrementa el flujo de n en
    ? 6.
  • Operado con pulsos de 2.5 kV, a 174 kAa lt 5Hz.

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El experimento MiniBooNE
región de decaimiento
absorbedor
nm ? ne ???
K
p
Booster
haz primario
haz terciario
haz secundario
(protones)
(mesones)
(neutrinos)
Los mesones decaen a lo largo de un tubo de
50m. Los mesones residuales y protones que no
interactúan son detenidos en los bloques de
hierro del absorbedor.
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El experimento MiniBooNE
región de decaimiento
absorbedor
nm ? ne ???
K
p
Booster
haz primario
haz terciario
haz secundario
(protones)
(mesones)
(neutrinos)
El detector está localizado 541m después del
blanco. Cubierto por 3 m de tierra para reducir
los rayos cósmicos.
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El detector
  • Tanque esférico (6m de radio) lleno con 800t de
    aceite mineral.
  • Principalmente un detector de radiación
    Cerenkov, también es sensible a luz de centelleo
    producida en el aceite.
  • Simulado con un Monte Carlo en GEANT3.

Dentro hay 1280 tubos fotomultiplicadores (PMTs)
dando una covertura por fotocátodos del 10.
Región ópticamente aislada (el veto ) contiene
240 PMTs. Usada para rechazar rayos cósmicos.
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3.Eventos tipo n en MiniBooNE
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Eventos en el detector
f lt 5 Hz
  • Eventos de neutrinos claramente visibles en la
    ventana de adquisición de datos.
  • La duración de un chorro o spill del haz es de
    1600ns.
  • La componente uniforme del background debida
    a muones de rayos cósmicos.
  • La componente con decaimiento exponencial son
    electrones del decaimiento de muones en reposo
    (electrones Michel).

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Eventos en el detector
f lt 5 Hz
Requiriendo baja actividad en el veto
eliminamos los muones de rayos cósmicos.
Aún hay e del decaimiento de m Espectro de
electrones Michel
Rechazados al requerir un mínimo de PMTs
disparados (la energía máxima del espectro es 52
MeV).
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Eventos en el detector
f lt 5 Hz
Este simple criterio de selección de candidatos a
neutrino provee eliminación del background
proveniente de de rayos cósmicos del 99.
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Estabilidad de la corrida
El número de candidatos a neutrino por protón
enviado al blanco de MiniBooNE es estable en el
tiempo.
Total de 5.581020 POT
POT Protons On Target
Los eventos observados por minuto son
consistentes con un proceso de Poisson.
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Sub-eventos
Cúmulos de actividad del tanque en el tiempo
Evento típico de 2 sub-eventos e- del
decaimiento de m-
(electrón Michel)
e
nm
m
m
e
Ej. Interacciones de nm cuasi-elasticas de CC
producen dos sub-eventos
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Muones en el detector
Anillos bien definidos y llenos hacia el interior
son característicos de las trazas de muones.
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Electrones en el detector
  • Producen anillos difusos
  • Dispersión múltiple
  • Procesos radiativos

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p0s en el detector
Producidos en interacciones de corriente neutra
(NC)
Dos anillos del tipo electrón por el decaimiento
en dos fotones.
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p0s mal identificados en el detector
Producidos en interacciones de corriente neutra
(NC)
Cuando un fotón es débil o escapa del tanque, el
evento es parecido a un electrón.
Este es el background por mala identificación mas
grande en la búsqueda de oscilaciones.
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4. Piezas del análisis de oscilaciones
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Análisis a ciegas en MiniBooNE (blind analysis)
  • La señal de oscilaciones es pequeña preo
    relativamente fácil de aislar.
  • Los datos adquiridos son clasificados en cajas.
  • Las cajas son abiertas para análisis si contienen
    lt1s de señal. Se tiene acceso a
  • Información parcial de todos los eventos
    o Toda la información de algunos
    eventos.
  • Al final, más del 99 de los datos está
    disponible para estudios. Esto es necesario para
    desarrollar los análisis y entender las fuentes
    de incertidumbre.

Todas las fuentes significativas de error
sistemático son constreñidas utilizando los datos
de las cajas abiertas.
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Estructura del análisis de oscilaciones
  1. Usar datos de producción de mesones para
    determinar el flujo de ns (blanco y geometría
    simulados en GEANT4)
  2. Usar modelo de secciones eficaces (NUANCE) para
    predecir la frequencia de interacciones de ns y
    estados finales.
  3. Estados finales de partículas pasan a la
    simulación del detector en GEANT3 modelación de
    la propagación de partículas y luz en el tanque.
  4. A partir de la reconstrucción de eventos, dos
    análisis independientes son utilizados (1)
    Track Based Likelihood (TBL) (2) Boosted
    Decision Tree (BDT)
  5. Desarrollar criterios de identificación de
    partículas para separar la señal del background.
  6. Ajustar distribución de EnQE en los datos bajo
    la hipótesis de oscilaciones de dos n s

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Producción de p y K en el blanco
HARP Collaboration hep-ex/0702024
Piones
Kaones
  • Miembros de MiniBooNE se unieron a HARP. Tomaron
    datos de producción de p con un blanco replica
    en el CERN - Blanco de Berilio de 5 l. -
    Haz de protones con momento de 8.9 GeV/c.
  • Parametrización de Sanford-Wang.
  • Datos de producción de K tomados en blancos
    multiples en el rango de momentos de 10-24 GeV/c.
  • Parametrización basada en escalamiento de Feynman
    (30 incertidumbre).

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Flujo de neutrinos, simulación en GEANT4
Fuentes Intrínsecas de ne ?ne m ? e ?nm
ne (52) K ? p0 e ne (29) Otro
( 5) K0 ? p e ne (14)
ne/nm 0.5 contenido de antineutrinos 6
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Modelo de secciones eficaces NUANCE Monte Carlo
Casper, Nucl.Phys.Proc.Suppl. 112 (2002) 161
(U.C. Irvine)
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Modelo de secciones eficaces NUANCE Monte Carlo
Casper, Nucl.Phys.Proc.Suppl. 112 (2002) 161
(U.C. Irvine)
  • Interacciones cuasi-elásticas de corriente
    cargada CCQE (39 del total sin selección alguna)
    .
  • Permite identificar el sabor del neutrino
    interactuante dado el leptón dispersado.
  • La mayor parte de la señal de oscilaciones
    interactúa por este canal.

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Fuentes de calibración del detector
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Reconstrucción de la energia EnQE del n en
eventos CCQE
Sólo es necesario saber el ángulo y la energía
del leptón dispersado. La dirección del n
entrante es conocida (dirección del haz).
Se aplica una corrección debida a efectos
nucleares.
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Ajustando parámetros en el Monte Carlo NUANCE
Ajustes a Q2 en datos nm CCQE en MB MAeff
Masa axial efectiva EloSF -- Parámetro de
Bloqueo de Pauli De datos de dispersión de
electrones Eb Energía de amarre pf
-- Momento de Fermi
Ajuste de parámetros nucleares del modelo de gas
de Fermi relativista.
Smith and Moniz, Nucl.,Phys.,B43(1972)605
Mejoró el acuerdo entre datos y simulación.
MiniBooNE Collab., arXiv0706.0926 hep-ex
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Constricciones de eventos nm-CCQE en las
predicciones
El gran número de eventos nm en los datos
restringe las variaciones permitidas en los
parámetros de la simulación.
BDT
Normalización y dependencia en la energía de la
señal y el background.
Predecir
De los eventos nm CCQE
Atar la predicción de la señal y el background de
nes al flujo de nms restringe este análisis a
una búsqueda de oscilaciones nm ? ne por
aparición de ne únicamente.
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Constricciones de eventos nm-CCQE en las
predicciones
Medir el espectro de energías de los nms
constriñe el número de muones que dan origen a
parte del background intrínseco de nes. Esto es
posible dado que los decaimientos que ponen
partículas en el detector ocurren a ángulos muy
pequeños.
p ? m nm
En-Ep space
m ? e nm ne
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Ajustando la producción de p0s
Buena reconstrucción del pico de masa del p0
(resolución del 20).
El número de p0s en intervalos de momento es
medido. La distribución de momentos de los p0 s
es corregida para reproducir los datos.
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Fuentes externas de background eventos en la
tierra (Dirt)
Interacciones de n fuera del detector Ndata/NMC
0.99 0.15
Event Type of Dirt after PID cuts
EnhancedBackgroundCuts
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Pre-selección para la búsqueda de oscilaciones
  • Compartida por ambos análisis de oscilaciones
    BDT y TBL
  • El corte en el volumen fiducial depende del
    algoritmo.

Al final deseamos aislar eventos del tipo
data MC
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Análisis TBL separación e / m
Reconstruye trazas bajo dos hipótesis diferentes
1. traza de e 2. traza de m
  • Los eventos son grupos de información a nivel de
    PMT (q,t,x)
  • Ajuste de 7 parámetros que definen la traza de
    la partícula.

Usando log(Le/Lm)
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Análisis TBL separación e / p0
Ajuste extendido para hallar dos trazas tipo
electrón.
E1, q1, f1
t, x, y, z
E2 , q2, f2
Usando log(Le/Lp)
Corte de Masa
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Análisis TBL Eventos esperados
Usando los cortes mostrados gráficamente en las
transparencias anteriores, se selecciona la
muestra de candidatos a ne
Sig/vBkgd 6.8
Rango de experimento de conteo
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Análisis BDT Boosted Decision Trees
Arbol de decisiones Serie de cortes basados en
estudios Monte Carlo
(Nsignal/Nbkgd)
signal-like
bkgd-like
30,245/16,305
9755/23695
bkgd-like
sig-like
sig-like
bkgd-like
20455/3417
1906/11828
7849/11867
9790/12888
etc.
Este árbol es uno entre muchas posibilidades
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Análisis BDT Boosted Decision Trees
Ahora, construimos muchos árboles de decisión
cada uno pesa los eventos aumentando
el poder de identificación de
backgrounds mal identificados en
árboles anteriores
(boosting). Para cada árbol, un evento en los
datos es asignado 1 si es identificado como
señal, -1 si es identificado como
background. La suma de todos los árboles se
combina en un score
negative
positive
tipo-señal
tipo- Background
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Análisis BDT separación señal/background
  • El corte en el score de Boosting es elegido en
    función de la energía para maximizar la
    sensibilidad a oscilaciones.
  • La señal (puntos rojos) esta claramente separada
    de todos los tipos de backgrounds (puntos
    grises).
  • La comparanción de datos y Monte Carlo en la
    region lateral adjacente a la señal muestra
    buena concordancia.

Sig/vBkgd 8.3
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Análisis BDT separación señal/background
  • El corte en el score de Boosting es elegido en
    función de la energía para maximizar la
    sensibilidad a oscilaciones.
  • La señal (puntos rojos) esta claramente separada
    de todos los tipos de backgrounds (puntos
    grises).
  • La comparanción de datos y Monte Carlo en la
    region lateral adjacente a la señal muestra
    buena concordancia.

Una vez que la comparación datos/MC es buena, la
predicción del background es finalizada.
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Análisis BDT separación señal/background
  • El corte en el score de Boosting es elegido en
    función de la energía para maximizar la
    sensibilidad a oscilaciones.
  • La señal (puntos rojos) esta claramente separada
    de todos los tipos de backgrounds (puntos
    grises).
  • La comparanción de datos y Monte Carlo en la
    region lateral adjacente a la señal muestra
    buena concordancia.

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4. Análisis de errores sistemáticos
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Fuentes de error sistemático
  • Todos los errores tuvieron una constricción por
    datos de MiniBooNE
  • Correlaciones entre nm y ne permiten reducir aún
    más algunos de los errores
  • BDT tiene mayor razón señal/ruido, pero es más
    sensible a los errores sistemáticos.

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Manipulación de incertidumbres en los análisis
Con lo que comenzamos...
... lo que necesitamos
Para una fuente de incertidumbre dada Errores
en una amplia gama de parámetros en el modelo
subyacente.
Para una fuente de incertidumbre dada Errores
en intervalos de EnQE e información sobre la
correlación entre los intervalos.
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Manipulación de incertidumbres en los análisis
Con lo que comenzamos...
... lo que necesitamos
Para una fuente de incertidumbre dada Errores
en una amplia gama de parámetros en el modelo
subyacente.
Para una fuente de incertidumbre dada Errores
en intervalos de EnQE e información sobre la
correlación entre los intervalos.
"multisim" propagación de errores no-lineal
Matriz de errores, salida Contiene correlaciones
entre los intervalos de EnQE.
Matriz de errores, entrada Contiene la
correlación entre los párametros.
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Construyendo la matriz de errores
  • Ni número de eventos después de cortes
  • MC es el Monte Carlo estándar
  • a representa una multisim dada
  • M número total de multisims
  • i,j son intervalos de EnQE

La matriz de errores total es la suma sobre todas
las fuentes de error
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Construyendo la matriz de errores
  • Ni número de eventos después de cortes
  • MC es el Monte Carlo estándar
  • a representa una multisim dada
  • M número total de multisims
  • i,j son intervalos de EnQE

La matriz de errores total es la suma sobre todas
las fuentes de error
TBL Usa la matriz de ne-sólamente BDT Usa la
matriz de nm-ne
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Aplicando las constricciones
TBL Ajustar predicción del MC para reproducir
el espectro medido de nm (tomar
en cuenta correlaciones de errores sistemáticos)
BDT Incluir correlaciones de nm y ne en la
matriz de errores
Incertidumbres sistemáticas y estadísticas
incluídas en (Mij)-1
(i,j son intervalos en EnQE)
55
Comparación de las sensibilidades BDT vs TBL
Determinadas en base a simulaciones
  • El análisis TBL (linea contínua) tiene mayor
    sensibilidad a oscilaciones. En base a esto fué
    elegido como el análisis principal.
  • La decisión fué tomada antes de perder la
    ceguera.
  • Contornos del 90 C.L., calculados con Dc2 1.64

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5. Resultados
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Procedimiento de apertura de La Caja
Proceder en pasos con cautela.
  • Una vez que los cortes del análisis han sido
    fijados y aplicados a los
  • datos
  • Realizar el ajuste de oscilaciones a los datos
    secuestrados. Hacer una prueba de c2 para un
    conjunto de variables de diagnóstico. Son todas
    razonables? (Prob (c2 )gtgt 1?)
  • 2.Mirar las distribuciones del paso 1 (sin
    mostrar escala ni errores estadísticos)
  • 3.Hacer prueba de c2 a la distribución de EnQE
    sin regresar los parámetros ajustados.
  • 4.Comparar la distribución de EnQE en datos y
    Monte Carlo, regresando los parámetros ajustados.
    En esto punto la caja está abierta (26 de Marzo,
    2007)

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Paso 1. Prueba de c2 en variables de diagnóstico
12 variables probadas en TBL 46 variables
probadas en BDT Todas las variables tuvieron
buena probabilidad de c2 excepto ... Análisis
TBL probabilidad de c2 para la
variable Evisible es 1.
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Paso 1. Prueba de c2 en variables de diagnóstico
No hay cambio siginificativo en la sensibilidad
12 variables probadas en TBL 46 variables
probadas en BDT Todas las variables tuvieron
buena probabilidad de c2 excepto ... Análisis
TBL probabilidad de c2 para la
variable Evisible es 1. Decisión Ca
mbiar corte en la energía a
EnQE gt 475 MeV para el análisis de oscilaciones
(efecto en sensibilidad es mínimo) Mostrar rango
completo en el artículo (gt300 MeV).
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Paso 1. de nuevo Prueba de c2 en variables de
diagnóstico
12 variables probadas en TBL 46 variables
probadas en BDT Todas las variables tuvieron
buena probabilidad de c2. Análisis TBL
Probabilidad de c2 para la
variable Evisible es 28 Procedemos
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Paso 2. Abrir distribuciones del paso 1
  • Abriendo 12 gráficas para TBL y 46 para BDT
  • El MC contiene la señal ajustada y desconocida

Ejemplo Energía visible
BDT
TBL (EnQEgt475 MeV)
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Paso 3. Prueba de c2 para la distribución de EnQE
Esta es la c2 del ajuste de oscilaciones TBL
(EnQEgt475 MeV) c2 Probabilidad 99 BDT
c2 Probabilidad 52
Paso 4. Abrir la caja ...
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Paso 4. Comparar distribuciones, ver parámetros
del ajuste
Análisis TBL No hay señal de un exceso en la
región del análisis (donde se esperan
oscilaciones de 2ns del tipo de LSND). Exceso
visible a bajas energías (fuera del rango del
ajuste).
Análisis BDT Tampoco hay señal de un exceso, de
hecho, los datos están por debajo de la
predicción. Indicio de un exceso a bajas
energías, pero es cubierto por el error en la
normalización.
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Resultados del experimento de conteo al abrir la
caja
Los análisis BDT y TBL son significativamente
distintos.
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Límites de oscilaciones de ambos análisis
El primer resultado de MiniBooNE es un límite
para oscilaciones de 2n del tipo nm?ne.
Siendo consistentes con las expectaciones en la
región de la señal, los dos análisis pueden
calcular un límite. Los límites de ambos
análisis son consistentes entre sí.
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Interpretación del límite de MiniBooNE
  • Existen varias formas de presentar límites
  • Barrido unilateral (single sided raster scan)
  • Dc2 1.64 , ajuste a sin22q para cada Dm2
    (usado históricamente, presentado aquí)
  • Barrido Global (Dc2 2.71, ajuste 2-dim )
  • Esquema unificado (Feldman-Cousins)

Comparamos las varias prescripciones con la
región permitida según el análisis conjunto de
KARMEN-LSND. Church, et al., PRD 66, 013001.
La colaboración MiniBooNE está preparando un
análisis combinado de los datos de los tres
experimentos LSND-KARMEN-MiniBooNE.
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Una prueba de compatibilidad entre MiniBooNE y
LSND
  1. Para cada ?m2, determinar la medición de MB y
    LSND zMB ? ?zMB,
    zLSND ? ?zLSND ,
    donde z sin2(2?), y ?z es el error 1?.
  2. Para cada ?m2, formar ?2 entre las mediciones de
    MB y LSND
  3. Hallar z0 que minimiza ?2 (promedio pesado de
    las dos mediciones) Esto da ?2min
  4. Hallar la probabilidad de ?2min para 1 dof
    ésta es la probabilidad de compatibilidad para
    este valor de ?m2 .

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Una prueba de compatibilidad entre MiniBooNE y
LSND
Este estudio conduce a una incompatibilidad del
98 con la interpretación de que LSND y
MiniBooNE observan aparición de ne por
oscilaciones de 2n del tipo nm?ne .
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Conclusiones
Tanto el análisis BDT como el análisis TBL,
muestran que no hay un exceso significativo de
eventos de ne sobre la expectación del
background. MiniBooNE excluye la región
permitida al 90 C.L. por el análisis conjunto de
KARMEN y LSND, con un nivel de confianza del
90. Los datos de MiniBooNE y LSND son
incompatibles al 98 C.L. con la interpretación
de que ambos son el resultado de oscilaciones
nm?ne . El exceso de eventos observado a bajas
energías en MiniBooNE es inconsistente con
aparición de ne por oscilaciones de 2n y se
encuentra bajo investigación.
Phys. Rev. Lett. 98, 231801 (2007)
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Backup Slides
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p production
  • HARP (CERN)
  • 5 l Beryllium target
  • 8.9 GeV proton beam momentum

HARP collaboration, hep-ex/0702024
Data are fit to a Sanford-Wang parameterization.
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K production
Measurements of K production from past
experiments were fit to a parameterization to
describe the production of these particles in the
simulation.
The parameterization is based in Feynman scaling
to compare datasets with different incident
momentum and target material.
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Calibration sources the laser system
Laser flask system
Muon tracker and scintillation cube system
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Time structure of neutrino beam
4 ?1012 protons per 1.6 ms pulse delivered at up
to 5 Hz. 5.58?1020 POT (proton on target)
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Summary of Track Based cuts
Precuts
Log(Le/Lm) Log(Le/Lp) invariant mass
Backgrounds after cuts
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Ejemplo Incertidumbres del modelo óptico
  • Para entender las variaciones permitidas, 70
    simulaciones al nivel de los PMTs fueron
    producidas con variaciones en los parámetros
    ?Multisims
  • El modelo tiene 39 parámetros que deben variarse
  • Las variaciones son constreñnidas por muestras de
    electrones Michel y láseres

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Ejemplo Incertidumbres en secciones eficaces
De datos ?? CCQE en MiniBooNE
MAQE, elosf 6, 2 (statbkg only)
QE ? norm 10 QE ? shape
función de E? ??e/?? QE ? función de E?
NC ?0 rate función del momento, ?0 MAcoh,
coh. ?? 25 ? ? N??rate función de ? mom
7 BF
De datos ?? NC ?0 en MiniBooNE
EB, pF 9 MeV, 30 MeV ??s
10 MA1?
25 MAN? 40 DIS ?
25
De otros experimentos
La mayoría de estas incertidumbres son comunes a
nm y ne y tienden a cancelarse cuando las
correlaciones entre ambas muestras son tomadas en
cuenta en el análisis.
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Modelo de secciones eficaces eventos que
producen piones
Vía la producción de resonancias D en
interacciones n -nucleón (N)
NCp0 El p0 decae en dos fotones. El evento se
puede confundir con un electrón si un fotón es
débil, emulando la señal.
CCp Fácil de distinguir (3 sub-eventos). No es
un background substancial para el análisis de
oscilaciones.
El decaimiento D?Ng produce un solo fotón y
ocurre con una probabilidad de 0.56.
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Comparando eventos CCQE en datos y Monte Carlo
nm CCQE
UZ cosqz
nm CCQE
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Modelo óptico del detector
  • Luz Cerenkov, Centelleo, Fluorescencia
  • Toma en cuenta la respuesta de carga/tiempo de
    los PMTs.
  • Dispersión, reflecciones, pre-pulso de PMTs
  • En total 39 parámetros a ajustar (e.g. longitud
    de atenuación, fuerza de fluorescencia, etc. ).
  • Datos de e- Michel y LASER usados para su
    calibración.

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Análisis TBL separación e / p0
Ajuste extendido para hallar dos trazas tipo
electrón.
E1, q1, f1
t, x, y, z
E2 , q2, f2
Banda lateral Sideband
Señal masalt50 (baja masa) log(Le/Lm)gt0
(e-like) log(Le/Lp)gt0 (e-like)
Sideband masalt50 (baja masa) log(Le/Lm)gt0
(e-like) log(Le/Lp)lt0 (p-like)
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Optical Model
Attenuation length gt20 m _at_ 400 nm
We have developed 39-parameter Optical
Model based on internal calibration and external
measurement
  • Detected photons from
  • Prompt light (Cherenkov)
  • Late light (scintillation, fluorescence)
  • in a 31 ratio for b1

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Resultados de MiniBooNE
El primer resultado de MiniBooNE es un límite
para oscilaciones de 2n del tipo nm?ne.
Phys. Rev. Lett. 98, 231801 (2007)
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