Doubly charged Higgs common Analysis framework setup

Proposal

Analysis framework은 각각의 decay mode들에서 공통적으로 사용되는 기능이나 selection criteria를 한데 묶어 정리하여 이후 결과를 합치는 데 혼선이 없게 하는 것을 목적으로 합니다. 각각의 mode에 대해서 optimized cut value는 다를 수 있고 자세한 cut variable의 list는 달라질 수 있으나 baseline selection은 공유하는 부분이 많으며, 또한 output data format을 되도록 일치시켜 cross-check이 용이하도록 하는 데 목적이 있습니다.

이를 위해 모든 decay mode들에서 동일하게 조정해야 하는 부분은 다음과 같습니다.

• Event Data format
  • Decay mode specific한 단계 이전까지는 공통적으로 사용되는 dataformat을 유지합니다.
  • PAT을 이용하면 candidate format을 제공합니다.
  • 최종 단계에서 Plain root NTuple을 제공하여 user level analysis macro를 사용할 수 있습니다
    • FWLite를 이용하면 NTuple을 사용할 필요가 없습니다.
• Data flow
  • MC signal path
    1. step 0 - MC production : (GEN-SIM-DIGI-L1-DIGI2RAW-HLT) + (RAW2DIGI?-RECO)
    2. step 1 - Common data reduction : (HZZ skim + PAT + basic Top_SM ID)
       • Good lepton selection : store global muons, robustLoose electron ID
       • Need to define new event content - e.g) drop cleanLayer1Muons, keep goodMuons
    3. step 2 - Decay mode dependent part : (GenFilter? + HLT selection + Top_SM selection + dilepton combination + dilepton selection)
       • One could turn off HLT selection in early stage and postpone to User level analysis step
       • No 4-lepton cuts here, to allow 3-lepton analysis with this dataset
    4. step 3 - User level analysis
  • MC background path
    1. step 0 - MC production : (GEN-SIM-DIGI-L1-DIGI2RAW-HLT) + (RAW2DIGI?-RECO)
    2. step 1 - Common data reduction : (HZZ skim + PAT + basic Top_SM ID)
       • Good lepton selection : store global muons, robustLoose electron ID
       • Need to define new event content - e.g) drop cleanLayer1Muons, keep goodMuons
    3. step 2 - Decay mode dependent part : (HLT selection + Top_SM selection + dilepton combination + dilepton selection)
       • No GenFilter? here
       • No 4-lepton cuts here, to allow 3-lepton analysis with this dataset
    4. step 3 - User level analysis
  • Real data path
    1. step 0 - Dataset decision : (HLT + RECO + secondary data skims)
       • We can only access Triggered dataset in case of real data analysis even this dataset can contain additional skimming cuts
    2. step 1 - Common data reduction : (HZZ skim + PAT + basic Top_SM ID)
       • Good lepton selection : store global muons, robustLoose electron ID
       • Need to define new event content - e.g) drop cleanLayer1Muons, keep goodMuons
    3. step 2 - Decay mode dependent part : (Top_SM selection + dilepton combination + dilepton selection)
       • No 4-lepton cuts here, to allow 3-lepton analysis with this dataset
    4. step 3 - User level analysis
• Data location
  • Outputs from step 0's : Grid를 통해 접근 가능하도록 Tier에 저장하고 DBS에 publish까지 한다 (대부분 이미 되어 있을것임)
  • Outputs from step 1 : T2에 저장, DBS에 publish한다.
  • Outputs from step 2 : 각자 castor등에 저장하는 것을 기본으로 한다.
    • Selection cut변경 될 때마다 자주 dataset을 업데이트 해야 할 가능성이 있음
    • Cross check이 필요할 경우 다른 사람들이 접근 가능하도록 한다. dataset을 읽기 위한 cff파일을 각자 제공한다.
  • Outputs from step 3 : No restriction

Wish list

• All-channel enabled sample에서 각각의 decay mode 뽑아내기
  • 구현 완료
• Skim / Preselection
  • Cut value decision필요
  • HZZ skim 사용시 Skimming module이 HiggsAnalysis?/Skimming에 이미 구현됨
  • HWW skim 사용 필요한가?
• TTree로 주요 variable을 저장하기
  • lepton, jet, pv, gen 의 주요 정보들 TTree로 저장하기
  • 사용자들이 자유롭게 variable을 추가할 수 있도록 하기
  • Output 전용 모듈 개발 필요

-- JunghwanGoh - 26 Top_SM.May 2010