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Ricostruzione di jet in ALICE Davide Perrino Dipartimento di Fisica – INFN di Bari IV Convegno Nazionale sulla Fisica di Alice – 30/09/2008.

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Presentazione sul tema: "Ricostruzione di jet in ALICE Davide Perrino Dipartimento di Fisica – INFN di Bari IV Convegno Nazionale sulla Fisica di Alice – 30/09/2008."— Transcript della presentazione:

1 Ricostruzione di jet in ALICE Davide Perrino Dipartimento di Fisica – INFN di Bari IV Convegno Nazionale sulla Fisica di Alice – 30/09/2008

2 Sommario Attività della Jet Task Force Analisi con DA Associazione di jet Deconvoluzione di jet

3 Attività della Jet Task Force Spettri di particelle e QA. PID ad alto P T. Tagli sulle tracce. Ricostruzione di jet. Deconvoluzione di jet. Analisi di di-jet. Studio dellUnderlying Event. Jet trigger. Task in svn

4 Analisi su CAF Si è realizzato un treno per lanalisi dei jet, gestibile tramite la macro AnalysisTrainCAF.C, che permette di utilizzare in maniera modulare le task incluse: ESD Filter Jet Finder Di-jet Jet spectrum Underlying Event

5 ESD Filterjf Jet FinderDi-JetTask aggiuntive AODTrack AODJet DiJet AOD ESD Kine Analisi su CAF Usando AnalysisTrainCAF.C è possibile trovare i jet con diversi JetFinder (jf=DA,UA1,ecc.) a differenti livelli (Liv=MC, ESD, AOD) e salvarli nellAODEvent attraverso la creazione di Branch non standard, per effettuare comparazioni.

6 Ricostruzione di jet con DA Lalgoritmo è in $ALICE_ROOT/JETAN/AliDAJetFinder, ed è possibile compiere analisi non locale. E stato illustrato in molti precedenti meeting: (Wed 14 Feb)http://indico.cern.ch/conferenceDisplay.py?confId=10988 Per ulteriori dettagli sul Deterministic Annealing: ALICE-INT

7 Ricostruzione di jet con DA Macro ConfigJetAnalysisDA.C printf("ConfigJetAnalysis() \n"); AliJetAODReaderHeader *jrh = new AliJetAODReaderHeader(); jrh->SetComment("AOD Reader"); jrh->SetPtCut(0.); jrh->SetTestFilterMask(1<<0); AliJetAODReader *er = new AliJetAODReader(); er->SetReaderHeader(jrh); Jet ReaderJet Finder AliDAJetHeader *jh=new AliDAJetHeader(); jh->SetComment("DA jet code with default parameters"); jh->SelectJets(kTRUE); jh->SetNclust(10); jetFinder = new AliDAJetFinder(); jetFinder->SetJetHeader(jh); jetFinder->SetJetReader(er); return jetFinder;

8 Ricostruzione di jet con DA Per lanalisi su CAF ho usato, nella presente e nelle diapositive successive, il dataset: PWG4/arian/jetjetAbove_50_real. Nel grafico è riportato lo spettro ricostruito con il DA, analizzando 50k eventi.

9 Associazione di jet AliAnalysisTaskJetSpectrum (Christian Klein-Boesing) include un metodo per associare i jet ricostruiti usando diversi input (MC, ESD, AOD) dallo stesso evento. Lassociazione è fatta in maniera biunivoca.

10 Associazione di jet Pythia Jet vs Jet da MCPythia Jet vs Jet da AOD

11 Associazione di jet Jet da Kine vs Jet da AODJet da ESD vs Jet da AOD

12 Deconvoluzione di jet La possibilità di utilizzare le sole particelle cariche per la ricostruzione di jet costituisce una limitazione. Infatti, lenergia totale E T del jet è un parametro importante, anche perché è utilizzata nella definizione di variabili utili per studiare la differenza tra jet ricostruiti in p-p e in Pb-Pb. Esempio: frammentazione della leading particle tramite z=p T /E jet. Metodo implementato da Ydalia Delgado Mercado, non ancora in svn.

13 Deconvoluzione di jet Il metodo di Bayes sfrutta la seguente relazione: p(t|m)=p(t)p(m|t)/p(m) In cui: p(t)=distribuzione di prob. dello spettro generato p(m)=distribuzione di prob. dello spettro ricostruito p(m|t)=probabilità di ottenere m, se t è la funzione generata (funzione di risposta). p(t|m) funzione inversa di p(m|t).

14 Deconvoluzione di jet Si ricava quindi la distribuzione generata: p(t)=Σ m p(m)p(t|m) I passaggi sono: 1. Si sceglie una p 0 (t) (prior). 2. Si calcola p(t|m)=p 0 (t)p(m|t)/p(m). 3. Si aggiorna p 0 (t)= Σ m p(m)p(t|m). 4. Si ritorna al punto 2. Dopo alcune iterazioni p 0 (t) converge verso il valore cercato p(t).

15 Deconvoluzione di jet Metodo di deconvoluzione di Bayes applicato a istogrammi 2D, usando come variabili: (E Gen,E Rec,Z Gen,Z Rec ). (YDM) Le mappe di correlazione, ricavate utilizzando la task JetSpectrum prima descritta (CKB), sono:

16 Applicando alla distribuzione ricostruita la deconvoluzione, la distribuzione ottenuta è molto simile a quella originale. Deconvoluzione di jet

17 Proiezioni sugli assi E e z I grafici mostrano il risultato della deconvoluzione per E e z. I risultati sono buoni nei bin contenenti un numero sufficiente di dati.

18 Conclusioni La Jet Task Force ha iniziato da luglio le proprie attività, per organizzare e coordinare lanalisi di eventi con particelle ad alto p T. Ho mostrato alcuni dei più recenti sviluppi, applicando gli strumenti sviluppati alla ricostruzione di jet effettuata con il DA. Lalgoritmo è completamente integrato nel framework di analisi, ed è utilizzabile sui dataset prodotti (purtroppo pochi, al momento).


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