29/9/2017 – versione 2 Gruppo GTK Alessandra, Dario, Ernesto, Flavio, Marco Finalita` (in ultimo) del GTK: misurare la traccia del K+ incoming (TRecoGigaTrackerCandidate) del vertice pnn associazione temporale (separate?) con KTAG e STRAW associazione spaziale con STRAW -> DCA Ricostruzione del TRecoGigaTrackerCandidate (in na62fw – pre Analyzer) cluster finding: Step #1: solo pixels not noisy e con abs(ΔT(hit-trigger)) < 3 ns Step #2: cluster di pixel (i,j) con abs(ΔT_ij)<0.7 ns && ΔX_ij<1 cella && ΔY_ij <1 cella x_hit, y_hit, t_hit sono le medie (non pesate) di posizioni e tempi dei singoli pixel ricostruzione candidati: solo candidati con hit in tutte e tre le stazioni (“111”) parametri del TRecoGigaTrackerCandidate RECO “ufficiale” momentum: interpolazione GTK1-GTK2-GTK3 dXdZ, dYdZ: interpolazione su due punti GTK1-GTK3 => il 𝝌2 non e` usabile Time = (tGTK1+GTK2+GTK3)/3 RECO “Torino” dXdZ, dYdZ: fit lineare GTK1-GTK2-GTK3 => fornisce 𝝌2 (tuning non raffinato) time = (tGTK1+tGTK2+tGTK3)/3

Goal: fornire un filtro a vari livelli per selezionare i candidati GTK Proposta: Filtro GTK Goal: fornire un filtro a vari livelli per selezionare i candidati GTK GTKBadBurst: valutare i rapporti Σ(HitStazione)/ Σ(Hittutte_le_stazioni) e richiedere che stia in un range scelto. Non e` prioritario. GTKBadTrigger: se ci sono hit con tempi superiori a 6.4 ms (valore assoluto) il trigger viene rigettato (~ 2.1%) GTKBadTrack: al momento (versione “Torino”) viene calcolato il c2 e I singoli contributi: nella proiezione X-Z, Y-Z, tempo. A questo occorrera` aggiungere una componente che dipenda da numero di pixel (adiacenti) per ciascuna stazione. Usando il ToT di ciascun pixel occorre ricalcolare il tempo ed estrarre una probabilita’ per quella determinata configurazione topologica. Probabilmente buttare le configurazioni con piu’ di due pixel adiacenti. Alla fine per ogni traccia dare un c2 che tenga conto anche di ToT e configurazione (c2 tr) e quindi calcolare per ciascuna traccia una “probabilita’ di traccia” (Ptr). 6.5%/Stazione ≈3% delle tracce ha un cluster con piu’ di due pixel in una stazione −> KO −> OK −> ?

Uso dei decadimenti in tre pioni carichi per definire: GTKBadTrack Pdf di CDA e dT da applicare nella selezione degli eventi PNN I seguenti tasks non fanno parte del lavoro del gruppo GTK Si assume che: sia fatta una selezione di eventi K->p+p+p- (sample A); la ricostruzione con le STRAWS fornisca: linea di volo (dX/dZ e dY/dZ) e le coordinate di un punto a Z fisso; sia individuato un sub-sample di A (sample B) per cui ci sia almeno una traccia positiva con momento compreso fra 15 e 35 GeV/c. [Se entrambe le due tracce positive rientrano in questa categoria occorre identificare (magari usando il pdf) quella che piu’ si avvicina allo spettro del P nel PNN.(*)] d) per il sample B, passare l’indice di traccia e identificare due tempi: il tempo dell’evento (che sara’ considerato quello vero) e il tempo che si ottiene usando soltanto la traccia positiva di cui sopra. (*) da verificare la forma dell’illuminazione delle STRAWS di P e della P del PNN, e renderle “uguali” (di nuovo con scelte basate sul pdf?)

Gruppo GTK Determinazione della probability density function (pdf) del Closest Distance of Approach (CDA) e della pdf del dT. Si assume che il taglio per selezionare gli eventi sia nel piano (CDA, dT). Da verificare se deve essere binnato in funzione di Z e q (della traccia nelle STRAWS) o di altre variabili di rilievo. Si assume che: siano identificati gli eventi del sample A e siano disponibili: coordinate di un punto della linea di volo del K a Z fisso (per esempio), momenti del K e dei pioni e tempo dell’evento; siano identificati, per il sample B, l’indice di traccia positiva (P) e momento nel range 15 – 35 GeV/c e tempo dell’evento “ridotto” pdf CDA e dT Il calcolo del CDA usando la traccia GTK, associata (*) agli eventi (A∨B) usando le variabili determinate con A, e la traccia P forniscono la distribuzione del CDA e di conseguenza la pdf “vera” del CDA. Il calcolo del CDA usando la traccia GTK, associata (**) agli eventi (A∨B) usando il tempo determinato con B, e la traccia P forniscono la distribuzione del CDA di event PNN. (*) sulla base di un c2 che include dX e dY a GTK3, d(dX/dZ), d(dY/dZ) e dT (**) sulla base di dT

Questa suddivisione del lavoro ha un senso? Gruppo GTK (continua) Analisi eventi candidati Per un dato evento candidato PNN si calcola per ogni traccia (candidata in un intervallo al piu’ di +⁄− 3 ns: saranno comunque poche) CDA e dT. Usando le curve pdfCDA e pdfdT si estraggono le due probabilita’: PCDA e PdT. All’analisi successiva verranno passate, per le tracce candidate, Ptr, PCDA e PdT. Il prodotto (PCDA) * (PdT) fornisce (dal punto di vista GTK) la probabilita’ che il K e il P (del PNN) appartengano allo stesso evento e il valore di Ptr che la traccia sia coerente con tracce dovute a K. Si puo’ pensare di lavorare in un volume (CDA, dT, c2 tr) per dare al candidato K->PNN una probabilita’ globale, ma questo e’ prematuro. … e del fondo Inoltre, usando un intervallo temporale (per esempio 6+/-3ns) si dovrebbe determinare la distribuzione della pdf nel volume (CDA,dT, , c2 tr) del fondo Breve conclusione E’ questa una strada percorribile, oppure Tommaso/Mauro/… pensavano a qualcosa di diverso? Questa suddivisione del lavoro ha un senso?