Tommaso Boccali Fabrizio Palla Gabriele Segneri Perugia, 19 Febbraio 2001 Vertexing software in ORCA.

Presentazione sul tema: "Tommaso Boccali Fabrizio Palla Gabriele Segneri Perugia, 19 Febbraio 2001 Vertexing software in ORCA."— Transcript della presentazione:

1 Tommaso Boccali Fabrizio Palla Gabriele Segneri Perugia, 19 Febbraio 2001 Vertexing software in ORCA

2 Cosa serve? Siamo responsabili del pacchetto VertexAnalysis, analogo di TrackerAnalysis per la validation del software di vertexing A più lungo termine, vogliamo dire la nostra sullimplementazione di nuovi algoritmi di vertexing Tommaso Boccali

3 CommonVertex Framework allinterno del quale utilizzare il software di vertexing Completamente trasparente a diverse routine di vertexing Possibilità di fornire un default utilizzabile per tutti i casi … In via di definizione (ma alcune cose funzionano già) da parte di Pascal Vanlaer, ma vorrebbe aiuto! Tommaso Boccali

4 Struttura Generale Filtro sulle tracce Filtro sui vertici Container di vertici Rec Filtro sulle tracce Filtro sui vertici Container di vertici Sim Associatore (ok) Associatore (˜ok) Evento ricostruito Evento simulato (Geant 3) Evento di Pythia no!

5 Cosa serve/Cosa cè? Primary Vertex Finderok Secondary Vertex Seeder Secondary Vertex Cleanerok Secondary Vertex Fitterok Tools sul MC~ Software di analisi Classi per la validation~ Classi per esempi di utilizzo~ Tommaso Boccali

6 Primary Vertex seeder Non direttamente affare nostro (più importante per il tau tagging) Allo stato attuale quello che cè può bastare per i nostri scopi Tommaso Boccali

7 Secondary Vertex Seeder Pascal Vanlaer, dato un container di tracce crea un vertex seed per ogni coppia di tracce che passano vicine e che sono incompatibili con la beam spot nel piano xy Per il momento usato anche come vertex finder totale, dosando il numero di seeds creati (taglio in chi^2 sulla vicinanza delle due tracce e sulla incompatibilità con la beam spot) Tommaso Boccali

8 Secondary Vertex Seeder Gabriele Segneri ha sviluppato un tool per la ricerca di vertici secondari (CDF) utilizzando informazioni su d 0 e delle tracce Utilizzabile sia come Vertex Seeder che come tool a se stante Attualmente in fase di integrazione in CommonVertex Tommaso Boccali

9 Tools sul MonteCarlo Interfaccia a CARF per selezionare i vertici secondari -> più di 1000 vertici per evento Selezionare i vertici che possono essere ricostruiti: quelli che hanno almeno 2 tracce associate a tracce ricostruibili 2 Filtri: per le tracce che devono comporre il vertice per i vertici che possono essere visibili Tommaso Boccali

10 Software di analisi Associatori fra vertici simulati e ricostruiti utilizzando posizione e matrice di errore (ok) utilizzando il numero di tracce in comune (ok) Classe che date N tracce provi a fittare un vertice e dia il chi^2 delleventuale vertice (ok) Tommaso Boccali

11 Classi per la validation Efficienza algoritmica -> dati i vertici ricostruibili Efficienza totale -> più legata alla fisica Ghosts Use cases: B-tag, tau-tag Tommaso Boccali

12 Use Cases Dato un evento, trovare tutti i vertici secondari (ok con CommonVertex, per qualunque scelta del finder) Date N tracce, vedere se possono appartenere allo stesso vertice (ok, LinearVertexFitter) Dato un evento adronico, provare a fittare la massa del K 0 utilizzando il decadimento a 2 corpi (da fare) Tommaso Boccali esempi di pseudo-analisi da fornire preconfezionati:

13 A termine più lungo... Integrare in CommonVertex anche i package di vertexing con reti neurali e elastic arm, E TESTARLI! Nuovi metodi? Stiamo avendo input da Rudi Frühwirth Tommaso Boccali

14 Esempietto di quello che cè ora! Number of SimVertices 1528 SizerecTracks: 46 GoodSimV 4 ======================== Simulated good vertices 1Vertex: 263 0.00237512 0.000250089 -1.77616 2Vertex: 7 0.0622424 -0.0121949 -1.77683 3Vertex: 5 -0.296383 0.0613056 -1.71615 4Vertex: 2 0.420317 -0.0907494 -1.78389 ======================== Reconstructed good vertices 1Vertex: 2 0.18596 -0.0237533 -1.8169 2Vertex: 2 -0.305565 0.0748045 -1.76343 3Vertex: 2 -0.336599 0.0682888 -1.70784 4Vertex: 2 -0.0404194 0.0142354 -1.77038 ****************** Primary

15 Start of associations Rec->Sim! --Reconstructed Vertex: 0.18596 -0.0237533 -1.8169 chi2 14.0161 tracks 2 Size of the association: 0 --Reconstructed Vertex: -0.305565 0.0748045 -1.76343 chi2 15.9719 tracks 2 Size of the association: 1 Simulated Vertex: -0.296383 0.0613056 -1.71615 --Reconstructed Vertex: -0.336599 0.0682888 -1.70784 chi2 3.74865 tracks 2 Size of the association: 1 Simulated Vertex: -0.296383 0.0613056 -1.71615 --Reconstructed Vertex: -0.0404194 0.0142354 -1.77038 chi2 0.769054 tracks 2 Size of the association: 0 Start of associations Sim->Rec! --Simulated Vertex: 0.00237512 0.000250089 -1.77616 Size of the association: 0 --Simulated Vertex: 0.0622424 -0.0121949 -1.77683 Size of the association: 0 --Simulated Vertex: -0.296383 0.0613056 -1.71615 Size of the association: 2 Reconstructed Vertex: -0.305565 0.0748045 -1.76343 chi2 15.9719 tracks 2 --Simulated Vertex: 0.420317 -0.0907494 -1.78389 Size of the association: 0 END OF EVENT

16 256 m Distanza vertice vero-ricostruito in (pochi) eventi bb 200 GeV (decay length) reco - (decay length) vera

17 SecondaryVertexSeederFromRecTracks LinearVertexFitter SimVertexFilterFromRecTracks SimVertexTrackFilter RecVertexTrackFilter VertexAssociatorByTracks VertexAssociatorByPulls D0PhiFastVertexFitter Cosa cè per il momento integrato in CommonVertex e VertexAnalysis P.Vanlaer T.Boccali F.Palla G.Segneri

18 VertexAssociatorByTracks myVertexAssociatorByTracks(myGoodSimVertices,theRecVertexContainer); SimVertexContainer associatedSimVertices = myVertexAssociatorByTracks.simVertices(aRecVertex);