III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance1 III Physics Workshop di ATLAS Italia Bologna, 16-17/6/2009 A. Ventura INFN Lecce & Università del.

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1 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance1 III Physics Workshop di ATLAS Italia Bologna, 16-17/6/2009 A. Ventura INFN Lecce & Università del Salento a nome dei gruppi italiani della Muon Slice

2 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance2 Sommario  Il Muon High Level Trigger con coinvolgimento di gruppi italiani  Gli algoritmi del Muon HLT con coinvolgimento di gruppi italiani: Livello 2: muComb, muIso Event Filter: TrigMuonEF, TrigMuTagIMO  Validazione e performance su dati simulati  Data Quality & Monitoring su dati reali  Conclusioni

3 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance3 La “Muon Slice” Fast Low p T di-muons Tile TrigDiMuon Iso Comb SegmentFinder MuonSpectrometer Simulazione di Lilvello 1 Selezione di Livello 2 40 ms di tempo medio Selezione di Event Filter 4 s di tempo medio RPC TGC CTPI CTP 2.5 s di latenza Calori-meters InnerDetector H i g h L e v e l T r i g g e r L2 ID TrackBuilder Extrapolator Combiner Muon EF ID algs MuonEF MuGirl ~3 kHz ~ 200 Hz Full bandwidth 75 kHz L2 ID

4 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance4 No RPC hit Low-p T plane missing High-p T plane missing  Il trigger (RPC) di livello 1  Per ogni evento seleziona le regioni attive dello spettrometro a muoni (RoI: Regions of Interest) coincidenza  Si basa sulla coincidenza di 2 (low-p T ) o 3 (high-p T ) stazioni usando RPC (||<1) e TGC (1<||<2.4).  6 soglie programmabili: 4, 6, 10, 11, 20, 40 GeV. Roads per il layout as-installed  in fase di riprogrammazione Roads nell’online su cosmici  in validazione 6 GeV 8 GeV 10 GeV Low-p T thresholds Barrel CSC note Accettanza nel barrel 83% a 6 GeV (Low-p T )83% a 6 GeV (Low-p T ) 79% a 20 GeV (High-p T )79% a 20 GeV (High-p T )  Bologna Napoli

5 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance5 Livello 2: muFast  Conferma i candidati dalle RoI di livello 1 ricostruendo il p T dai dati in full granularity di MDT, RPC, TGC  Per ridurre il tempo di esecuzione (ms) impiega Look- up-table (LUT) senza usare pesanti servizi esterni  Misura del p T nel barrel: Seeding dal Livello 1 (RPC+TGC) Pattern recognition globale usando posizione degli MDT (senza tempi di deriva) Misura della sagitta tramite track fit (con tempi di deriva) Energia persa nei calorimetri presa in considerazione No contributo di istituti italiani

6 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance6 Livello 2: muComb  Combina le tracce di muFast con quelle dell’Inner Detector (SiTrack, IdScan)  Rifinisce la stima del p T (risoluzione migliorata di 2.5 volte rispetto a muFast) e la sharpness dell’efficienza  Col match in p T aiuta a rimuovere i  da /K in volo Roma 1 Efficiency w.r.t. mu Fast  Due possibili strategie per recuperare le gravi inefficienze su mu_{4,6} con geometria mc08 : Ottimizzazione di muComb  Rilasciare i tagli (ma inefficace contro /K)  Applicare correzioni parametrizzate (LUT da riottimizzare) Nuovo algoritmo che usi un tool offline di estrapolazione (ExtrapolateMuonToIPTool)

7 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance7 Livello 2: muIso Roma 1  Discrimina tra muoni da b/jets e muoni isolati (W,Z,)  Seeding possibile da muFast/muComb  2 implementazioni di isolamento: calorimetri Basata sui calorimetri: accesso a LAr/Tile in regioni (Δη,Δ) Inner Detector Basata sull’Inner Detector: molteplicità di tracce e p T in un cono attorno al muone  Test sul run 91860, Iso ID (R’ O =0.2)  89.5% rejection @ 95% efficiency @ 95% efficiency

8 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance8 Event Filter: TrigMuonEF  E’ un wrapper dei tool offline dei muoni per la ricostruzione a partire dallo spettrometro (MS)  Tracce ricostruite in tre passi: TrackBuilder: ricostruzione tracce nel MS Extrapolator: estrapolazione al vertice Combiner: combinazione con le tracce nell’ID Lecce Manchester Napoli Pavia TrackBuilder ExtrapolatorCombiner Efficiency w.r.t. muComb P T (GeV)  L’estrapolazione tiene conto dell’energia persa nei calorimetri  Configurazioni possibili: Seed dal Livello 2 (standard) Seed dal Livello 1 (per debug) Unseeded (full-scan)

9 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance9 Event Filter: TrigMuTagIMO  EF wrapper dell’algoritmo offline MuTagIMO TrigMuonEFTrigMuGirl  Strategia alternativa a TrigMuonEF e TrigMuGirl per muoni di basso p T mu10_MuTagIMO  Implementazione dell’item mu10_MuTagIMO nel menu MC 10 31 come trigger di test  Studi preliminari su un campione MC di mu30 Distribuzioni come atteso, pochi fakes Prossimi passi: studi di robustezza e validazione Genova

10 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance10 Validazione del Muon HLT  Controlli di validazione su dati simulati (ATN,RTT) svolti con frequenza per testare la stabilità del codice, i conteggi di trigger, nuove segnature, etc. (stretta collaborazione con Pavia sulla Physics Validation)  Test periodici di performance e di robustezza su campioni con background o in situazioni particolari Esempio: ttbar senza/con pileup L2 muComb wrt L1 TrigmuonEFCombiner wrt L2 muComb e380_s494_r623 (no pileup) e380_s494_d147_r620 (75ns @ 10 33 ) e380_s494_d150_r621 (450ns @ 10 32 ) e380_s494_d153_r622 (25ns @ 2*10 33 ) Lecce Roma 1 Seattle

11 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance11 P T (GeV)  resolution Confronto delle risoluzioni  Le risoluzioni in p T, eta e phi vengono migliorate ad ogni passo (dal Livello 1 all’Event Filter)  Le misure combinate di MS+ID si avvantaggiano della più precisa ricostruzione nell’ID rispetto al solo MS: ID migliora le risoluzioni sotto i 50 GeV MS domina le risoluzioni ad alto p T Level 1 muFast muComb Extrapolator Combiner ttbar MC sample muFast muComb Extrapolator Combiner ttbar MC sample P T (GeV) 1/P T resolution Lecce Napoli Roma 1 Seattle

12 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance12 Online Data Quality  Il Data Quality (DQ) del trigger dei muoni è monitorato sia online che offline  Viene prodotto un insieme di istogrammi per gli shifters e per gli experts Un sottinsieme di istogrammi è selezionato per l’OHP (Online Histogram Presenter) per un veloce controllo di DQ  Dei checks automatici sugli istogrammi vengono sistematicamente effettuati Di tipo algoritmico Basati su reference histos (cosmic / beam runs) μFast residuals TrigMuonEFcharge Lecce Pavia Roma 1 et al.

13 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance13 Offline Data Quality Tier0  Il Data Quality monitoring gira al Tier0 come parte della ricostruzione standard. L’informazione nel ByteStream (BS) è usata per riempire gli istogrammi. 2008 Trigger Reprocessing  L’implementazione degli istogrammi di monitoring è stata validata nel 2008 Trigger Reprocessing dei dati cosmici.  I check per gli istogrammi offline nel DQMF sono stati definiti.  La documentazione twiki è costantemente aggiornata.  Una nTupla con le variabili offline è stata definita ed è ora in fase di implementazione per la release 15.3.0.TrigMuon_EFMS_ptTrigMuon_EFMS_etaTrigMuon_EFMS_phiTrigMuon_EFSA_ptTrigMuon_EFSA_etaTrigMuon_EFSA_phiTrigMuon_EFCB_ptTrigMuon_EFCB_etaTrigMuon_EFCB_phi TrigMuonEF TrackBuilder TrigMuonEF Extrapolator TrigMuonEF Combiner Reconstruction in MS Extrapolation to the IP Combination with the InDet In TrigMuonEF: Lecce Roma 1 et al.

14 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance14 Rates & menus  I rates del trigger di muoni sono stimati per vari menu (dallo start-up a luminosità crescenti: 10 31 10 33 cm -2 s -1 )  Fattori di PS e PT sono definiti nel rispetto dei limiti imposti dal TDAQ 3 kHz al livello 2, 200 Hz all’EF Lecce Napoli Roma 1 et al. p T > 4 GeV p T > 6 GeV p T > 10 GeV p T > 20 GeV Single muon cross sections  Evoluzione dei menu (Cosmics->10 31 ) per LVL1 e HLT in finalizzazioneSignaturesLumi1E31L1PSL2EF Rates (Hz) PSPTPSPTL1L2EF mu41540030001.7k820.2 mu4_tile150100332.6 mu4_trod150100342.7 mu6112003006201103.2 mu1011100103602522 mu15112010418.27.0 mu15i_loose110102.51.8 mu2011010202.01.4 mu20i_loose110100.90.4 mu20_passHLT110002010.003 mu40111010 1.1 2mu4115010697.56.6 mu4_mu6112010464.64.0 2mu6111010152.82.7 2mu10110107.40.1 2mu20111100.2 3mu6111100.600 stau111100.4 1.7k 220 ~40 Beatenberg Trigger WS, Feb. 2009

15 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance15 Risultati su cosmici 2008  muTile distribuzioni di energia depositata e   muFast angolo  del fit della traccia MDT rispetto alla direzione puntante al vertice Campo magnetico off Full-scan nel Tile Calorimeter E TileCell > 300 MeV Campo magnetico OFF 2 segmenti MDT su 3: - maggior efficienza di tracce non puntanti 3 segmenti MDT su 3: - minor efficienza ma miglior ricostruzione No contributo di istituti italiani

16 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance16 Risultati su dati cosmici 2008  TrigMuonEF: risoluzioni angolari (,)   =0.007,   =17mrad Campi solenoidale e toroidale accesi Risoluzioni rispetto ai parametri offline Napoli

17 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance17 Conclusioni Muon Slice  La componente italiana nell’ambito della Muon Slice riveste ruoli fondamentali in termini di responsabilità (il coordinamento del Muon HLT è italiano) e di impegni portati avanti, ampiamente riconosciuti e consolidati nel tempo.  Rispetto alle richieste imposte dall’esperimento ATLAS, gli algoritmi di ricostruzione/identificazione di muoni nell’ High Level Trigger consentono ottime prestazioni in termini di efficienze, reiezione dei fondi, risoluzioni e tempi di esecuzione.  Gli algoritmi sono stati implementati e integrati con successo nell’online e, unitamente alle varie infrastrutture connesse al trigger dei muoni, sono attualmente in fase di commissioning su dati reali.  La valutazione della performance degli algoritmi è svolta con continuità su dati simulati (Muon Trigger Validation) e il controllo di qualità è effettuato su dati reali (Online + Offline Data Quality)  Si sta lavorando per adeguare nell’HLT l’accesso ed il trattamento di condizioni di run sia statiche che variabili (canali caldi/morti, etc.)  Sono in fase di definizione i Trigger Menus per le varie fasi di presa dati: dai cosmici, allo start-up fino a luminosità via via crescenti.

18 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance18 Materiale di backup

19 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance19 MuIso su dati simulati HCAL ECAL μ RoI Inner Cone Outer Ring ID Z μμ muoni singoli

20 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance20 Level 2: muTile  muTile looks for low p T muons using the energy deposited in Tile calorimeter following projective patterns in  Thr low <E cell <Thr high  Two possible strategies: Full Scan: longer processing time but independent from MS RoI method: less time consuming but confined defined regions Correlation Level 1 RoIs and Tile  Alternative method to identify and trigger muons without the Muon Spectrometer (MS)  Sensitive down to p T  2 GeV B-Physics (J/, Y, etc.) Full Scan RoI method Number of entries  of Level 1 (rad)  of μ Tile (rad)  of μ Tile (rad)

21 III Physics WS ATLAS ItaliaMuon Trigger Performance21 Event Filter: TrigMuGirl  TrigMuGirl implements muon reconstruction & tagging at Event Filter starting from ID  Muon candidate from ID track  Extrapolate track to MS chambers Look for hits around track Make segments from hits and improve extrapolation  Select muon-like candidates  Fit tracks using ID track + hits  Can select candidates for slow particles, reconstructing  and mass from RPC and MDT e.g.: trigger for R-Hadrons CandidateTool AANSelectionTool GlobalFitTool TrigMuGirlTrigMuGirl HypoAlg EF ID Tracks in Muon RoI TrigMuGirl TrigMuonEF Zμμ MC sample