Calibrazione DT primo sguardo alla calibrazione per v drift parametrizzata non lineare semplice strategia di calibrazione nellipotesi lineare primi risultati.

Presentazione sul tema: "Calibrazione DT primo sguardo alla calibrazione per v drift parametrizzata non lineare semplice strategia di calibrazione nellipotesi lineare primi risultati."— Transcript della presentazione:

1 Calibrazione DT primo sguardo alla calibrazione per v drift parametrizzata non lineare semplice strategia di calibrazione nellipotesi lineare primi risultati post-calibrazione (risoluzioni) (determinazione t 0 e v drift ) Il lavoro e on-going: risultati da primo approccio molto naif prime idee su strategie piu sofisticate Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)

2 MBCalibration & MBCommissioning Uso del software di ORCA: MBCalibration per calibrare in run separati t 0 dal fit del fronte di salita delle time box (G.Cerminara) v drift dai meantimer (M.Giunta) -> tavola (.txt) con t 0, sigma(t 0 ), v drift e sigma(v drift ) per camera per SL per layer per filo MBCommissioning (G.Cerminara, M.Zanetti) per osservazione dati distribuzioni di controllo (time boxes, distribuzioni angolari, efficienze…) Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)1 plots di risoluzione direttamente usati nella strategia di calibrazione

3 Dati TB2004 Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)2 x y z run2562 MB1 MB3 no rotazione angolare fascio phi theta shift (x) -54 cm +21 cm (sector 0 wheel 1) Sono stata analizzati i dati relativi alla MB1 TODO: confronto con MB3

4 Tagli preliminari 2)Risoluzione per ogni recHit data dalla differenza fra la coordinata misurata (= posizione del recHit) la coordinata vera (= punto estrapolato dal segmento fittato) elimino dal fit del segmento il recHit di cui sto calcolando la risoluzione 1)Eliminazione dei vertex constraints su theta e phi taglio sulla qualita dei segmenti ricostruiti per eliminare segmenti fake: almeno 12 hits per segmento Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)3 (1 segm. per evento)

5 Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)1 PRIMA di aver tolto il RecHit dal fit SL1SL2SL3 sigma ( m) 247264191 Fit gaussiano dei residui sulla posizione media ( m) DOPO aver tolto il RecHit dal fit SL1SL2SL3 sigma ( m) 333355411 media ( m) - 4.92.53.6 6.01.52.9

6 Calibrazione t 0 Dal fit del fronte di salita delle time boxes -> tavola con t 0 e sigma(t 0 ) per ogni SL con v drift = 54.3 m/ns Il tempo sottratto ai digi in fase di ricostruzione e t 0 - k×sigma(t 0 ) Sigma(t 0 ) contiene gli effetti locali come campo magnetico, inclinazione tracce ecc… (diversa per ogni SL) si puo usare lo stesso k factor per tutta la camera? Piu in generale la ricetta del k factor e la piu opportuna? Forte interdipendenza fra t 0 e v drift vdrift usa i t 0 per determinare i meantimer per calibrare t 0 devi ricostruire le tracce -> usare guess su v drift Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)5 (non esiste invece a priori un guess sensato sui t 0 ) 1) 2)

7 Naif approach: v drift costante B.minimizzo la larghezza della risoluzione A.minimizzo la distanza fra le distribuzioni di risoluzione per x v >0 e x v <0 Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)6 Come disaccoppiare in principio effetti v drift e t 0 x m -x v xvxv v m × t err (v m /v v -1) x m -x v x v > 0 x v < 0 risoluzione per x m -x v risoluzione x m = x misuratax v = x vera t misurato = t v +t err t v = t vero 1) Strategia per calibrare k factor x m -x v = (v m /v v - 1)x v ± v m t err

8 vs distanza (|x v |) Distribuzioni di controllo per monitorare la convergenza dellalgoritmo Residui sulla posizione (x m -x v ) Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)7 2) Processo iterativo Convergenza algoritmo per x v >0 e x v <0 loro convoluzione vs posizione (x v ) Residui sulla distanza (|x m |-|x v |) si calibrano piu volte in successione k factor e v drift x m -x v xvxv

9 Calibrazione k factor Strategia A. kfactor k*sigma(t 0 ) SL1 2.3819 6.84905817 SL2 2.36135 6.89712553 SL3 2.26743 6.84337583 k factor k*sigma(t 0 ) (ns) SL1 2.43339 6.9971156 SL2 2.36755 6.9152347 SL3 2.31277 6.9802173 Scelta strategia A. poiche meno dipendente dal fit Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)8 ( 1 - 2 )/2( 1 + 2 ) Strategia B. (k factor = 2.35 per tutta la camera)

10 Calibrazione v drift costante Con k factor scelto faccio girare MBCalibration per aggiungere alla tavola di calibrazione v drift e la sua sigma (per ogni SL) Ri-calibro kfactor con le nuove velocita di drift: Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)9 k factor SL1 2.43339 SL2 2.36755 SL3 2.31277 v drift = 54.3 m/ns v calibrata Grossa fluttuazione k factor -> modificare il codice per poter calibrare anche il k factor per SL… k factor SL1 2.3859 SL2 2.06687 SL3 2.60047 ma se il k factor non e piu unico per tutta la camera allora perde di significato! SL1 SL2SL3 v drift calibrata ( m/ns) 54.4 54.3 54.2

11 Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)1 k=2.35 (calibrato) v drift =54.3 m/ns (default) pre-calibrazione v drift k=2.35 (calibrato) v drift costante calibrata per SL post-calibrazione v drift Risoluzioni

12 Risoluzioni: k=2.35 (calibrato) v drift = 54.3 m/ns (default) pre-calibrazione v drift k=2.35 (calibrato) v drift costante calibrata per SL post-calibrazione v drift SL1 SL2 SL3 media ( m)sigma ( m) Residui sulla posizione (x m -x v ) fittati con una gaussiana Residui sulla distanza (|x m |-|x v |) fittati con una gaussiana 1.4 1.1 3.8 0.2 1.7 3.9 305 373 300 283 345 277 SL1 SL2 SL3 -17.6 -0.6 17.5 0.3 3.0 1.0 304 373 298 283 348 277 media ( m) sigma ( m) Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)11

13 Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)1 k=2.35 (calibrato) v drift = 54.3 m/ns (default) pre-calibrazione v drift k=2.35 (calibrato) v drift costante calibrata per SL post-calibrazione v drift Residui sulla posizione (x m -x v ) vs posizione (x v )

14 Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)1 k=2.35 (calibrato) v drift = 54.3 m/ns (default) pre-calibrazione v drift k=2.35 (calibrato) v drift costante calibrata per SL post-calibrazione v drift Residui sulla distanza (|x m |-|x v |) vs distanza (|x v |)

15 Miscalibrazione rimanente fit lineare a (x m -x v ) vs x v nella zona 1.9 > |x v | > 0.2 a x<0 y = ax + b 5.15e-03 3.00e-03 pre-calib.post-calib. 3.72e-032.08e-03 2.44e-03 1.70e-03 b (cm) -1.50e-02 -8.03e-03 -9.66e-03-5.29e-03 -8.66e-03-6.39e-03 a x>0 4.72e-03 3.84e-03 4.45e-031.98e-03 b (cm) 3.16e-032.50e-03 1.46e-02 9.56e-03 9.90e-03 8.67e-03 4.51e-03 7.17e-03 a ~ 2×10 -3 (miscalib. v drift ) b ~ 50 - 80 m (miscalib. t 0 )

16 eliminazione non linearita di x m -x v vs x m utilizzando una parametrizzazione non lineare della v drift (algoritmo sviluppato in Madrid) Algoritmo ideato per vdrift costante sembra convergere TODO: verificare la convergenza partendo da una miscalibrazione della v drift del 5% Sara BolognesiCMS-TO: MU (30 Genn. 2006)15 V drift parametrizzata open question: fluttuazione nei SL del k factor Approccio alternativo: strategia di ottimizzazione k factor fallisce (gia alla prima iterazione si hanno grosse fluttuazioni di k in ogni SL) TODO: osservare direttamente le distribuzioni dei residui per ottimizzare il k factor TODO: eliminare anche le ulteriori non linerita rimanenti parametrizzando x m -x v VS t m Per Muon week: confronto fra v drift costante (calibrata come ad oggi) e v drift parametrizzata (una volta trovato il giusto k factor)