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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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Sommario
Attività della Jet Task Force Analisi con DA Associazione di jet Deconvoluzione di jet
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Attività della Jet Task Force
Spettri di particelle e QA. PID ad alto PT. Tagli sulle tracce. Ricostruzione di jet. Deconvoluzione di jet. Analisi di di-jet. Studio dell’Underlying
Event. Jet trigger.
Task in svn
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Analisi su CAF
Si è realizzato un treno per l’analisi 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
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ESD Filter jf Jet Finder Di-Jet Task aggiuntive
AODTrackAODJet<Liv>
DiJetAOD
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 nell’AODEvent attraverso la creazione di Branch non standard, per effettuare comparazioni.
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Ricostruzione di jet con DA
L’algoritmo è in $ALICE_ROOT/JETAN/AliDAJetFinder, ed è possibile compiere analisi non locale.
E’ stato illustrato in molti precedenti meeting: http://indico.cern.ch/conferenceDisplay.py?confId=7298 http://indico.cern.ch/conferenceDisplay.py?confId=10988 (Wed 14 Feb)Per ulteriori dettagli sul Deterministic Annealing:ALICE-INT-2008-022
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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 Reader
Jet 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;
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Ricostruzione di jet con DA
Per l’analisi 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.
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Associazione di jet
AliAnalysisTaskJetSpectrum (Christian Klein-Boesing) include un metodo per associare i jet ricostruiti usando diversi input (MC, ESD, AOD) dallo stesso evento. L’associazione è fatta in maniera biunivoca.
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Associazione di jet
Pythia Jet vs Jet da MC Pythia Jet vs Jet da AOD
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Associazione di jet
Jet da Kine vs Jet da AOD Jet da ESD vs Jet da AOD
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Deconvoluzione di jet
La possibilità di utilizzare le sole particelle cariche per la ricostruzione di jet costituisce una limitazione.Infatti, l’energia totale ET 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=pT/Ejet.
Metodo implementato da Ydalia Delgado Mercado, non ancora in svn.
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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).
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Deconvoluzione di jet
Si ricava quindi la distribuzione generata:p(t)=Σmp(m)p(t|m)
I passaggi sono:1.Si sceglie una p0(t) (prior).
2.Si calcola p(t|m)=p0(t)p(m|t)/p(m).
3.Si aggiorna p0(t)= Σmp(m)p(t|m).4.Si ritorna al punto 2.
Dopo alcune iterazioni p0(t) converge verso il valore cercato p(t).
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Deconvoluzione di jet
Metodo di deconvoluzione di Bayes applicato a istogrammi 2D, usando come variabili: (EGen,ERec,ZGen,ZRec). (YDM)Le mappe di correlazione, ricavate utilizzando la task JetSpectrum prima descritta (CKB), sono:
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Applicando alla distribuzione ricostruita la deconvoluzione, la distribuzione ottenuta è molto simile a quella originale.
Deconvoluzione di jet
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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.
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Conclusioni
La Jet Task Force ha iniziato da luglio le proprie attività, per organizzare e coordinare l’analisi di eventi con particelle ad alto pT.
Ho mostrato alcuni dei più recenti sviluppi, applicando gli strumenti sviluppati alla ricostruzione di jet effettuata con il DA.
L’algoritmo è completamente integrato nel framework di analisi, ed è utilizzabile sui dataset prodotti (purtroppo pochi, al momento).