selezione online di eventi ai collider adronici mediante ricostruzione delle traiettorie di...
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Selezione online di eventi ai collider adronici mediante
ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche
CandidatoFrancesco Crescioli
RelatoreProf Mauro DellOrso
Francesco Crescioli 2
Sommario
LHC ed ATLAS
Sistema di selezione degli eventi (TRIGGER)
Tracce cariche al secondo livello
Fast Tracker
ftksim
Decadimento raro Bs-gtμμ
Risultati sperimentali
Prospettive ad ATLAS
Prospettive ad ATLAS + FTK
Segnale
Fondo
Conclusioni
Francesco Crescioli 3
A Toroidal LHC ApparatuS - ATLAS LHC
Rivelatori per muoni
Magnete toroidaleCalorimetri adronico ed elettromagnetico
Tracciatore a radiazione di transizione
Tracciatore con rivelatori al silicio SCT e Pixel
LHC
Collider protone-protone
Energia dei fasci 7 TeV -gt 14 TeV disponibili per collisione
Luminosita` istantanea 1034 (1033) cm-2s-1
109 eventi al secondo
Pixel ndash 3 layer barrel ndash 5 dischi ECModulo 624x214mmσR-φ ~ 12μm σz ~
70μmSCT ndash 4 layer barrel ndash 9 dischi ECModulo 636x640mm x 2 facce x 2σR-φ ~ 17μm σz ~
580μm
Francesco Crescioli 4
Selezione degli eventi ndash Sistema di trigger
La macchina acquisisce dati a 40 MHz
E` possibile scriverli su nastrodisco a 100 Hz
E` necessaria una selezione
Tre livelli di trigger
Primo livello (HW)
HLT (SW)
Secondo livello
Event FilterFTK
Processore HW per la ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche al LVL2
Ptgt1 GeV
Su tutto lID
Qualita` off-line
Parallelo al resto del DAQInseribile successivamente alla partenza
Francesco Crescioli 5
Tracce cariche al secondo livello di trigger
Senza FTK
Ricostruzione traiettorie solo nelle RoI
Difficolta` a rate elevati
Le selezioni di LVL1 non vengono ridotte efficacemente a LVL2
Soglie di LVL1 alte alcuni canali di fisica tagliati a priori o molto difficili
Con FTK
Traiettorie ricostruite ad alta qualita` su tutto lID
Strategie di LVL2 basate su tracce riducono molto le selezioni di LVL1
Soglie di LVL1 piu` basse si recuperano canali di fisica
b-tagging
τ-tagging
Francesco Crescioli 6
Fast Tracker ndash Struttura interna
Riceve hits dal DAQComunica con le schede di Memoria AssociativaInvia hits e pattern trovati alla parte di Fit6 board paralleleOgnuna 1-2 layer
Eseguono il pattern recognition sugli hit a bassa definizione dai DORestituiscono i pattern trovati (roads) al DO
I pattern ed hits ad alta risoluzione sono ricomposti e viene eseguito il Linear Fit e le tracce sono messe in un buffer accessibile dal LVL2
Struttura modulare
Piu` processori possono lavorare in parallelo
E` possibile iniziare con una versione prototipale e poi aggiungere
Francesco Crescioli 7
Memoria Associativa
Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola
Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda
Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto
La lettura delle road trovate avviene in pipeline
Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo
Francesco Crescioli 8
Memoria Assocliativa - Esempio
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 2
Sommario
LHC ed ATLAS
Sistema di selezione degli eventi (TRIGGER)
Tracce cariche al secondo livello
Fast Tracker
ftksim
Decadimento raro Bs-gtμμ
Risultati sperimentali
Prospettive ad ATLAS
Prospettive ad ATLAS + FTK
Segnale
Fondo
Conclusioni
Francesco Crescioli 3
A Toroidal LHC ApparatuS - ATLAS LHC
Rivelatori per muoni
Magnete toroidaleCalorimetri adronico ed elettromagnetico
Tracciatore a radiazione di transizione
Tracciatore con rivelatori al silicio SCT e Pixel
LHC
Collider protone-protone
Energia dei fasci 7 TeV -gt 14 TeV disponibili per collisione
Luminosita` istantanea 1034 (1033) cm-2s-1
109 eventi al secondo
Pixel ndash 3 layer barrel ndash 5 dischi ECModulo 624x214mmσR-φ ~ 12μm σz ~
70μmSCT ndash 4 layer barrel ndash 9 dischi ECModulo 636x640mm x 2 facce x 2σR-φ ~ 17μm σz ~
580μm
Francesco Crescioli 4
Selezione degli eventi ndash Sistema di trigger
La macchina acquisisce dati a 40 MHz
E` possibile scriverli su nastrodisco a 100 Hz
E` necessaria una selezione
Tre livelli di trigger
Primo livello (HW)
HLT (SW)
Secondo livello
Event FilterFTK
Processore HW per la ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche al LVL2
Ptgt1 GeV
Su tutto lID
Qualita` off-line
Parallelo al resto del DAQInseribile successivamente alla partenza
Francesco Crescioli 5
Tracce cariche al secondo livello di trigger
Senza FTK
Ricostruzione traiettorie solo nelle RoI
Difficolta` a rate elevati
Le selezioni di LVL1 non vengono ridotte efficacemente a LVL2
Soglie di LVL1 alte alcuni canali di fisica tagliati a priori o molto difficili
Con FTK
Traiettorie ricostruite ad alta qualita` su tutto lID
Strategie di LVL2 basate su tracce riducono molto le selezioni di LVL1
Soglie di LVL1 piu` basse si recuperano canali di fisica
b-tagging
τ-tagging
Francesco Crescioli 6
Fast Tracker ndash Struttura interna
Riceve hits dal DAQComunica con le schede di Memoria AssociativaInvia hits e pattern trovati alla parte di Fit6 board paralleleOgnuna 1-2 layer
Eseguono il pattern recognition sugli hit a bassa definizione dai DORestituiscono i pattern trovati (roads) al DO
I pattern ed hits ad alta risoluzione sono ricomposti e viene eseguito il Linear Fit e le tracce sono messe in un buffer accessibile dal LVL2
Struttura modulare
Piu` processori possono lavorare in parallelo
E` possibile iniziare con una versione prototipale e poi aggiungere
Francesco Crescioli 7
Memoria Associativa
Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola
Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda
Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto
La lettura delle road trovate avviene in pipeline
Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo
Francesco Crescioli 8
Memoria Assocliativa - Esempio
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 3
A Toroidal LHC ApparatuS - ATLAS LHC
Rivelatori per muoni
Magnete toroidaleCalorimetri adronico ed elettromagnetico
Tracciatore a radiazione di transizione
Tracciatore con rivelatori al silicio SCT e Pixel
LHC
Collider protone-protone
Energia dei fasci 7 TeV -gt 14 TeV disponibili per collisione
Luminosita` istantanea 1034 (1033) cm-2s-1
109 eventi al secondo
Pixel ndash 3 layer barrel ndash 5 dischi ECModulo 624x214mmσR-φ ~ 12μm σz ~
70μmSCT ndash 4 layer barrel ndash 9 dischi ECModulo 636x640mm x 2 facce x 2σR-φ ~ 17μm σz ~
580μm
Francesco Crescioli 4
Selezione degli eventi ndash Sistema di trigger
La macchina acquisisce dati a 40 MHz
E` possibile scriverli su nastrodisco a 100 Hz
E` necessaria una selezione
Tre livelli di trigger
Primo livello (HW)
HLT (SW)
Secondo livello
Event FilterFTK
Processore HW per la ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche al LVL2
Ptgt1 GeV
Su tutto lID
Qualita` off-line
Parallelo al resto del DAQInseribile successivamente alla partenza
Francesco Crescioli 5
Tracce cariche al secondo livello di trigger
Senza FTK
Ricostruzione traiettorie solo nelle RoI
Difficolta` a rate elevati
Le selezioni di LVL1 non vengono ridotte efficacemente a LVL2
Soglie di LVL1 alte alcuni canali di fisica tagliati a priori o molto difficili
Con FTK
Traiettorie ricostruite ad alta qualita` su tutto lID
Strategie di LVL2 basate su tracce riducono molto le selezioni di LVL1
Soglie di LVL1 piu` basse si recuperano canali di fisica
b-tagging
τ-tagging
Francesco Crescioli 6
Fast Tracker ndash Struttura interna
Riceve hits dal DAQComunica con le schede di Memoria AssociativaInvia hits e pattern trovati alla parte di Fit6 board paralleleOgnuna 1-2 layer
Eseguono il pattern recognition sugli hit a bassa definizione dai DORestituiscono i pattern trovati (roads) al DO
I pattern ed hits ad alta risoluzione sono ricomposti e viene eseguito il Linear Fit e le tracce sono messe in un buffer accessibile dal LVL2
Struttura modulare
Piu` processori possono lavorare in parallelo
E` possibile iniziare con una versione prototipale e poi aggiungere
Francesco Crescioli 7
Memoria Associativa
Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola
Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda
Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto
La lettura delle road trovate avviene in pipeline
Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo
Francesco Crescioli 8
Memoria Assocliativa - Esempio
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 4
Selezione degli eventi ndash Sistema di trigger
La macchina acquisisce dati a 40 MHz
E` possibile scriverli su nastrodisco a 100 Hz
E` necessaria una selezione
Tre livelli di trigger
Primo livello (HW)
HLT (SW)
Secondo livello
Event FilterFTK
Processore HW per la ricostruzione delle traiettorie di particelle cariche al LVL2
Ptgt1 GeV
Su tutto lID
Qualita` off-line
Parallelo al resto del DAQInseribile successivamente alla partenza
Francesco Crescioli 5
Tracce cariche al secondo livello di trigger
Senza FTK
Ricostruzione traiettorie solo nelle RoI
Difficolta` a rate elevati
Le selezioni di LVL1 non vengono ridotte efficacemente a LVL2
Soglie di LVL1 alte alcuni canali di fisica tagliati a priori o molto difficili
Con FTK
Traiettorie ricostruite ad alta qualita` su tutto lID
Strategie di LVL2 basate su tracce riducono molto le selezioni di LVL1
Soglie di LVL1 piu` basse si recuperano canali di fisica
b-tagging
τ-tagging
Francesco Crescioli 6
Fast Tracker ndash Struttura interna
Riceve hits dal DAQComunica con le schede di Memoria AssociativaInvia hits e pattern trovati alla parte di Fit6 board paralleleOgnuna 1-2 layer
Eseguono il pattern recognition sugli hit a bassa definizione dai DORestituiscono i pattern trovati (roads) al DO
I pattern ed hits ad alta risoluzione sono ricomposti e viene eseguito il Linear Fit e le tracce sono messe in un buffer accessibile dal LVL2
Struttura modulare
Piu` processori possono lavorare in parallelo
E` possibile iniziare con una versione prototipale e poi aggiungere
Francesco Crescioli 7
Memoria Associativa
Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola
Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda
Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto
La lettura delle road trovate avviene in pipeline
Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo
Francesco Crescioli 8
Memoria Assocliativa - Esempio
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 5
Tracce cariche al secondo livello di trigger
Senza FTK
Ricostruzione traiettorie solo nelle RoI
Difficolta` a rate elevati
Le selezioni di LVL1 non vengono ridotte efficacemente a LVL2
Soglie di LVL1 alte alcuni canali di fisica tagliati a priori o molto difficili
Con FTK
Traiettorie ricostruite ad alta qualita` su tutto lID
Strategie di LVL2 basate su tracce riducono molto le selezioni di LVL1
Soglie di LVL1 piu` basse si recuperano canali di fisica
b-tagging
τ-tagging
Francesco Crescioli 6
Fast Tracker ndash Struttura interna
Riceve hits dal DAQComunica con le schede di Memoria AssociativaInvia hits e pattern trovati alla parte di Fit6 board paralleleOgnuna 1-2 layer
Eseguono il pattern recognition sugli hit a bassa definizione dai DORestituiscono i pattern trovati (roads) al DO
I pattern ed hits ad alta risoluzione sono ricomposti e viene eseguito il Linear Fit e le tracce sono messe in un buffer accessibile dal LVL2
Struttura modulare
Piu` processori possono lavorare in parallelo
E` possibile iniziare con una versione prototipale e poi aggiungere
Francesco Crescioli 7
Memoria Associativa
Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola
Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda
Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto
La lettura delle road trovate avviene in pipeline
Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo
Francesco Crescioli 8
Memoria Assocliativa - Esempio
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 6
Fast Tracker ndash Struttura interna
Riceve hits dal DAQComunica con le schede di Memoria AssociativaInvia hits e pattern trovati alla parte di Fit6 board paralleleOgnuna 1-2 layer
Eseguono il pattern recognition sugli hit a bassa definizione dai DORestituiscono i pattern trovati (roads) al DO
I pattern ed hits ad alta risoluzione sono ricomposti e viene eseguito il Linear Fit e le tracce sono messe in un buffer accessibile dal LVL2
Struttura modulare
Piu` processori possono lavorare in parallelo
E` possibile iniziare con una versione prototipale e poi aggiungere
Francesco Crescioli 7
Memoria Associativa
Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola
Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda
Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto
La lettura delle road trovate avviene in pipeline
Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo
Francesco Crescioli 8
Memoria Assocliativa - Esempio
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 7
Memoria Associativa
Agoritmo di pattern recognition simile al gioco della tombola
Gli hits a bassa definizione sono distribuiti in parallelo a tutti i chip di memoria associativa per ogni scheda
Ogni pattern si confronta con il flusso di hit e verifica se e` contenuto
La lettura delle road trovate avviene in pipeline
Diverse memorie associative analizzano diversi spicchi cilindrici del rivelatore (regioni) in parallelo
Francesco Crescioli 8
Memoria Assocliativa - Esempio
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 8
Memoria Assocliativa - Esempio
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 9
FTKsim ndash Simulatore di Fast Tracker
Simulazione a livello di algoritmo
Piu` sintetica di una simulazione a livello di gate
Studio delle prestazioni per lo sviluppo RampD
FTKsim simula la versione prototipale di Fast Track
Utilizza esclusivamente il barrel (|η|lt1)
Studio di fisica comporta simulazione apparato per segnale e fondi
Due tipi di simulazione
Full precisa (simula generazione rivelatore digitizzazione e ricostruzione) ma lenta ~5minevento
Fast veloce ma necessita parametrizzazione del rivelatore
Attraverso Full Simulation + FTKsim ottenere parametrizzazione degli algoritmi di LVL2
Studi di fisica con Fast
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 10
FTKsim ndash Struttura interna
Tre programmi
pattgen ndash banche di patterncorrgen ndash costanti geometricheftksim - simulazione
Fase di training
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 11
FTKsim ndash Training
~100M eventi singolo muone
Generati con Athena 1001 (1006)
Noise e propagazione delta rays disattivati
Idealmente ogni evento ha 6 hit uno per layer
c d φ
cotθ z0
Individuati 157901 settori per il fit lineare(pattgen)
Calcolate costanti geometriche per il fit(corrgen)
Generate banche di pattern(pattgen)
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 12
FTKsim ndash Training - pattern
Suddivisione in regioni (spicchi cilindrici)
Diverse dimensioni di pattern
5mm Pixel 10mm SCT2mm Pixel 5mm SCT1mm Pixel 3mm SCT
Scelta 5mm Pixel 10mm SCT Generate 8 banche al ~96 di efficienza ~1M patternbanca tracce
pattern
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 13
FTKsim ndash Qualita` di ricostruzione (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 14
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec)
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 15
FTKsim ndash Efficienza (comparata con iPatRec) Majority
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 16
Decadimento raro Bsrarrμμ
Bs-gtμμ e` un processo FCNC
Nel Modello Standard non puo` avvenire con diagrammi di tipo albero
Deve avvenire con diagrammi di ordine superiore (box penguin)
BR (35plusmn09)x10-9
Estensioni del modello standard prevedono ulteriori e diagrammi
BR aumentata fino ad alcuni ordini di grandezza
La misura della BR del decadimento Bs-gtμμ e` sensibile a nuova fisica
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 17
Risultati sul Bsrarrμμ (CDF ndash ATLAS ndash ATLAS + FTK)
CDF con 780 pb-1 di dati del 1632006
BR lt 10x10-7 95 CLATLAS (TDR 99)
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 27 segnale 93 fondo
100fb-1 97 segnale 660 fondo
ATLAS (2006)
LVL1 due muoni Ptgt6 GeV
30 fb-1 21 segnale 60 fondo
BR lt 66x10-9 90 CLATLAS + FTK
LVL1 singolo muone Ptgt6 GeV
30 fb-1 secondo muone Ptgt6 GeV 66 segnale (|η|lt1 prototipo)
178 segnale (|η|lt25|)
secondo muone Ptgt3 GeV 230 segnale (|η|lt1)
546 segnale (|η|lt25|)
Rate di fondo LVL2 per secondo muone Ptgt3 GeV O(10Hz)
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 18
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK
LVL1 singolo muone (Ptgt6 GeV)
Selezione preliminare studiata per LVL2
Secondo muone con Ptgt23456 GeV
d(μ)gt100um
d(Bs)lt100um
48 GeV lt MassaInvariante(μμ) lt 6 GeV
Muoni in |η|lt1 con ftksim (FTK iniziale)
Muoni in |η|lt25 con iPatRec (FTK completo)
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 19
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 25 per il quark b
LVL1-like cut un muone Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 8092 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)15
Due muoni ricostruiti in |η|lt138
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)33
Due muoni ricostruiti in |η|lt2554
Fondo bb-gtμμ+X generato con Athena 1006
Eventi generati con PythiaB
Ptgt3 GeV per linterazione 2-gt2 tra partoni
|η| lt 35 per i partoni uscenti
Ptgt3 Gev |η| lt 45 per il quark b
LVL1-like cut due muoni Ptgt2 Gev |η|lt25
Generati 19104 eventi
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt1 (LVL1)13
Due muoni ricostruiti in |η|lt150
Un muone Ptgt6 Gev |η|lt25 (LVL1)26
Due muoni ricostruiti in |η|lt2599
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 20
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 21
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Angolo di puntamento al vertice
Parametro dimpatto del candidato Bs
Massa invariante del candidato Bs
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 22
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale e del fondo
Segnale LVL1 Pt gt 6 GeV
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV(|η|lt1)
02 08100pb-1
22 7710fb-1
66 23030fb-1
Pt gt 6 GeV Pt gt 3 GeV (|η|lt25)
06 18100pb-1
59 18210fb-1
178 54630fb-1
Fondo richiede piu` statistica per studi
accurati
Con taglio secondo muone Pt gt 3 GeV
Efficienza O(10-3) -gt Rate O(10Hz)
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 23
Conclusioni
Fast Tracker
FTKsim software di simulazione di FTK
Studio di parametri (settori costanti pattern) per RampD
Simulazione degli algoritmi per studio e parametrizzazione
Luso delle traiettorie delle particelle cariche al secondo livello di trigger aumenta il potenziale di fisica studiabile
Analisi preliminare del caso Bs-gtμμ
Guadagno sul segnale abbassando soglie Pt
Buona reiezione del fondo
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
BACKUPS
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
(BACKUP) Z-gtbb
Selezione del Z-gtbb Perche` Come Figure
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
(BACKUP) Taus
Selezione di Tau in adroni Studio di CMS Isolamento calorimetrico e tracce Figure
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 27
Data Organizer BACKUP
Riceve hits ad alta definizione dal DAQ
Costruisce hits a bassa definizione e registra in un database (ESU) quelli ad alta risoluzione
Invia hits a bassa definizione alla pipeline di AM
Riceve dalla pipeline di AM le roads (pattern individuati)
Invia al Ghost Buster le roads trovate con gli hits ad alta definizione corrispondenti per poi andare al Track Fitter per il fit lineare
6 schede lavorano in parallelo
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 28
Data Organizer ndash Hits a bassa definizione BACKUP
4 layer divisi in bin ad alta definizione
In un dato evento sono colpiti alcuni bin -gt hit ad alta definizione
I bin vengono raggruppati in super-bin (es gruppi di 3 bin)
In ogni super-bin si esegue lOR logico dei bin contenuti -gt hit a bassa definizione
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 29
Fit lineare BACKUP
N punti xi uno per ogni layer
Spazio N dimensionale
Legati dallequazione dellelica
5 parametrixi=xi(dcφcotθz0)
5 equazioni vincolari
Ipersuperfice 5D
Espansione lineare delle equazioni vincolarifj = vjx+cj
Iperpiano 5D
La distanza dalliperpiano e` il χ2 del fit
Punto di massimo avvicinamento della traiettoria
Angolo φ
Angolo θ
z0
z
yy
x
Parametro dimpatto d
Raggio di curvatura c
Espansione lineare dellequzione che lega i parametri pj alle coordinate x
pj = wjx+qj
vjcjwjqj sono costanti che possono
essere ricavate dai dati invertendo le releazioni scritte - training
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
tion
Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
Francesco Crescioli 35
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
(BACKUP) SVT
Cose` Dove Come Figura risultati
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FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
ll
Sim
ula
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Fast
Sim
ula
tion
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
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Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 31
FTKsim ndash Integrazione in Athena BAKCUP
FTKsim e` un programma stand alone
Elabora i dati sottoforma di file ascii contenenti lelenco degli hit ad alta definizione per evento
I dati di input vengono estratti durante la fase di ricostruzione da un apposito modulo di Athena FastTrackSimWrap
Fu
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(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
Francesco Crescioli 33
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Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
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Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
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Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
(BACKUP) FCNC teoria
Perche` FCNC non ci sono nel modello standard
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Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
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Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
Francesco Crescioli 33
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (3) BACKUP
Apertura in eta e phi dei due muoni
Distribuzione sul piano detadphi
Francesco Crescioli 34
Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
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Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
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Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (5) CONDENSARE RISULTATI TABELLE BACKUP
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Le efficienze di selezione ottenute con le tracce ricostruite da FTK sono compatibili con quelle ottenute con iPatRec
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
ERRORE TAGLIO PT 4 GEV
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Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale
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Bsrarrμμ ad ATLAS + FTK ndash Studio del segnale (6)
Soglia in Pt secondo muone 2 GeV 3 GeV 4 GeV 5 GeV 6 GeV
2 muoni FTK |eta|lt1 0385 ldquo ldquo ldquo ldquod(muoni) gt 100um 0295 ldquo ldquo ldquo ldquod(Bs) lt 100um 0360 ldquo ldquo ldquo ldquo(48 lt M(mumu) lt 6) GeV 0353 ldquo ldquo ldquo ldquoPt secondo muone 0344 0228 0170 0116 0081
Efficienza wrt LVL1 0234 0150 0107 0074 0053Efficienza totale 0041 0029 0020 0013 0009
Supponiamo che le prestazioni di FTK rimangano paragonabili ad iPatRec per |eta|lt25
Con questa selezione si hanno 70 eventi di segnale in 30fb-1 con un taglio in Pt sul secondo muone di 6 GeV e 156 eventi con un taglio a 3 GeV
Abbassando la soglia in Pt del secondo taglio si raccoglie piu` segnale