Ricostruzione di jet in ALICE

Davide Perrino

Dipartimento di Fisica – INFN di Bari

IV Convegno Nazionale sulla Fisica di Alice – 30/09/2008

Sommario

Attività della Jet Task Force Analisi con DA Associazione di jet Deconvoluzione di jet

Attività della Jet Task Force

Spettri di particelle e QA. PID ad alto PT. Tagli sulle tracce. Ricostruzione di jet. Deconvoluzione di jet. Analisi di di-jet. Studio dell’Underlying

Event. Jet trigger.

Task in svn

Analisi su CAF

Si è realizzato un treno per l’analisi dei jet, gestibile tramite la macro AnalysisTrainCAF.C, che permette di utilizzare in maniera modulare le task incluse:

ESD Filter Jet Finder Di-jet Jet spectrum Underlying Event

ESD Filter jf Jet Finder Di-Jet Task aggiuntive

AODTrackAODJet<Liv>

DiJetAOD

ESD

Kine

Analisi su CAF

Usando AnalysisTrainCAF.C è possibile trovare i jet con diversi JetFinder (jf=DA,UA1,ecc.) a differenti livelli (Liv=MC, ESD, AOD) e salvarli nell’AODEvent attraverso la creazione di Branch non standard, per effettuare comparazioni.

Ricostruzione di jet con DA

L’algoritmo è in $ALICE_ROOT/JETAN/AliDAJetFinder, ed è possibile compiere analisi non locale.

E’ stato illustrato in molti precedenti meeting: http://indico.cern.ch/conferenceDisplay.py?confId=7298 http://indico.cern.ch/conferenceDisplay.py?confId=10988 (Wed 14 Feb)Per ulteriori dettagli sul Deterministic Annealing:ALICE-INT-2008-022

Ricostruzione di jet con DA

Macro ConfigJetAnalysisDA.C

printf("ConfigJetAnalysis() \n");

AliJetAODReaderHeader *jrh = new AliJetAODReaderHeader();

jrh->SetComment("AOD Reader");

jrh->SetPtCut(0.);

jrh->SetTestFilterMask(1<<0);

AliJetAODReader *er = new AliJetAODReader();

er->SetReaderHeader(jrh);

Jet Reader

Jet Finder

AliDAJetHeader *jh=new AliDAJetHeader(); jh->SetComment("DA jet code with default parameters"); jh->SelectJets(kTRUE); jh->SetNclust(10); jetFinder = new AliDAJetFinder(); jetFinder->SetJetHeader(jh); jetFinder->SetJetReader(er); return jetFinder;

Ricostruzione di jet con DA

Per l’analisi su CAF ho usato, nella presente e nelle diapositive successive, il dataset: PWG4/arian/jetjetAbove_50_real .Nel grafico è riportato lo spettro ricostruito con il DA, analizzando 50k eventi.

Associazione di jet

AliAnalysisTaskJetSpectrum (Christian Klein-Boesing) include un metodo per associare i jet ricostruiti usando diversi input (MC, ESD, AOD) dallo stesso evento. L’associazione è fatta in maniera biunivoca.

Associazione di jet

Pythia Jet vs Jet da MC Pythia Jet vs Jet da AOD

Associazione di jet

Jet da Kine vs Jet da AOD Jet da ESD vs Jet da AOD

Deconvoluzione di jet

La possibilità di utilizzare le sole particelle cariche per la ricostruzione di jet costituisce una limitazione.Infatti, l’energia totale ET del jet è un parametro importante, anche perché è utilizzata nella definizione di variabili utili per studiare la differenza tra jet ricostruiti in p-p e in Pb-Pb.Esempio: frammentazione della leading particle tramite z=pT/Ejet.

Metodo implementato da Ydalia Delgado Mercado, non ancora in svn.

Deconvoluzione di jet

Il metodo di Bayes sfrutta la seguente relazione:p(t|m)=p(t)p(m|t)/p(m)

In cui: p(t)=distribuzione di prob. dello spettro generato p(m)=distribuzione di prob. dello spettro ricostruito p(m|t)=probabilità di ottenere m, se t è la funzione generata (funzione di risposta). p(t|m) funzione inversa di p(m|t).

Deconvoluzione di jet

Si ricava quindi la distribuzione generata:p(t)=Σmp(m)p(t|m)

I passaggi sono:1.Si sceglie una p0(t) (prior).

2.Si calcola p(t|m)=p0(t)p(m|t)/p(m).

3.Si aggiorna p0(t)= Σmp(m)p(t|m).4.Si ritorna al punto 2.

Dopo alcune iterazioni p0(t) converge verso il valore cercato p(t).

Deconvoluzione di jet

Metodo di deconvoluzione di Bayes applicato a istogrammi 2D, usando come variabili: (EGen,ERec,ZGen,ZRec). (YDM)Le mappe di correlazione, ricavate utilizzando la task JetSpectrum prima descritta (CKB), sono:

Applicando alla distribuzione ricostruita la deconvoluzione, la distribuzione ottenuta è molto simile a quella originale.

Deconvoluzione di jet

Proiezioni sugli assi E e z

I grafici mostrano il risultato della deconvoluzione per E e z. I risultati sono buoni nei bin contenenti un numero sufficiente di dati.

Conclusioni

La Jet Task Force ha iniziato da luglio le proprie attività, per organizzare e coordinare l’analisi di eventi con particelle ad alto pT.

Ho mostrato alcuni dei più recenti sviluppi, applicando gli strumenti sviluppati alla ricostruzione di jet effettuata con il DA.

L’algoritmo è completamente integrato nel framework di analisi, ed è utilizzabile sui dataset prodotti (purtroppo pochi, al momento).