Krótki opis realizowanego pomiaru:                                                            

    
     W ramach przedmiotu realizowana będzie analiza danych symulowanych przy
     wykorzystaniu pakietu ROOT.
     Przeprowadzona zostanie analiza (pomiar) polaryzacji bozonu Z->ee w procesie
     produkcji Drell-Yana przy energii w środku masy sqrt(s) = 8 TeV w zderzeniu pp
     oraz  interpretacja wyników w formaliźmie Chromodynamiki Kwantowej (QCD).

  
     Literatura:
         --> opis teoretyczny:
                1) wprowadzenie:
                     CERN seminarium: pdf
                     arXiv:1005.2601, arXiv:1010.1552
                2) zastosowanie do W i Z produkcji w pp  zderzeniach  ( inna notacja)
                    Mirkes92.pdf,   Mirkes94_9406381.pdf,              

         --> opublikowane wyniki eksperymentalne, CDF na akceleratorze Tevatron
               arXiv:1103.5699, arXiv:1307.0770

         --> opublikowane wyniki eksperymentalne; ATLAS
               arXiv:1606.00689

 
    Dane z symulacji Monte Carlo: link
          --> więcej danych: link
          -->  dane w formacie odpowiadającym jednemu z  etapów analizy: link
   
   Dane z pomiaru eksperymentalnego, eksperyment ATLAS na akceleratorze LHC:
      --> dane w formacie odpowiadającym jednemu z etapów analizy:  link

     Pakiet ROOT: link
    
  
     7.04.2020:     Root  lectures :   link, (macro);  link, (macro) ; link
                         Root  tutorials:   link,  link
                         Root user guide: link
                              Zapoznanie sie z pakietem root (tutorial), tworzenie prostych histogramów,
                              przygotowanie kodu dla wczytania danych Monte Carlo
                         Przykładowe macro (dla początkujących) HowToReadTree.C
                              Ustawienie zmiennej środowiskowej:  
                                  export   LD_LIBRARY_PATH = /usr/local/lib/root
                            lub
                             setenv   LD_LIBRARY_PATH    /usr/local/lib/root

   20.04.2020:
                        zadanie 1:
                            Prosta kinematyka:
                                a) narysuj rozkłady  energii poprzecznej, pseudorapidity oraz kata azymutalnego
                                      dla obiektu "tag_" raz "el_" korzystając ze zmiennych:
                                           el_cl_Et, el_cl_eta, el_cl_phi
                                           tag_cl_Et, tag_cl_eta, tag_cl_phi
                                b) narysuj rozkład masy inwariantnej dla pary "tag-el"
                                c) biorąc tylko pary dla których m_(tag-el) = 80 -100 GeV narysuj
                                    rozkład pT, Y dla par ( reprezentujących zrekonstruowany Z->ee )

                             zadanie 2:
                             Przejście do układu Collins-Soper:
                                korzystając z bibloteki dla TLorentz vector dokonaj transformacji do
                                układu spoczynkowego bozonu Z, oraz narysuj rozkłady cosTheta, phi
                                dla elektronu w tym układzie (el_charge = -1) 
                                kod dla rekonstrukcji zmiennych w układzie Collins-Sopper: snippet


     27.04.2020: 
                              zadanie 3:
                              Biorąc tylko pary dla których m_(tag-el) = 80 -100 GeV narysuj
                              dla elektronu rozkład  w zmiennych cosThetaCS oraz phiCS w binach pT_Z
                              pT_Z = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 100, 200] GeV
                   
                              Przeliczyć wzory na otrzymanie Ai współczynników metodą momentów.
                              Plik z histogramami otrzymanych tą metodą współczynników Ai:
                              Histos_RefAi_PowHeg.root
                                     m_hPsdA0 - histogram dla A0
                                     m_hPsdA1 - histogram dla A1
                                     m_hPsdA2 - histogram dla A2
                                     m_hPsdA3 - histogram dla A3
                                     m_hPsdA4 - histogram dla A4
                                     m_hPsdA5 - histogram dla A5
                                     m_hPsdA6 - histogram dla A6
                                     m_hPsdA7 - histogram dla A7

                              zadanie 4:
                              Wczytaj te histogramy. Dla każdego analizowanego przypadku wylicz wagę
                              tak aby otrzymać serie przypadków o rozkładzie płaskim w układzie Collins-Soper
                              w pełnej przestrzeni fazowej  (patrz wprowadzenie)
                              Jak wyglądają teraz rozkłady elektronu w zmiennych cosThetaCS i phiCS w binach pT
                              otrzymane  z analizy ważonych przypadków?
                              Porównaj z rozkładami otrzymanymi bez stosowania wag.

     
      4.05.2020:
                      zadanie 5:
                           Przeanalizuj serie przypadków Monte Carlo:
                             --> przeprowadź selekcje przypadków Monte Carlo, akceptuj tylko takie przypadki
                                  w których
                                       el_cl_Et > 25 GeV  oraz tag_cl_Et > 25 GeV
                                       |el_eta| < 2.47 wykluczając bszar 1.37 < |el_eta| < 1.52
                                       |tag_eta| < 2.47 wykluczając bszar 1.37 < |tag_eta| < 1.52  
                                       el_charge != tag_charge
                                       el_mediumPP = 1  oraz tag_mediumPP = 1
                                       m(el, tag) = 80-100 GeV
                                   --> zrob tabele ze statystyka jaki % acceptowany
                                       przez poszczegolne warunki selekcji
                             --> dla każdego analizowane przypadku Monte Carlo zastosuj wagę która
                                  odpowiada wielomianowi  P_i (cosThetaCS, phiCS)
                             --> wypełnij ważonymi przypadkami histogramy 2-wymiarowe (cosThetaCS, phiCS)
                                   osobno dla każdego binu pT oraz dla każdego współczynnika Ai

                            Razem: 8 x 9  =  72 histogramów  --> przemyśl wygodny sposób na ich indeksowanie

    11.05.2020: praca nad analizą
                           zadanie 6:
                          przygotowanie procedury fitujące rozkłady w MC dla kazdego binu pT
                          oraz sumę Monte Carlo templates dla danego binu

                          Wyznaczenie współczynników Ai z parametrów fitów
                          porównaj z wartościami referencyjnymi w histogramach:
                              m_hPsdA0, m_hPsdA1, ... m_hPsdA7 w pliku Histos_RefAi_PowHeg.root
                          To jest tzw. "closure test" metody ponieważ spodziesz sie otrzymać te
                          same wartości w ramach błędu statystycznego błędu fitowania.
 
     18.05.2020: praca nad analizą
                       zadanie 7:
                       Przeanalizuj serie przypadków danych eksperymentalnych:
                            --> ta same selekcja co dla przypadków Monte Carlo
                            --> format pliku jest inny, dostosuj swój kod
                                 do czytania nowego formatu, możesz użyc
                                 juz policzonych wartości cosThetaCS, phiCS                            
                            --> zaakceptowanymi przypadkami wypełnij histogramy 2-wymiarowe (cosThetaCS, phiCS)
                                 osobno dla każdego binu pT

                          Narysuj rozkłady jednowymiarowe (cosThetaCS) oraz (phiCS) dla różnych binów pT
                          aby zobaczyć jak rozkłady w danych różnia się od modelu Monte Carlo.
                          Zwróć uwagę, że w danych eksperymentalnych nie dokonalismy odjęcia tła
                          oraz  nie uwzględniliśmy poprawek na różnice w odpowiedzi detektora pomiędzy
                          danymi eksperymentalnymi i symulacją Monte Carlo.

                          Wykonaj fitowanie współczynnikow Ai używając MC templates
                          oraz rozkladów otrzymanych z danych eksperymentalnych.
                          Porównaj z referencyjnymi wartościami z  modelu Monte Carlo?
 
                     
                         
                         
          
   

Ostatnia modyfikacja:  7.04.2020

Elzbieta Richter-Was

Wstecz

M