Plan: Introduction Principe et propriétés de l’algorithme (seuils)

Journées Physique Atlas France27-29 Mars 2006 Autrans

L’algorithme de clustering topologiqueNicolas Kerschen

DAPNIA

Plan:• Introduction

• Principe et propriétés de l’algorithme (seuils)

• Calibration et optimisation du cluster topologique• Détermination des poids longitudinaux• Biais sur la mesure de l’énergie et de la position des particules• Choix de seuils

• Performances• Conclusion

28/03/2006 Nicolas Kerschen (DAPNIA) – Journées Physique Atlas France 2

L’algorithme de clustering topologique (Introduction)

• Algorithme de type « proches voisins » sur les cellules du calorimètre• Recherche d’une cellule graine ayant une énergie au-dessus d’un certain seuil et autour

de laquelle le cluster va être construit• Prendre en compte, dans le cluster, toutes les cellules voisines ayant une énergie au

dessus du bruit

• L’algorithme comporte trois seuilsau dessus du bruit

– le seuil sur la cellule graine:la recherche de gerbes électromagnétique se fait en recherchant des cellules graines dans la couche du milieu

– le seuil sur les voisins:L’algorithme arrête l’accrétion de cellules quand l’énergie dans la cellule passe en dessous de ce seuil, la cellule graine étant la cellule initiale

– le seuil sur les cellules:Une fois le cluster formé ce seuil permet de rajouterune couronne de cellules autour du cluster initial

Ces seuils peuvent être optimisés. Dans ATHENA, les seuils utilisés par défaut pour les électrons sont:

• 6 du bruit pour le seuil sur la graine • 3 du bruit pour le seuil sur les voisins • 3 du bruit pour le seuil sur les cellules


Détermination des poids longitudinaux• L’énergie de la particule incidente est mesurée dans les quatre couches du calorimètre.

Des poids appliqués à chacune des couches permettent d’uniformiser la réponse du calorimètre. Il est donc possible de paramétriser l’énergie reconstruite pour optimiser la résolution, l’uniformité et la linéarité. Ces paramètres son ajustés sur le Monte-Carlo.

• Pour un cluster fixe, la paramétrisation utilisée dans ATHENA est:

• La différence avec le cluster topologique est que le rayon est constant pour le cluster fixe et que le seuil est constant pour le cluster topologique.

• On peut donc essayer de trouver une paramétrisation pour le cluster topologique en partant de considération simples sur le développement latérale d’une gerbe électromagnétique

r0

E

rr

E

Ethreshold


• En partant de et en considérant que le rayon dépend du seuil on trouve comme paramétrisation possible:

• La paramétrisation finalement retenue sera:

avec:

Cette paramétrisation tient compte de la granularité du calorimètre, d’une

taille minimal du cluster

• La détermination des poids longitudinaux• échantillons utilisés pour la minimisation: électrons et positons DC2 de 20, 50, 100, 200 et 500 GeV uniformément distribués sur -2.5 < < 2.5 et reconstruits avec 10.0.4• Les poids longitudinaux sont extraits en minimisant sur l’ensemble des échantillons, dans 100 intervalles de 0.025 en


• Paramétrisation standard (cluster fixe) appliquée au cluster topologique

• Paramétrisation adaptée au cluster topologique

1%1%

0.1%

Linéarité: < 0.1%uniformité d’environ 0.1%

0.1%

Électrons 100 GeV uniformité Électrons 100 GeV linéarité à = 0.4


7%

0.1%

avant application des poids: uniformité d’environ 7% après application des poids: uniformité d’environ 0.1%

100 GeV avant poids 100 GeV après poids

20 GeV après poids20 GeV après poids

après application des poids: uniformité d’environ 1.7%


Linéarité barrel =0.4

Linéarité end-cap =2.1

seuils 633avant application des poids

seuils 633avant application des poids

6% 0.1%

7%

0.2%

seuils 633après application des poids


Linéariser et uniformiser avec la même paramétrisation les clusters: 420, 422, 630, 633

Linéarité: 6%

Linéarité: < 0.1%

Linéarité: 7%

Linéarité: 0.2%


Comparaison des différents settings pour les seuils:

• single électrons:

RMSRésolution

Résolution: aucune différence entre settingsRMS: meilleur setting 420, moins bon setting 633

Choix des seuils


• Higgs 4e

linéarité

Linéarité: < 0.5% Uniformité: < 0.5%

résolution

uniformité

nombre de cellules vs E


Choix de seuils:

* single électrons: choix 420

* H 4e:- uniformité, linéarité, résolution: comparable- résolution en masse: comparable

* Le choix de seuils se fait sur la physique et comme la différence entre les settings est faible, on choisit le cluster de plus petite taille (robustesse): Le cluster 633!

M4e (GeV)

420 rms: 3.09633 rms: 3.09


Biais sur la mesure de la position• Formes en S

• Décalage en phi

avant correction après correction



Biais sur la mesure de l’énergie

• Modulation en eta– Pas de modulation

en eta observée

• Modulation en phi

électrons de 200 GeV dans la région 0.5 < < 0.6



• cluster fixe (single electrons)

uniformité linéarité

• cluster topologique (single electrons)

Performances cluster topologique vs cluster fixe

0.6 %

0.1%


Linéarité: < 0.1%

uniformité d’environ 0.1%

0.1%


Conclusion

• Cluster topologique parfaitement calibré:– Biais sur la mesure de la position et de l’énergie

implémentés dans ATHENA

– Poids longitudinaux:à implémenter dans ATHENA

• Raffinements supplémentaires dans la reconstruction en masse:cf. S.Hassani

Performances cluster topologique vs cluster fixe• H 4e

RMS topo: 3.09 GeVRMS 37: 3.30 GeV

M4e (GeV)

Plan: Introduction Principe et propriétés de l’algorithme (seuils)

Documents

Transcript of Plan: Introduction Principe et propriétés de l’algorithme (seuils)