Oprogramowanie w eksperymentach

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Opracowali: Patryk Klemczak Tomasz Klemczak ODSIECZ WIEDEŃSKA.
Advertisements

Kształtowanie się granic II Rzeczypospolitej
Wykład 4: Systemy nawigacji satelitarnej
WNIOSEK O PRZYZNANIE POMOCY
POGŁĘBIONA OCENA SYTUACJI FINANSOWEJ NA PODSTAWIE ANALIZY WSKAŹNIKOWEJ
Machine learning Lecture 3
Identyfikacja dansylowanych aminokwasów metodą cienkowarstwowej chromatografii na płytkach poliamidowych Gawahir Hassan.
Mechanika kwantowa dla niefizyków
Program Rozwoju Obszarów Wiejskich
Przyszłe zmiany sposobu finansowania zadań oświatowych
Wybrane bloki i magistrale komputerów osobistych (PC)
HELIOTECHNIKA W chwili obecnej jest niekonkurencyjna w porównaniu ze źródłami konwencjonalnymi, ale jest to „czysta energia” dlatego wiąże się z nią wiele.
Tolerancje i pasowania
B R Y Ł Y P L A T O Ń S K I E.
Bankowość Pieniądz Podstawowe informacje o bankach
Weryfikacja hipotez statystycznych
Krakowskie Sympozjum Naukowo-Techniczne
Zasilacze prądu stałego Czyli rzeczywiste źródła napięcia
Prof. nadzw. dr hab. inż. Jarosław Bartoszewicz
Mechanika kwantowa dla niefizyków
Grzegorz Karasiewicz Katedra Marketingu Wydział Zarządzania UW
1 czerwca w zerówce.
„ Mały Miś i polskie tradycje Bożego Narodzenia”
Box Behnken Design w optymalizacji procesu biosyntezy β-karotenu w hodowlach drożdży Rhodotorula rubra Ludmiła Bogacz-Radomska(1), Joanna Harasym(1,2,3),
Projekt z dnia 30 maja 2017 r. Ustawa z dnia …. ……………
Prof. dr hab. Roman Sobiecki Rachunki makroekonomiczne
CAPS LOCK - CERTYFIKOWANE SZKOLENIA JĘZYKOWE I KOMPUTEROWE
Prezentacje wykonali: Marcin Łukasik Wiktor Kołek
GOSPODAROWANIE ZASOBAMI W ORGANIZACJI
Co to jest SSC Master… SSC Master to platforma elektronicznego obiegu, dekretacji i akceptacji dokumentów w organizacji. Dzięki szerokiemu i elastycznemu.
Podstawy pomagania SPPiIK, 2016 Anna Gromińska.
Chemia biopierwiastków
Sedymentacja.
Współczesne kierunki polityki społecznej
Hiszpania,Portugalia,Litwa,Polska,Turcja,Włochy,Chorwacja Desery.
Prawo pracy – ćwiczenia (IX)
Dotarcie do specyficznej grupy docelowej
Sprawozdanie roczne z realizacji Planu działania Krajowej Sieci Obszarów Wiejskich na lata za rok 2016 Warszawa, 26 czerwca 2017 r. Materiał.
Srebrna Małopolska regionalne inicjatywy na rzecz seniorów
Stan Wojenny.
O UTWORZENIE ZWIĄZKU METROPOLITALNEGO W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM
Wojewódzki Inspektorat Ochrony Środowiska w Białymstoku
ZAWODOZNAWSTWO Materiały zrealizowane w ramach projektu
Wykład 8: Złożone problemy przetwarzania mobilnego
Realizacja sprzężenia od siły w układzie sterowania robotem do zastosowań neurochirurgicznych Dorota Marszalik Wieliczka,
Funkcje generujące w kombinatoryce
Ruch turystyczny w Krakowie w 2015 roku
© dr hab. Inż. Paweł Jabłoński
Adsorpcja faza stała/ gazowa lub ciekła faza ciekła/ gazowa lub ciekła
MODELE EPIDEMIOLOGICZNE
Dowody matematyczne - zadania podstawowe
Zagadnienie prawdy Andrzej Łukasik Zakład Ontologii i Teorii Poznania
Ewolucja gwiazd.
Potencjał chemiczny Potencjał chemiczny ma charakter siły uogólnionej,
STAŁE RÓWNOWAGI REAKCJI PROTOLITYCZNYCH
Optymalizacja sieci drogowej propozycja algorytmu
Nie ma innego – Tylko Jezus Mariusz Śmiałek
W ramach stypendium Ministerstwa Kultury i Dziedzictwa Narodowego
R- Punkt referencyjny (wyjściowy) obrabiarki
Parki krajobrazowe na Podlasiu
Publicznej Szkole Podstawowej nr 4 im. Tadeusza Kościuszki
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
Zasady poprawnej komunikacji – jak uniknąć konfliktów ?
Gimnazjum nr 3 im. J. Chełmońskiego w Zielonej Górze
Moje dziecko i jego potrzeby.
Edukacja psychologiczna
GMINA RUDZINIEC.
Czym jest mowa nienawiści?
Wykład 7 Prawo urzędnicze.
Zapis prezentacji:

Oprogramowanie w eksperymentach fizyki

Outline Data containers Modules – classes that operate on data Introduction to experiment: what how do we measure? What is the output from experiment - measurements + data analysis Data objects (classes) Data containers Modules – classes that operate on data Containers of modules Building program (reconstruction task) from modules → singleton class MainModule Main program: bratmain 2

The BRAHMS Collaboration I.Arsene7, I.G. Bearden6, D. Beavis1, S. Bekele6 , C. Besliu9, B. Budick5, H. Bøggild6 , C. Chasman1, C. H. Christensen6, P. Christiansen6, R. Clarke9, R.Debbe1, J. J. Gaardhøje6, K. Hagel7, H. Ito10, A. Jipa9, J. I. Jordre9, F. Jundt2, E.B. Johnson10, C.E.Jørgensen6, R. Karabowicz3, N. Katrynska3, E. J. Kim4, T.M.Larsen11, J. H. Lee1, Y. K. Lee4, S.Lindal11, G. Løvhøjden2, Z. Majka3, M. Murray10, J. Natowitz7, B.S.Nielsen6, D. Ouerdane6, R.Planeta3, F. Rami2, C. Ristea6, O. Ristea9, D. Röhrich8, B. H. Samset11, D. Sandberg6, S. J. Sanders10, R.A.Sheetz1, P. Staszel3, T.S. Tveter11, F.Videbæk1, R. Wada7, H. Yang6, Z. Yin8, and I. S. Zgura9 1Brookhaven National Laboratory, USA, 2IReS and Université Louis Pasteur, Strasbourg, France 3Jagiellonian University, Cracow, Poland, 4Johns Hopkins University, Baltimore, USA, 5New York University, USA 6Niels Bohr Institute, University of Copenhagen, Denmark 7Texas A&M University, College Station. USA, 8University of Bergen, Norway 9University of Bucharest, Romania, 10University of Kansas, Lawrence,USA 11 University of Oslo Norway 48 physicists from 11 institutions

Relativistic Heavy Ion Collider BRAHMS PHOBOS PHENIX STAR Au+Au d+Au p+p energies: sNN=200GeV, sNN=62GeV Cu+Cu

Broad Range Hadron Magnetic Spectrometers Tile Ring 1 Flow Ring 2 Si Ring 1

Track matching through the dipole magnets Dang – defined on figure dy – deviation in y position at mid-plane (= y2 – y1) daly – deviation in y-slope at mid-plane (= angy2 – angy1) 8

Zmienne i obserwable Y

Zmienne i obserwable Y

Zmienne i obserwable Y

Produkcja cząstek i dysypacja energii Yy = ½ ln[(E+pz) / (E-pz)] E = -ln[tan(/2)] Y y  gdy E<<m − 𝑦 𝑝 𝑦 𝑝 𝑚 𝑇 𝑦 𝑑𝑁 𝐵− 𝐵 𝑑𝑦 cosh𝑦𝑑𝑦 Total E=25.72.1TeV 72GeV na “uczestnika” Gęstośc energii: Bjorken 1983 eBJ = 3/2 (<Et>/ R20) dNch/d zkładając czas formowania 0=1fm/c: >5.0 GeV/fm3 dla AuAu @ 200 GeV >4.4 GeV/fm3 dla AuAu @ 130 GeV >3.7 GeV/fm3 dla AuAu @ 62.4 GeV

Materia “pierwotna” i wyprodukowana BRAHMS NA49 AGS dla energii 200GeV pierwotna materia jest ulokowana w y3 (y2.0) materia wyprodukowana koncentruje się w y=0 Na RHIC-u (AuAu @ 200 GeV) w zakresie |y|< 3 podłużny rozkład kaonów netto podobny do rozkładu protonów netto

Duże pt i wygaszanie jetów Historia tworzenia cząstek z dużym pt (powyżej ~2GeV/c) rozpoczyna się na początku kolizji w procesach twardych q hadrons leading particle leading particle Schematic view of jet production W eksperymentach p+p  “twardo” rozproszone partony ulegają fragmentacji tworząc jety hadronów (proces “miękki” Duπ+ ) W eksperymentach A+A, partony mogą poruszać się w medium  Tomografia partonowa Jeżeli medium to QGP  partony będą tracić część swojej energii (induced gluon radiation)  osłabienie produkcji jetów  wygaszanie jetów (Jet Quenching) Eksperymentalnie  spadek liczby zliczeń w spektrach hadronów w obszarze dużych pędów poprzecznych

Ilościowy opis tłumienia jetów AuAu @200GeV Przeskalowana referencja N+N RAA = Yield(AA) NCOLL(AA)  Yield(NN) Współczynnik modyfikacji jądrowej (Nuclear Modification Factor) RAA<1  tłumienie względem przeskalowanej referencji NN Na SPS nie zaobserwowano tłumienia, przeciwnie RAA>1 (Cronin Enhancement)

Eksperyment kontrolny: d+Au @ SNN=200 Dla d+Au widzimy wzmocnienie (Cronin Enhancement) związane z oddziaływaniem w stanie początkowym (znane z SPS – kT broadening) Jeżeli wygaszanie dużych pT związane jest z oddziaływaniem w stanie początkowym to powinno być widoczne w reakcji d+Au Są dwa procesy kanału wejściowego które mogą powodować wygaszanie: “geometric shadowing” oraz “dynamic shadowing” = efekt wysycenia gluonów (CGC)

RAuAu(Y=0) ~ RAuAu(y~3) centralne zderzenia Au+Au przy √s = 200 GeV R AuAu (Y=0) ~ RAuAu(y~3) dla pionów i protonów: przypadek? Ten wynik wzmacnia argumenty za emisją powierzchniową (corona effect) Protony pokazyją efekt rekombinacji w medium

Color Glass Condensate H1+ZEUS hep-ph/0109092 x – zmienna Bjorkena Równanie GFKL dobrze opisuje dane z HERA-y ale nie zawiera mechanizmu fuzji gluonów  ~ s(Q2)/Q2 - rekombinacja  ~ xG(x,Q2)/R2 – gęstość Granica między rozrzedzonym i gęstym obszarem  ~ 1 Qs2 ~ s(Qs2) xG(x,Qs2)/R2 Dla Q>Qs mamy normalny (rozrzedzony) obszar Dla Q<Qs obszar wysycenia (gluon saturaration) Daje się opisać klasycznymi równaniami pola w teorii Yanga-Millsa  CGC, gdy Qs duże (LHC) – słabe sprzeżenie, Qs2 ~ sA1/3 19

Ewolucja RdAu z pospiesznością I. Arsene et al., BRAHMS PRL 93 (2004) 242303. wzmocnienie Cronin’a tłumienie Wzrost tłumienia z pospiesznością i centralnością: zanim dane się pojawiły przewidziała to teoria CGC (Phys. Rev. D68 (2003) 094013) 20

Rekonstrukcja danych Podstawowym narzędziem rekonstrukcji/analizy danych jest BRAT (BRahms Analysis Toolkit) – framework bazujący na root-cie. Kontrola i rozwój BRATA odbywa się przez CVS co uzmożliwia rozbudowę oprogramowania w sposób skoordynowany przez kilka grup z ośrodków rozrzuconych po całym świecie. Konwencja: nazwy wszystkich klas BRATa mają przedrostek “Br” (w root-cie używany jest przedrostek “T”) 21

BRAT data – w tym katalogu znajduja się klasy, które definiują strukturę danych raw – dane “mapowane” odpowiadające danemu detektorowi (BrBbDig.h,BrSiDig.h, BrDcDig.h, BrTpcDig.h,BrTofDig.h......... ->przykład BrDcDig.h) W czasie zbierania danych na dysk zapisywane są dane typu „raw disk”. Mapowanie odbywa of-line przy użyciu interfejsu do “raw disk data” (BrRawDataInput) na podstawie informacji z pliku defaultmap.txt. Dzięki temu, że defaultmap.txt zawiera całą informacje o połączeniach sygnałowych detektora z elektroniką Front-End i przetwornikami ADC/TDC/QDC → dane typu raw (raw data) odzwierciedlają strukturę detektora (patrz przykład) 22

BRAT data BrDcDig: 23

Komory dryfowe (DC): 24

BRAT data BrTofDig: 25

BrTofDig: 26

BRAT data rdo – dane wyższego poziomu (w stosunku do raw mapped). Czesto przechowują informację podstawową ale zawierają również informacje fizyczną jak np. punkt przejścia (hit) cząstki przez ustaloną plaszczyznę detektora, czas przelotu cząstki.... . Ta dodatkowa informacja fizyczna jest uzyskiwana na podstawie kalibracji detektorów. (BrBbRdo.h,BrSiRdo.h, BrDcRdo.h, BrTpcRdo.h,BrTofRdo.h.......) 27

BrTofRdo 28

BRAT data calib – dane kalibracyjne. Nie dziedziczą z BrDataObject. Informacja przechowywana jest w bazie danych (mysql). Zawierają informacje konieczną do przejścia od raw do rdo. BrDcCalibration: 29