Oprogramowanie w eksperymentach fizyki Opracował Paweł Staszel

2 I.Arsene 7, I.G. Bearden 6, D. Beavis 1, S. Bekele 6, C. Besliu 9, B. Budick 5, H. Bøggild 6, C. Chasman 1, C. H. Christensen 6, P. Christiansen 6, R. Clarke 9, R.Debbe 1, J. J. Gaardhøje 6, K. Hagel 7, H. Ito 10, A. Jipa 9, J. I. Jordre 9, F. Jundt 2, E.B. Johnson 10, C.E.Jørgensen 6, R. Karabowicz 3, N. Katrynska 3, E. J. Kim 4, T.M.Larsen 11, J. H. Lee 1, Y. K. Lee 4, S.Lindal 11, G. Løvhøjden 2, Z. Majka 3, M. Murray 10, J. Natowitz 7, B.S.Nielsen 6, D. Ouerdane 6, R.Planeta 3, F. Rami 2, C. Ristea 6, O. Ristea 9, D. Röhrich 8, B. H. Samset 11, D. Sandberg 6, S. J. Sanders 10, R.A.Sheetz 1, P. Staszel 3, T.S. Tveter 11, F.Videbæk 1, R. Wada 7, H. Yang 6, Z. Yin 8, and I. S. Zgura 9 1 Brookhaven National Laboratory, USA, 2 IReS and Université Louis Pasteur, Strasbourg, France 3 Jagiellonian University, Cracow, Poland, 4 Johns Hopkins University, Baltimore, USA, 5 New York University, USA 6 Niels Bohr Institute, University of Copenhagen, Denmark 7 Texas A&M University, College Station. USA, 8 University of Bergen, Norway 9 University of Bucharest, Romania, 10 University of Kansas, Lawrence,USA 11 University of Oslo Norway 48 physicists from 11 institutions The BRAHMS Collaboration

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

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

5

6 FS PID using RICH Multiple settings

7

8 Produkcja cząstek i dysypacja energii Gęstośc energii: Bjorken 1983 e BJ = 3/2  ( /  R 2  0 ) dN ch /d  zkładając czas formowania  0 =1fm/c: >5.0 GeV/fm 3 dla 200 GeV >4.4 GeV/fm 3 dla 130 GeV >3.7 GeV/fm 3 dla 62.4 GeV Total  E=25.7  2.1TeV 72GeV na “uczestnika” Y y = ½ ln[(E+p z ) / (E-p z )] E  = -ln[tan(  /2)] Y y  gdy E<<m

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

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

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

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

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

14 Color Glass Condensate Dla Q>Qs mamy normalny (rozrzedzony) obszar Dla Q<Qs obszar wysycenia (gluon satururation) ‏ Daje sie opisać klasycznymi równaniami pola w teorii Yanga-Millsa  CGC, gdy Q s duże (LHC) – słabe sprzeżenie, Q s 2 ~  s A 1/3 H1+ZEUS hep-ph/ x – zmienna Bjorkena Równanie GFKL dobrze opisuje dane z HERA-y ale nie zawiera mechanizmu fuzji gluonów  ~  s (Q 2 )/Q 2 - rekombinacja  ~ xG(x,Q 2 )/  R 2 – gęstość Granica między rozrzedzonym i gęstym obszarem  ~ 1 Q s 2 ~  s (Q s 2 ) xG(x,Q s 2 )/  R 2

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

16 Rekonstrukcja danych P odstawowym 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”

17 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) ‏

18 BRAT data BrDcDig:

19 Komory dryfowe (DC):

20 BRAT data BrTofDig:

21 BrTofDig:

22 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 )

23 BrTofRdo

24 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:

25 BRAT data track – dane wejsciowe do “trakowania” (również z poziomu rdo), reprezentujące hity w detektorze (TPC, DC) oraz dane będące wynikiem rekonstrukcji torów: tory lokalne, tory kombinowane, tory globalne (BrSpectrometerTracks). klasa bazowa: BrDetectorHit

26 BrDCHit

27 Schemat do BrDcHit: anody katody sygnały z detektora (hity)‏ padająca cząstka X1 X2 X3

28 Klasy do przechowywania lokalnych śladów cząstek: BrDetectorTracks

29 Klasy do przechowywania kombinowanych i globalnych śladów cząstek: BrSpektrometerTracks BrMatchedTrack

30 T1 T2 T3 T4 D2 D3 D4 T5 D5 RICH H2 MatchedTrack T3_T4

31 Wyjaśnienie Dang, Daly, dy (na tablicy) ‏

32 kilka rodajów śladów globalnych : BrMrsTrack, BrFfsTrack, BrBfsTrack, BrFsTrack. Wszystkie te klasy dziedziczą z BrGlbTrack patrz plik BrSpektrometerTracks.h

33 BRAT data containers abc – “kontenery” do przechowywania danych: BrDataTable, BrEventNode, BrEvent. BrEvent: BrEventHeader:

34 TobjArray: void objArr->Add(TObject* obj); TObject* obj = objArr->At(i); //pobieranie obiektu z i-tej pozycji

35 BrEventNode:

36 BrEventNode – główne funkcje

37 BrDataTable:

38 Używanie kontenerów w programie: (BrBfsTrackingModule)

39 Używanie kontenerów w programie (c.d.): (BrBfsTrackingModule)

40 BRAT moduły brat/modules – klasy które przetwarzają dane: dig -> rdo -> tory lokalne -> tory globalne -> dst -> zrekonstruowane zdarzenia fizyczne. abc – BrModule – klasa bazowa dla każdego modułu, BrModuleContainer – kasa która zapewnia odpowiednią kolejność wywoływania funkcji modułów. Setup obiektu tej klasy definiuje proces (job) będący fragmentem analizy/rekonstrukcji danych.

41 BrModule- stanowi schemat dla każdego pochodnego modułu

42 Schemat blokowy analizy dla pojedynczego modułu konstruktor + „set-ersy” tworzenie (book-owanie) histogramów globalnych wczytanie globalnych parametrów z bazy danych itd. dla danego runu: tworzenie (book-owanie) histogramów, wczytanie parametrów z db, itd. obróbka danych zdarzenie po zdarzeniu – tworzenie nowych struktur i zapisanie ich w tablicy wyjściowej (outNode)‏ operacje konieczne po zakończeniu analizy run-u operacje końcowe

43 BrModuleContainer- (łańcuch modułów) ‏

44 BrModuleContainer- przykładowe funkcje

45 BrModuleContainer- schemat kolejnego wywołania modułów dane podstawowe: hity, dane kalibracyjne zrekonstruowane dane fizyczne, tory+pid=cząstki, globalna informacja o zdarzeniu: parametr zderzenia, pozycja vertex-u

46 BrModuleContainer – funkcje określające łańcuch wywołań (Init())‏

47 BrModuleContainer – funkcje określające łańcuch wywołań (Event())‏

48 BrMainModule – singleton, podstawowy moduł jednokrotnej analizy

49 BrMainModule – fgInstance i konstruktor

50 BrMainModule – funkcja Main()‏

51 BrMainModule – funkcja Main(), cd.

52 BrMainModule – wywołanie funkcji łańcucha modułów (Init(), Begin(),Event()‏ End(), Finish() )‏

53 BrMainModule – wywołanie funkcji łańcucha modułów: funkcja Event

54 bratmain >bratmain mainConfig.C [opcje] program główny, w którym interpreter wykonuje zawartość skryptu mainConfig.C skrypt w którym określony jest setup BrMainModule opcje definiujące ustawienie (setup)‏ BrMainModule

55 bratmain:

56 bratmain:

57 przyklad skryptu: oficjalny skrypt do lokalnego trakowania i inne