Introduzione di un nuovo Jet Finder basato sul Deterministic Annealing Davide Perrino Dipartimento...

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Introduzione di un nuovo Jet Finder basato sul Deterministic Annealing Davide Perrino Dipartimento di Fisica di Bari II Convegno Nazionale Fisica di ALICE Vietri (Sa), 31/05/2006

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Introduzione di un nuovo Jet Finder basato sul Deterministic

Annealing

Davide Perrino

Dipartimento di Fisica di Bari

II Convegno Nazionale Fisica di ALICE

Vietri (Sa), 31/05/2006

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Perché individuare i jet

• Verifica delle proprietà della pQCD.

• Per sondare la materia che si creerà nelle collisioni PbPb.

• Studio di collisioni p-p

come punto di riferimento.

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Perché individuare i jet

ET threshol

d

Njets

50 GeV 2 107

100 GeV 6 105

150 GeV 1.2 105

200 GeV 2.0 104

•Alta molteplicità di eventi con produzione di jet.

4 108 urti centrali PbPb/mese

6 105 eventi

|y| < 0.5

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Caratteristiche importanti dei jet

• Jet shape

• Funzioni di frammentazione

• Energia trasversa

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Deterministic Annealing

•E’ un generico algoritmo di clustering adattato alla ricerca di jet in collisioni adroniche

•Il problema dell’individuazione dei jet è ricondotto a un problema di clustering

•Partendo da un insieme di n dati xi si individua un insieme di k cluster yj che rappresentano i dati in ingresso in base alla loro vicinanza

•E’ quindi essenziale utilizzare una distanza adeguata

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Deterministic Annealing

22),( jijiji yxd

La definizione di distanza scelta determina come funzionerà l’algoritmo

Il clustering avviene minimizzando una funzione di costo così definita:

i

jij

ji yxdyxpD ),(),(

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Deterministic Annealing

x y

yxpyxpH ),(ln),(

THDF

E’ necessaria l’introduzione di un termine di entropia:

per cui la minimizzazione di D corrisponde a cercare il minimo della funzione:

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Deterministic Annealing

j

T

yxd

j

T

yxd

jij ji

ji

eyp

eypxyp ),(

),(

)(

)()|(

)(

)|()(

j

iijii

j yp

xypxpxy

)|()(),( ijiji xypxpyxp

La procedura è “deterministica” perché si ottimizzano a ogni valore di T i parametri liberi:

j

Tj

Ti

i E

Exp )(

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Deterministic Annealing

=0

=0.0049

=0.0100

=0.0056

=0.0156

=0.0347

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Caratteristiche del DA

• L’algoritmo è “naturalmente” infrared e collinear safe.

• Parametri: apparentemente sono 7, ma di questi solo uno influisce sull’analisi.

• Il tempo di CPU dipende da N secondo una potenza 1<<2.

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Analisi eventi pp

Si sono generati eventi pp a 14 TeV con Pythia, utilizzando le impostazioni “classiche” (kPyJets, MSEL=1, senza decadimenti di 0, ecc.).

Gli eventi sono stati inizialmente analizzati senza tagli sulle particelle nello stato finale.

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Ricostruzione Energia Trasversa

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Ricostruzione Energia trasversa

Si rende necessario trovare un metodo per “scegliere” i cluster.

Selezionati cluster aventi una leading particle con almeno ET= 8 GeV.

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Confronto tra jet generati e ricostruiti

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Risoluzione Energia Trasversa

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Ricostruzione direzione del partone:

2

cos1

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Ricostruzione direzione del partone:

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Distanza tra i jet individuati

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Energia totale vs distanza

ET di due jet back to back

ET di un solo jet

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Conclusioni

• Il Deterministic Annealing è stato implementato e incluso nell’ambiente di AliRoot con la definizione di nuove classi.

• Si è svolta una analisi preliminare su eventi pp generati con Pythia.

• Il DA presenta alcuni vantaggi rispetto all’algoritmo di cono.

• In futuro si studierà una diversa maniera di selezionare i cluster e si studieranno eventi PbPb.