Восстановление на основе потоков частиц и глобальное описание события с детектором CMS

Particle-flow reconstruction and global event description with the CMS detector
M. Flechl, T. Matsushita, J. Schieck, K. Skovpen, W. Adam, T. Bergauer, M. Dragicevic, X. Janssen, J. Lauwers, P. Van Mechelen, F. Blekman, J. D’Hondt, S. Lowette, P. Van Mulders, B. Clerbaux, H. Delannoy, L. Favart, R. Goldouzian, D. Vannerom, F. Zhang, S. Tavernier, L. Favart, M. Jeitler, A. M. Sirunyan, A. Tumasyan, E. Asilar, J. Brandstetter, E. Brondolin, J. Erö, M. Friedl, R. Frühwirth, V.M. Ghete, C. Hartl, N. Hörmann, J. Hrubec, A. König, I. Krätschmer, D. Liko, I. Mikulec, Dinyar Rabady, N. Rad, B. Rahbaran, H. Rohringer, Johann Strauß, W. Waltenberger, C.-E. Wulz, O. Dvornikov, В. Макаренко, V. Mossolov, J. Suarez Gonzalez, V. Zykunov, N. Shumeiko, S. Alderweireldt, E.A. De Wolf, M. Van De Klundert, H. Van Haevermaet, N. Van Remortel, A. Van Spilbeeck, S. Abu Zeid, N. Daci, I. De Bruyn, K. Deroover, S. Moortgat, L. Moreels, A. Olbrechts, Q. Python, W. Van Doninck, I. Van Parijs, H. Brun, G. De Lentdecker, Giuseppe Fasanella, A. Grebenyuk, G. Karapostoli, T. Lenzi, A. Léonard, J. Luetic, T. Maerschalk, A. Marinov, A. Randle-Conde, T. Seva, C. Vander Velde, P. Vanlaer, R. Yonamine, F. Zenoni, T. Cornelis, D. Dobur, A. Fagot, M. Gul, I. Khvastunov, Deniz Poyraz, S. Salva, R. Schöfbeck, M. Tytgat, W. Van Driessche, E. Yazgan, N. Zaganidis, H. Bakhshiansohi, O. Bondu, S. Brochet, G. Bruno, A. Caudron, Dinyar Rabady
2017-10-06
SCID:  54.1/m3jbkv7j Discuss with AI
детектор CMSглобальное описание событиянетто поперечного импульса (missing transverse momentum)реконструкция частиц-потокасмягчение воздействия наложений (pileup)
Abstract (AI)
За несколько лет до начала работы Большого адронного коллайдера (LHC) в CERN аппарат CMS был определён как обладающий свойствами, хорошо подходящими для восстановления на основе потоков частиц (particle-flow, PF): высоко сегментированный трекер, тонкодисперсный электромагнитный калориметр, герметичный адронный калориметр, сильное магнитное поле и превосходный мюонный спектрометр. Поэтому был разработан полнофункциональный алгоритм PF, настроенный под детектор CMS, который последовательно использовался в физических анализах впервые на адронном коллайдере. Для каждого столкновения исчерпывающий список частиц конечного состояния, идентифицированных и восстановленных алгоритмом, обеспечивает глобальное описание события, что приводит к беспрецедентной производительности CMS при восстановлении струй и адронных распадов, определении недостающего поперечного импульса и идентификации электронов и мюонов. Этот подход также позволяет идентифицировать частицы от наложения событий (pileup) и обеспечивает эффективные методы снижения влияния pileup. Данные, собранные CMS при энергии центра масс 8 ТэВ, демонстрируют отличное согласие со статистической моделью (симуляцией) и подтверждают превосходную производительность PF как минимум при среднем числе наложений событий, равном 20.
Key Findings
1
Был разработан полнофункциональный алгоритм PF, адаптированный к CMS, и использован последовательно в физических анализах на адронном коллайдере впервые.
2
Данные CMS при 8 ТэВ хорошо согласуются с моделированием и подтверждают превосходную производительность PF как минимум до среднего числа 20 наложений (pileup).
3
Особенности детектора CMS (высоко сегментированный трекер, тонкозернистый ЭМКАЛ, герметичный ГДКАЛ, сильное магнитное поле, превосходный мюонный спектрометр) хорошо подходят для реконструкции particle-flow (PF).
4
PF реконструирует полный список конечных частиц в каждом столкновении, обеспечивая глобальное описание события, которое улучшает реконструкцию джетов и адронных распадов.
5
Глобальное описание события на базе PF улучшает определение отсутствующей поперечной энергии и повышает идентификацию электронов и мюонов.
6
Подход PF позволяет идентифицировать частицы от наложенных (pileup) взаимодействий и обеспечивает эффективные методы их подавления.
Research Object

Алгоритм реконструкции потоков частиц (particle-flow, PF), настроенный под детектор CMS

Research Subject

Идентификация и реконструкция конечных частиц для формирования глобального описания событий с целью улучшения реконструкции джетов и адронных распадов, определения лишнего поперечного импульса, идентификации электронов и мюонов, а также подавления эффектов наложения событий (pileup)

Publication Details
Publication Date
2017-10-06
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
M. Flechl
T. Matsushita
J. Schieck
K. Skovpen
W. Adam
T. Bergauer
M. Dragicevic
X. Janssen
J. Lauwers
P. Van Mechelen
F. Blekman
J. D’Hondt
S. Lowette
P. Van Mulders
B. Clerbaux
H. Delannoy
L. Favart
R. Goldouzian
D. Vannerom
F. Zhang
S. Tavernier
L. Favart
M. Jeitler
A. M. Sirunyan
A. Tumasyan
E. Asilar
J. Brandstetter
E. Brondolin
J. Erö
M. Friedl
R. Frühwirth
V.M. Ghete
C. Hartl
N. Hörmann
J. Hrubec
A. König
I. Krätschmer
D. Liko
I. Mikulec
Dinyar Rabady
N. Rad
B. Rahbaran
H. Rohringer
Johann Strauß
W. Waltenberger
C.-E. Wulz
O. Dvornikov
В. Макаренко
V. Mossolov
J. Suarez Gonzalez
V. Zykunov
N. Shumeiko
S. Alderweireldt
E.A. De Wolf
M. Van De Klundert
H. Van Haevermaet
N. Van Remortel
A. Van Spilbeeck
S. Abu Zeid
N. Daci
I. De Bruyn
K. Deroover
S. Moortgat
L. Moreels
A. Olbrechts
Q. Python
W. Van Doninck
I. Van Parijs
H. Brun
G. De Lentdecker
Giuseppe Fasanella
A. Grebenyuk
G. Karapostoli
T. Lenzi
A. Léonard
J. Luetic
T. Maerschalk
A. Marinov
A. Randle-Conde
T. Seva
C. Vander Velde
P. Vanlaer
R. Yonamine
F. Zenoni
T. Cornelis
D. Dobur
A. Fagot
M. Gul
I. Khvastunov
Deniz Poyraz
S. Salva
R. Schöfbeck
M. Tytgat
W. Van Driessche
E. Yazgan
N. Zaganidis
H. Bakhshiansohi
O. Bondu
S. Brochet
G. Bruno
A. Caudron
Dinyar Rabady
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat →
Make a presentation
100%