Resistencia extrema al cobre por un consorcio bacteriano conformado por Sulfo...
Jag Tim Track Lip090923 Redux
1. timtrack
timtrack
timtrack
timtrack
timtrack Hacia un nuevo concepto en el
timtrack rastreo de particulas cargadas
timtrack
timtrack
timtrack
ttimtrack
tim rack Juan A. Garzón
LIP-Coimbra
23 de septiembre de 2009
2. Sobre el rastreo o “tracking”
- El tracking es uno de los procesos
fundamentales en la recontrucción de sucesos
en un experimento de Física de Colisiones.
3. Sobre el rastreo o “tracking”
Toda la información accesible de un suceso
está contenida en los cuadrimomentos
(px,py,pz,E) o (px,py,pz,M) de las partículas
producidas en el vértice de la interacción
4.
5. Sobre el rastreo o “tracking”
El objetivo de los enormes, voluminosos y pesados
espectrómetros es reconstruir tan bien como sea
posible aquellos cuadrimomentos
6.
7. Sobre el rastreo o “tracking”
La reconstrucción de una trayectoria, conlleva
determinar, en general, 5 parametros:
(En un plano de referencia, z= zr)
- 2 coordenadas de posición: x0 e y0
- 3 componentes del cuadrimomento: px, py y pz
o, alternativamente,
- 4 parametros de trayectoria: x0, y0,,δx,δy
- 1 módulo del momento p (en Campos Magneticos)
8.
9. Sobre el rastreo o “tracking”
El gran olvidado:
El Tiempo
En general, el tiempo de paso de las particulas por
un plano viene determinado por el tiempo de trigger
externo y la hipótesis v=c.
Los experimentos hacen FOTOS olvidando que la
vida transcurre en movimiento
10.
11. Sobre el rastreo o “tracking”
Los modernos detectores con alta resolucion temporal
(RPCs) están en condiciones de medir tiempos y
velocidades con precision suficiente para hacer del tiempo
una variable importante.
¿Cómo?
Con:
timtrack
12. Timing
tracking
TimTrack es un algoritmo de reconstrucción de trazas en
detectores con medida de tiempos, basado en un ajuste por
mínimo Chi2 de los tiempos de lectura con TODOS los
parámetros libres:
- Coordenadas
- Pendientes
- Tiempo T0 en un plano de referencia
- Velocidad de la partícula
13. Timing
tracking
Algunas características:
- Trabaja directamente con las medidas de tiempos dados por
los detectores sin conversión en coordenadas
- Todos los detectores deben de estar referidos a un mismo T=0
- Permite simultanear detectores con medida de tiempos
(cámaras de deriva, RPCs ...) con detectores de posición
(cámaras de hilos, de pixel....) aprovechando las características de
cada detector
14. Timing
tracking
1er. Caso
Detector de varios planos con
electrodos perpendiculares
15. Rastreo de trazas cargadas en 2 planos
x L
T1j
T2j
X-type electrode
T2i
Xj
(X’)
(V)
(X0) z
(T0) zj
zi
(Y’) T1i Y-type electrode
(Y0) Yi y
Parámetros libres: 2 coordendadas (X0,Y0) y 2 pendientes (X’,Y’)
16. Timing
tracking
Se ajusta la traza por Mínimos Cuadrados
La función de Mínimos Cuadrados tiene 3 términos:
- 1 Término de Coordenadas
- 2 Términos de Tiempos
17. 1 Término de Coordenadas
Plano tipo X
Plano tipo Y
22. La SAETA
La SAETA es la unidad de información del TimTrack:
SAETA: SmAllest sEt of daTA
- TimTrack reconstruye saetas (conjunto de 6 parámetos) o
conjuntos de saetas
- Vz relacionado con V por:
29. Comentario:
Los elementos de una saeta se pueden determinar
de forma muy simple y cómoda a partir de los datos
ai (sumas y diferencias de tiempos medidos) y de
coeficientes constantes kij,calculados previamente
31. Análisis de errores-2:
Los elementos de la matriz de error solo dependen
de los ceoficientes kij: Propiedad del Diseño del Detector
32. Un ejemplo clásico (1 dimensión transversal):
Reconstrucción de trazas con dos centelleadores
2 centelleadores paralelos con lectura de tiempo a ambos lados:
T’2
T’1
Y2
vs1
➱
➱
Y1
➱
(Yo,Y’) vs2
➱
z1 z2 z
T0
L
T1
T2
(Supongamos el problema bidimensional Y-Z, con X0=0, X’=0)
33. Un ejemplo clásico (1 dimensión transversal):
Reconstrucción de trazas con dos centelleadores
T’
T’ 2
Datos de la geometría 1
Y2
vs1
➱
2 Posiciones: z1 y z2
➱
2 Longitudes:L1=L2 = L Y1
➱
(Yo,Y’) vs2
2 velocidades de la señal : vs1 = vs2 = vs
➱
2 resoluciones temporales: δt1 = δt2 = δt z1 z2 z
T0
Procedimiento tradicional:
L
T
T
4 Datos : T1, T1’,T2,T2’ 1
2
2 Coordenadas transversales: Y1 e Y2
2 Parámetros: l1 ordenada Y0 + 1 pendiente Y’
RESUMEN: 2 pasos y 2 parámetros calculados
34. Un ejemplo clásico (1 dimensión transversal):
Reconstrucción de trazas con dos centelleadores
T’2
T’1
Datos de la geometría
V
➱
vs1
2 Posiciones: z1 y z2
➱
2 Longitudes:L1=L2 = L
➱
(Yo,Y’,V,T0
vs2
2 velocidades de la señal : vs1 = vs2 = vs )
➱
2 resoluciones temporales: δt1 = δt2 = δt z1 z2 z
Con TimTrack:
L
4 Datos : T1, T1’,T2,T2’ T1 T2
4 Parámetros: 1 ordenada Y0 + 1 pendiente Y’
Tiempo de referencia T0 y
Velocidad
RESUMEN: 1 paso y 4 parámetros calculados
36. El detector:
X
T2 T’2
T’1
E2
Z
X’
X0 Z2
T0,V
Y’
T1 Z1
Y0 E1 Y
- 4, 6 y 8 planos de RPCs
- Electrodos perpendiculares
- Longitud = Anchura = 80cm
37. Otros datos:
- Resoluciones utilizadas: 100ps y 200ps por plano
- Diferente número de canales de electrónica:
- 128 canales (1 TRB)
- Ej. 1 TRB para 4 planos → Anchura(electrodo) = 5cm
2 TRBs para 4 planos → Anchura(electrodo) = 2.5cm
- Características de las trazas generadas:
- Incidencia casi perpendicular (x’=0.1 e y’=0.2)
- Distintas velocidades: β=1, β=0.9 y β=0.8
54. Cámaras de deriva
1 plano: 1 tiempo + 1 coordenada (2 datos)
3 planos proporcionan 6 datos, suficientes para determinar una
saeta (en vez de 4 planos, como los métodos tradicionales)
56. MDT Drift time algorithm
This algorithm is
implemented at LVL2
but hasn’t been run
-Green are MDT tubes online yet
-Black are tube centres
-Red are drift circles at
best t0
-Blue is best track
• By choosing a t0 for the event one can calculate the residual between the
track and the Drift Circle in the MDT
• Stepping through all possible (reasonable) t0’s one can minimize the sum
of the residuals to get the best t0 and improve the positional information
(resolution improves from 1.8cm -> 0.16mm)
CHEP 2007 Victoria, BC -- J Boyd -- 5 Sept. 2007 18
57. Comentarios finales:
- timtrack permite ajustar traza sin tiempos externos
- proporciona todos los parámetros accesibles de una traza:
- 2 coordenadas
- 2 pendientes
- velocidad
- tiempo
- No hace reduccion de datos aprovechando mejor la información
disponible, sin perdidas por reducción, y con mayor número de
grados de libertad (Ej: 3 centelleadores)
- Esto supone mejor calidad de ajustes y mayor eficacia a la
hora de eliminar falsos candidatos
- A la hora de empalmar “matching” de trazas se cuenta con mas
información (velocidad y tiempo) para eliminar falsas trazas
- El algoritmo es analítico, sencillo y se podría incorporar a la
electrónica FEE de un detector, haciendo detectores autónomos.
58. … y Nuevos calorímetros para energías intermedias?