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Muon Physics Object Group

Muon Physics Object Group. CMS Italia 2007 Napoli, 13 Febbraio 2007 N. Amapane. Muon POG. Nato (come tutti i POG) dalla divisione del PRS corrispondente Peculiarità dei muoni: PRS m → 3 gruppi DPG + 1 POG

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Presentation Transcript

  1. Muon Physics Object Group CMS Italia 2007 Napoli, 13 Febbraio 2007 N. Amapane

  2. Muon POG • Nato (come tutti i POG) dalla divisione del PRS corrispondente • Peculiarità dei muoni: • PRS m→ 3 gruppi DPG + 1 POG • DPG responsabili fino alla ricostruzione locale; POG del fit delle camere a mu insieme • Storicamente, fortissimo contributo italiano sui muoni • Simulazione, ricostruzione locale, ricostruzione standalone, HLT, infrastruttura, coordinamento, studi di performance etc., in ORCA e CMSSW scritti in gran parte da italiani… • Impegno italiano rimasto (per ora) più legato ad attività DPG • Il POG non ha manpower “istituzionale” • Manpower deve provenire da gruppi/persone che svolgono analisi sui detector o su canali di fisica • Attenzione alle attività tecniche/sw! Muon POG

  3. Obiettivi Ricostruzione ed identificazione dei muoni, per offline ed HLT • Ricostruzione della traccia • Nello spettrometro (“standalone”) • Combinando muon system + tracker (“global”) • Muon Identification • Muon Isolation • Algorithmi e selezione HLT • Fast Simulation di questi algoritmi • Uso dell’allineamento nel fit della traccia • Calibrazione della scala di momento; misure di efficienza • Formato degli oggetti di alto livello Ricostruzione locale (hit, segmenti) ed algoritmi di allineamento sono responsabilità dei DPG Muon POG

  4. Organizzazione Muon POG N. Amapane, N.Neumeister Task coordinators Group Representatives Standalone reconstruction R. Bellan Offline/Reconstruction R. Bellan Global reconstruction A. Everett Offline/Alignment A. Sznajder Muon Identification M. Mulders Physics/OnSel J. Alcaraz, A. Everett Muon Isolation V. Krutelyov HLT J. Alcaraz Physics/Generators M. Vander Donckt Alignment A. Sznajder Muon POG

  5. Representatives Muon Group N. Amapane, N.Neumeister Task coordinators Group Representatives Standalone reconstruction R. Bellan Offline/Reconstruction R. Bellan Global reconstruction A. Everett Offline/Alignment A. Sznajder Muon Identification M. Mulders Physics/OnSel J. Alcaraz, A. Everett Muon Isolation V. Krutelyov HLT J. Alcaraz Physics/Generators M. Vander Donckt Alignment A. Sznajder • Link persons to the other area, in both directions • Should report news/announcements at every meeting • Offline/Reconstruction: Riccardo Bellan • Discuss and define release schedules and plans • Discuss sw interfaces with DPG • Coordinate package structure • Coordinate common tracking strategy and tools with the tracker group • Offline/Alignment: Andre Sznajder • Common tools with tracker for (mis)alignment (NOT alignment algorithms) • Follow development of (mis) alignment functionality in the track fit (within the relative tasks) • Physics/Online Selection: Juan Alcaraz Maestre and Adam Everett • Discuss overall HLT strategy • Link to L1 emulation and L1 input • Coordinate HLT specialization of reconstruction algorithms • Coordinate overall HLT timing and performance evaluation • Physics/Generators: Muriel Vander Donckt • Generator developments for the group • Coordinate production requests Muon POG

  6. Gruppi di lavoro Muon Group N. Amapane, N.Neumeister Task coordinators Group Representatives Standalone reconstruction R. Bellan Offline/Reconstruction R. Bellan Global reconstruction A. Everett Offline/Alignment A. Sznajder Muon Identification M. Mulders Physics/OnSel J. Alcaraz, A. Everett Muon Isolation V. Krutelyov HLT J. Alcaraz Physics/Generators M. Vander Donckt Alignment A. Sznajder Attività del POG suddivisa in gruppi di lavoro aperti con coordinatori formalizzati • Standalone Muon Reconstruction: Riccardo Bellan • Global Muon Reconstruction: Adam Everett • Muon Identification: Martijn Mulders • Muon Isolation: Slava Krutelyov • HLT: Juan Alcaraz • Alignment: Andre Sznajder • Momentum calibration Primo passo: identificare il manpower • Censimento delle attività in corso • Raccolta interesse di possibili nuovi collaboratori • I vari sottogruppi hanno come primo scopo di far convergere le prime e coinvolgere i secondi • Siamo all’inizio per entrambe le cose! • L’elenco dei nomi che seguono non è esaustivo! Muon POG

  7. 1) Ricostruzione della traccia nel sistema dei mu (“standalone reconstruction”): • reconstruct muon trajectory inside muon system • evaluate different reconstruction strategies • develop internal seeding (from segments) for the track fit • apply beam-spot and vertex constraint • cosmic, beam-halo reconstruction • define resulting object(s) to be stored- provide algorithms which can be used for offline and HLT • validate and optimize the offline performance of these algorithms (efficiency, resolution, fake rate, etc.) • Algorithms for fast simulation • coordination of the relevant software packages in CMSSW People:Riccardo Bellan, Chang Liu, Tim Cox, Dominique Fortin, Giovanni Abbiendi Specific algorithms: Andrea Rizzi, Piotr Zalewski, Anna Meneguzzo Validation:Suyong Choi, Junghwan Goh; Fast sim: Andrea Perrotta Muon POG

  8. Standalone Reconstruction: Stato • “Baseline algorithms” per offline e L2 pronti in CMSSW • Quelli descritti nel DAQ TDR, PTDR • Milestone: raggiungere la performance descritta nel PTDR • Obiettivo molto vicino • Sviluppo molto rapido in corso: studio della performance → debug → ottimizazione • Moltissimi problemi già identificati e risolti… • Hot topics • Seeds per la ricostruzione offline (reimplemetare) • Pattern recognition (DetLayers) • Studio/debug delle “features” di risoluzione ed efficienza • Studio performance sui dati MTCC (specializzazione eistente) Muon POG

  9. Standalone Reconstruction (III) CMSSW 1.2.0 (no vtx constraint) PTDR (with vtx constraint) Plot: S.Choi, J. Goh vtx constraint incluso in CMSSW_130 → stay tuned… Muon POG

  10. Standalone Reconstruction (IV) • Inefficienze sotto studio • Alcune regioni migliorate… CMSSW 1.2.0 PTDR (with vtx constraint) Plot: S.Choi, J. Goh Muon POG

  11. 2) Ricostruzione con mu + tracker (“global reconstruction”) • reconstruct muon trajectory using the full detector information (tracker, ecal, hcal, ho, DT, CSC, RPC), starting from muon system/L1 • match STA tracks with tracker tracks • evaluate different reconstruction strategies • provide algorithms which can be used for offline and HLT • Study and develop specific strategies for reconstruction of very high-pT muons • define resulting object(s) to be stored • validate and optimize the offline performance of these algorithms • Algorithms for fast simulation • coordination of the relevant software packages in CMSSW People(*): Adam Everett, Norbert Neumeister, Chang Liu, Jeff Richman, Jean-Roch Vlimant, Finn Rebassoo, Giacomo Bruno, Marcin Konecki Validation:Suyong Choi, Junghwan Goh; Fast sim: Andrea Perrotta Muon POG

  12. Global Reconstruction: Status 2 strategie implementate in CMSSW: • Ricostruzione indipendente nel tracker e mu; matching e fit globale • Pensato per l’offline • Ricostruzione nel tracker partendo da un seed dei muoni • “alla ORCA”; algoritmo adatto all’HLT • Priorità • Studio/ottimizzazione della performance • Studi su dati MTCC (specializzazione esistente) Muon POG

  13. Global Reconstruction (III) CMSSW 1.2.0 PTDR Plot: S.Choi, J. Goh Muon POG

  14. Global Reconstruction (IV) Plot: S.Choi, J. Goh !! Muon POG

  15. 3) Muon Identification (inside-out) • provide implementation of an algorithm with takes as input a reconstructed tracker track, uses information from all detectors (tracker, ecal, hcal, ho, DT, CSC, RPC) to define a set of discriminating variables to identify the track as muon • work together with E-flow group to understand requirements and use-cases • use the above algorithm on a (selected) set of tracker tracks and store the output for all tracks identified as muons • define resulting object(s) to be stored • validate and optimize the offline performance of these algorithms • coordination of the relevant software packages in CMSSW People(*): Martijn Mulders, Eric James, Ingo Bloch, Andrea Bocci, Claudio Campagnari, Dmytro Kovalskyi, Jake Ribnik Validation: Begona de la Cruz, Isabel Josa Muon POG

  16. Muon Identification: Stato • In ORCA: CMS-NOTE-2006-010, PTDR I • Definizione 2 likelyhood indipendenti per traccia: • Deposito nei calorimetri, presenza di hit nei muoni) • Non è stato portato a CMSSW • In CMSSW: algoritmo indipendente sviluppato da UCSB • Include arbitraggio per l’assegnazione degli hit, informazione su hit mancanti • Riorganizzazione del lavoro; “nuovo” coordinatore (M. Mulders) • Priorità: focalizzare il lavoro dei vari gruppi • Definizione strumenti comuni, use cases, interazione con EFlow, soft lepton tagging, formato oggetti • Gruppo appena partito; Primo report al prossimo meeting (19/2) Muon POG

  17. 4. Muon Isolation • develop algorithms to define muon isolation quantities using calorimeters and tracker tracks • should work for muons defined at different levels (STA, global) • define resulting object(s) to be store • provide algorithms which can be used for offline and HLT • validate and optimize the offline performance of these algorithms • Algorithms for fast simulation • coordination of the relevant software packages in CMSSW People(*): Slava Krutelyov, Marcin Konecki, Juan Alcaraz, Claudio Campagnari, Puneeth Kalavase, Alexey Drozdetsky Muon POG

  18. Muon Isolation: Status • Vari studi in ORCA: • HLT: DAQ TDR, Note 2002/040 • Offline: studi per analisi specifiche • Note 2006/055, 2006/122, 2006/136, IN2006/08, IN2006/108 • CMSSW: algoritmi HLT per L2/L3 implementati e integrati • Tuning in attesa dell’arrivo di campioni di fondo inclusivo • Manca ancora sviluppo “ufficiale” su offline • Riorganizzazione del lavoro; “nuovo” coordinatore (S. Krutelyov) • Tentativo di catalizzare/uniformare tutti gli studi su canali di fisica • Proposta formati comuni per lepton isolation • Gruppo appena partito; Primo report al prossimo meeting (19/2) Muon POG

  19. 5) HLT: algoritmi, selezione, performance • L1 interface, seeding • evaluate different strategies to use L1 information for muon HLT • work with 1), 2) and 4) to develop specific HLT algorithms • evaluate regional reconstruction and implement where required • implement HLT selection algorithms • study and optimize muon HLT performance in terms of rates, efficiencies, timing, turn-on curves, etc. • coordination of the relevant software packages in CMSSW: for HLT selection and reconstruction People: Juan Alcaraz, Adam Everett, Riccardo Bellan, Muriel Vander Donckt, Chang Liu, Slava Krutelyov, Martijn Mulders, Jean-Roch Vlimant, Finn Rebassoo, Jeff Richman, Pablo Garcia, Jesus Vizan, Andre Sznajder, Evelyne Delmeire Fast Sim:Andrea Perrotta Muon POG

  20. HLT: Stato • Baseline (PTDR) implementata e funzionante • Tutti i componenti presenti; primo stream di HLT con path completto dai digi (MC) alla decisione finale • Priorità: Definizione selezioni, studio di rate, efficienza, timing • Ingrediente fondamentale: campioni di fondo inclusivo • Note 2002/041; procedura portata a CMSSW, produzione in corso! • Hot topics: • Profiling della ricostruzione • in corso; vari problemi già identificati e corretti • Ottimizzazione del seeding da L1 • iniziato • Effetto del misallineamento sul rate • Misura di rate e definizione della selezione • Studi sulla ricostruzione regionale Report su allineamento 5/2: http://indico.cern.ch/conferenceDisplay.py?confId=11766 Muon POG

  21. 6) Allineamento • application of alignment corrections and alignment errors in the track fit • study the effect of (mis)alignment on reconstructed muons and on physics samples People: Andre Sznajder, Jesus Vizan Muon POG

  22. Allineamento: Stato • Infrastruttura completa per applicare allinementi e misallineamenti • Costanti (misurate)/Scenari di misallineamento da DB • Tool comuni col tracker • Studi dell’impatto del misallineamento appena iniziati • Performance della ricostruzione, HLT rate • Hot topics: • errori di allineamento nel fit • (framework esiste, da implementare) • Dimostrazione della ricostruzione con allineamento su dati MTCC Report su allineamento 5/2: http://indico.cern.ch/conferenceDisplay.py?confId=11766 Muon POG

  23. 7) Calibrazione della scala di momento; misure di efficienza dai dati • Nessuna attività in corso… da fare partire! Muon POG

  24. Conclusioni • “Baseline” per algoritmi di ricostruzione e HLT pronta in CMSSW • Attualmente lavoro di consolidamento, caratterizzazione, debugging • “Massa critica” per raggiungere e superare il livello di comprensione che avevamo di ORCA • Per alcune attività (identificazione, isolamento) re-focus di vari gruppi già attivi, con nuovi coordinatori • Contributo italiano: • Responsabilità chiave sulla ricostruzione • Esiguo in termini di FTE! • Atteso contributo delle persone coinvolte in analisi (sul detector, su canali di fisica) • Necessità di “core developers”/esperti da non dimenticare!! Group page: https://twiki.cern.ch/twiki/bin/view/CMS/MuonPOG Muon POG

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