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Calibrazione DT primo sguardo alla calibrazione per v drift parametrizzata non lineare semplice strategia di calibrazione nell’ipotesi lineare primi risultati post-calibrazione (risoluzioni) (determinazione t 0 e v drift ) Il lavoro e’ on- going: risultati da primo approccio molto naif prime idee su strategie piu’ sofisticate Sara Bolognesi CMS-TO: MU (30 Genn. 2006)

Calibrazione DT primo sguardo alla calibrazione per v drift parametrizzata non lineare semplice strategia di calibrazione nellipotesi lineare primi risultati

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Page 1: Calibrazione DT primo sguardo alla calibrazione per v drift parametrizzata non lineare semplice strategia di calibrazione nellipotesi lineare primi risultati

Calibrazione DT

primo sguardo alla calibrazione per vdrift parametrizzata non lineare

semplice strategia di calibrazione nell’ipotesi lineare

primi risultati post-calibrazione (risoluzioni)

(determinazione t0 e vdrift)

Il lavoro e’ on-going: • risultati da primo approccio molto naif

• prime idee su strategie piu’ sofisticate

Sara Bolognesi CMS-TO: MU (30 Genn. 2006)

Page 2: Calibrazione DT primo sguardo alla calibrazione per v drift parametrizzata non lineare semplice strategia di calibrazione nellipotesi lineare primi risultati

MBCalibration & MBCommissioning

Uso del software di ORCA:

MBCalibration per calibrare in run separati

t0 dal fit del fronte di salita delle time box (G.Cerminara)

vdrift dai meantimer (M.Giunta)

-> tavola (.txt) con t0, sigma(t0), vdrift e sigma(vdrift)

• per camera

• per SL

• per layer

• per filo

MBCommissioning (G.Cerminara, M.Zanetti) per osservazione dati

distribuzioni di controllo (time boxes, distribuzioni angolari, efficienze…)

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plots di risoluzione direttamente usati nella strategia di calibrazione

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Dati TB2004

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x

y

z

run2562

MB1

MB3no rotazione angolare

fascio phitheta

shift (x)-54 cm

+21 cm

(sector 0 wheel 1)

Sono stata analizzati i dati relativi alla MB1TODO: confronto con MB3

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Tagli preliminari

2) Risoluzione per ogni recHit data dalla differenza fra

• la coordinata misurata (= posizione del recHit)• la coordinata “vera” (= punto estrapolato dal segmento fittato)

elimino dal fit del segmento il recHit di cui sto calcolando la risoluzione

1) Eliminazione dei vertex constraints su theta e phi

taglio sulla qualita’ dei segmenti ricostruiti per eliminare segmenti fake:

almeno 12 hits per segmento

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(1 segm. per evento)

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PRIMAdi aver tolto il RecHit dal fit

SL1 SL2 SL3

sigma (m) 247 264191

Fit gaussiano dei residui sulla posizione

media (m)

DOPOaver tolto il RecHit dal fit

SL1 SL2 SL3

sigma (m) 333 355411

media (m)

- 4.9 2.5 3.6

6.0 1.5 2.9

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Calibrazione t0

Dal fit del fronte di salita delle time boxes -> tavola con t0 e sigma(t0) per ogni SL con vdrift = 54.3 m/ns

Il tempo sottratto ai digi in fase di ricostruzione e’ t0 - k×sigma(t0)

Sigma(t0) contiene gli effetti “locali” come campo magnetico, inclinazione tracce ecc… (diversa per ogni SL)

si puo’ usare lo stesso k factor per tutta la camera?

Piu’ in generale la ricetta del k factor e’ la piu’ opportuna?

Forte interdipendenza fra t0 e vdrift

vdrift usa i t0 per determinare i meantimer

per calibrare t0 devi ricostruire le tracce -> usare guess su vdrift

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(non esiste invece a priori un guess sensato sui t0)

1)

2)

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Naif approach: vdrift costante

B. minimizzo la larghezza della risoluzione

A. minimizzo la distanza fra le distribuzioni di risoluzione per xv>0 e xv<0

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Come disaccoppiare in principio effetti vdrift e t0

xm-xv

xv

vm × terr

(vm/vv-1)

xm -x

v

xv > 0

xv < 0

risoluzione per

xm-xv

risoluzione

xm = x misurata xv = x vera

t misurato = tv+terrtv = t vero

1) Strategia per calibrare k factor

xm-xv = (vm/vv - 1)xv ± vmterr

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vs distanza (|xv|)

Distribuzioni di controllo per monitorare la convergenza dell’algoritmo

Residui sulla posizione (xm-xv)

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2) Processo iterativo

Convergenza algoritmo

per xv>0 e xv<0

loro convoluzione

vs posizione (xv)

Residui sulla distanza (|xm|-|xv|)

si calibrano piu’ volte in successione k factor e vdrift

xm-xv

xv

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Calibrazione k factorStrategia A.

kfactor k*sigma(t0)SL1 2.3819 6.84905817SL2 2.36135 6.89712553SL3 2.26743 6.84337583

k factor k*sigma(t0) (ns)SL1 2.43339 6.9971156 SL2 2.36755 6.9152347SL3 2.31277 6.9802173

Scelta strategia A. poiche’ meno dipendente dal fit

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(1-2)/2(1+2)

Strategia B.

(k factor = 2.35 per tutta la camera)

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Calibrazione vdrift costanteCon k factor scelto faccio girare MBCalibration per aggiungere alla tavola di calibrazione vdrift e la sua sigma (per ogni SL)

Ri-calibro kfactor con le nuove velocita’ di drift:

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k factorSL1 2.43339SL2 2.36755SL3 2.31277

vdrift= 54.3 m/ns v calibrata

Grossa fluttuazione k factor -> modificare il codice per poter calibrare anche il k factor per SL…

k factor SL1 2.3859SL2 2.06687SL3 2.60047

ma se il k factor non e’ piu’ unico per tutta la camera allora perde di significato!

SL1 SL2 SL3vdrift calibrata (m/ns)

54.4 54.3 54.2

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k=2.35 (calibrato)

vdrift=54.3 m/ns (default)

pre-calibrazione vdrift

k=2.35 (calibrato)

vdrift costante calibrata per SL

post-calibrazione vdriftRisoluzioni

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Risoluzioni:

k=2.35 (calibrato)

vdrift= 54.3 m/ns (default)

pre-calibrazione vdrift

k=2.35 (calibrato)

vdrift costante calibrata per SL

post-calibrazione vdrift

SL1

SL2

SL3

media (m) sigma (m)

Residui sulla posizione (xm-xv) fittati con una gaussiana

Residui sulla distanza (|xm|-|xv|) fittati con una gaussiana

1.4

1.1

3.8

0.2

1.7

3.9

305

373

300

283

345

277

SL1

SL2

SL3

-17.6

-0.6

17.5

0.3

3.0

1.0

304

373

298

283

348

277

media (m)

media (m)media (m)

sigma (m)

sigma (m)sigma (m)

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k=2.35 (calibrato)

vdrift= 54.3 m/ns (default)

pre-calibrazione vdrift

k=2.35 (calibrato)

vdrift costante calibrata per SL

post-calibrazione vdrift

Residui sulla posizione (xm-xv) vs posizione (xv)

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Sara Bolognesi CMS-TO: MU (30 Genn. 2006)1

k=2.35 (calibrato)

vdrift= 54.3 m/ns (default)

pre-calibrazione vdrift

k=2.35 (calibrato)

vdrift costante calibrata per SL

post-calibrazione vdrift

Residui sulla distanza (|xm|-|xv|) vs distanza (|xv|)

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Miscalibrazione rimanente

fit lineare a (xm-xv) vs xv

nella zona 1.9 > |xv| > 0.2

a

x<0

y = ax + b

5.15e-03 3.00e-03

pre-calib. post-calib.

3.72e-03 2.08e-03

2.44e-03 1.70e-03

b (cm)-1.50e-02 -8.03e-03-9.66e-03 -5.29e-03

-8.66e-03 -6.39e-03

a

x>04.72e-03 3.84e-034.45e-03 1.98e-03

b (cm)

3.16e-03 2.50e-03

1.46e-02

9.56e-03

9.90e-03

8.67e-034.51e-03

7.17e-03

a ~ 2×10-3 (miscalib. vdrift)b ~ 50 - 80 m (miscalib. t0)

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eliminazione non linearita’ di xm-xv vs xm utilizzando una parametrizzazione non lineare della vdrift (algoritmo sviluppato in Madrid)

Algoritmo ideato per vdrift costante sembra convergereTODO: verificare la convergenza partendo da una miscalibrazione della v drift del 5%

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Vdrift parametrizzata

open question: fluttuazione nei SL del k factor

Approccio alternativo:

strategia di ottimizzazione k factor fallisce (gia’ alla prima iterazione si hanno grosse fluttuazioni di k in ogni SL)TODO: osservare direttamente le distribuzioni dei residui per ottimizzare il k factor

TODO: eliminare anche le ulteriori non linerita’ rimanenti parametrizzando xm-xv VS tm

Per Muon week: confronto fra vdrift costante (calibrata com’e’ ad oggi) e vdrift parametrizzata (una volta trovato il giusto k factor)