Physics Analysis ToolsPhysics Analysis Tools

Luca Lista

INFN

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Luca Lista

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RECO e AODRECO e AOD

Luca Lista, INFN 4

Formato Dati: RECO a AODFormato Dati: RECO a AOD

• RECO: output consistente della ricostruzione– Consente riprocessamento – Goal: 250 kB/ev– + G4 tracce/vertici + generatore MC

• AOD: output essenziale per l’analisi– Non è possibile il refit delle tracce– Goal: 50 kB/ev– + generatore MC

• Ancora le dimensioni non sono ancora ottimali…

Luca Lista, INFN 5

Dimensioni dell’EventoDimensioni dell’Evento

Luca Lista, INFN 6

Contributi agli AODContributi agli AOD

50 eventi bb

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Luca Lista, INFN 7

Contributi ai RECOContributi ai RECO

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Luca Lista, INFN 8

Contenuto degli AODContenuto degli AOD

• Al momento, basato su decisione dei “DPG/POG” (ex PRS…)– Tracce (senza hit)– Ecal clusters + shape + tracce– mu/e/gamma, jets (varie collezioni), met– Vari tags

• Una review del contenuto deve essere fatta insueme con i gruppi di Fisica!

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Analisi interattiva e FWLiteAnalisi interattiva e FWLite

• I dati di RECO e AOD sono analizzabili direttamente con ROOT

• Caricamento automatico delle shared libraries del sistema DataFormats (FWLite)

• Sviluppi in corso per permettere l’installazione separata delle librerie dei RECO e AOD senza installazione completa di CMSSW

• E’ nei nostri desiderata il supporto di altre piattaforme per permettere l’analisi su laptop/desktop– MacOS, Windows (Cygwin probabilmente problematico…)

• Maggiori sforzi sono necessari per andare in questa direzione

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Integrazione interattivo e batchIntegrazione interattivo e batch

• Sono disponibili esempi su come sviluppare algoritmi in ambiente interattivo (TSelector) ed incorporarli incorporati in ambiente batch (EDAnalyzer)

• Integrazione con PROOF in corso di definizione– Richiede la distribuzione delle shared libraries ai

worker nodes di PROOF– Tool in comune con CRAB?– Quanto è sentita come priorità per l’analisi?

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User DataUser Data• Le possibilità interattive rendono l’EDM un formato adatto per l’analisi

“finale”• Qantità definite dall’utente si possono facilmente aggiungere all’evento

– Esempi forniti negli ultimi tutorials• Lo “skimming” può sostituire grossi “ntuple dump” (come in

ExRootAnalysis con ORCA)– L’output di un job di analisi può essere un file contenente eventi con una

miscela di collezioni RECO/AOD e User Data– L’analisi interattiva permette di fare plot di quantità User Data contro

quantità RECO/AOD– Produzione integrata con i sistemi ufficiali, e gestibile centralmente

• La “provenance” viene tracciata nel file di output– Le “event lists” permetteranno –un giorno- di tornare dai dati selezionati

nello skim agli eventi completi nelle collezioni RECO/AOD• Non è necessario scrivere “n-tuple” per i plot finali dell’analisi

– Si evita di definire un formato e delle macro utilizzabili sono in un contesto limitato

– Il codice realizzato per l’analisi interattiva di un canale può essere immediatamente rilasciato come strumento comune

• Vogliamo incoraggiare quest’approccio in modo da ottimizzare lo spazioni disco e fornire supporto centrale ai formati di analisi specifici

Strumenti comuniStrumenti comuni

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Moduli Generici ComuniModuli Generici Comuni

• Selettori e Filtri comuni sono definiti in maniera generica per un qualsiasi tipo di collezione

• Semplificano le selezioni più semplici in skim e sequenze di HLT

• L’output potrà diventare, invece di una collezione di cloni, una collezione di puntatori– edm::View, in fase di sviluppo

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Candidati ParticelleCandidati Particelle

• Definiscono un’interfaccia comune per molti oggetti fisici di alto livello:– Elettroni, Fotoni, Muoni, Jet, Energia mancante– Ma anche: particelle generate, decadimenti in

molti corpi (Zll, HZ4l, BsJ/, ..)• Contenuto semplice:

– 4-momento, vertice, carica– Link a componenti RECO/SIM (generici)– Costituenti “figli” e navigazione madre figli

• Pienamente integrati nell’EDM– Collezioni di candidati definite dall’utente possono

diventare persistenti– Si possono usare in maniera interattiva

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Tipi di CandidatiTipi di Candidati

• Oggetti di alto livellocon “link” agli oggetti RECO

• Oggetti compostidi vario tipo

• Eventi generati MC

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Candidati compositiCandidati compositi

• Moduli disponibili per l’analisi combinatoria

• Controllo degli “overlap”

• Fit di vertice comuneintegrato con oggetticompositi

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Analisi CombinatoriaAnalisi Combinatoria• L’analisi combinatoria è in genere banale ma noiosa:

– Controllare cicli annidati, evitare conteggi multipli, verificare sovrapposizione di particelle ...

– Il codice è praticamente identico in contesti diversi: • J/, Z, 0, KS, HZZ*, …

• Esistono moduli generici per questi compiti:– Si evita di fare debugging di repliche dello stesso codice– Le collezioni di output collections possono essere aggiunte

all’evento e salvate per farne analisi interattiva insieme a user-data– Un esercizio di associazione di quantità-utente (e.g.: isolamento dei

lepton) ai leptoni del decadimento di una Zll danno una dimostrazione della funzionalità del modello

• Fit di vertice integrato nell’analisi combinatoria ( … )• Strumenti di match con il Monte Carlo sono “naturali” per oggetti

compositi– Navigazione automatica alle particelle “madri”

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Verità Monte CarloVerità Monte Carlo• Convertire HepMC in candidati riduce la dimensione su disco della

verità MC di un fattore ~2– Sarà default in 1_3_0

• Modello “nativo” per ricostruire i Jet

• Match RECOMC– Match semplice basato su R– Navigazione ai “parenti” automatica per oggetti compositi– Vanno integrati i moduli di match basati su hit Geant

• Jet parton matching– Sviluppi in corso per rilasciare un pacchetto consistente con algoritmi già

utilizzati in ORCA

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Candidati JetCandidati Jet

• Identica struttura per Jet da torricalorimetriche eda generatore MC

• Identica navigabilitàcome per altri oggetti composti

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Vertex fitterVertex fitter

• Integrato Kalman Vertex Fitter di Thomas Speer con candidati compositi

ESHandle<MagneticField> B;es.get<IdealMagneticFieldRecord>().get( B );

CandCommonVertexFitter fitter; fitter.set( B.product() );

Candidate * fittedZ = Z->clone();fitter.set( * fittedZ );

• Interfaccia semplificata rispetto al fitter generico sulle tracce– Estrazione delle tracce etc. nascosta all’utente

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Uso di Strumenti comuni in analisiUso di Strumenti comuni in analisi

• E’ bene uniformare l’uso degli strumenti comuni per l’analisi– I gruppi di analisi hanno un ruolo fondamentale in

questo

• Molti gruppi tendono a replicare in proprio una serie di strumenti HAF, MrParticle, PAX, …

• Usare strumenti comuni garantisce:– Riproducibilità dei risultati– Supporto centrale– Integrazione con il modello di calcolo

• Skim, filtri, etc.

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ConlusioniConlusioni

Usate i tool comuni di analisi…

… e fornite feedback!

Noi forniremo supporto.