LHC-Computing: Vom Detektorsignal zur Ereignisinterpretation

Transkript

1 LHC-Computing: Vom Detektorsignal zur Ereignisinterpretation Vortragender: Matthias Edelhoff Betreuer: Thomas Kreß

2 Wie entstehen physikalischen Aussagen??

3 Monte Carlo-Methoden Oberbegriff für Zufallsalgorithmen deren Ergebnis statistische Fehler aufweisen damit gut geeignet für statistische Fragestellungen 1 Fehler ~ N braucht viel Rechenleistung aber kann viele Probleme direkt modellieren

4 + - + Beispiel e e μ μ - P( ) bei bekanntem s Streuung nur von abhängig Nur Wahrscheinlichkeitsverteilung bekannt Jeder mögliche Endzustand wird individuell simuliert zweiter Schritt sichert richtige Verteilung der Ereignisse

5 Generatoren: PYTHIA, HeRwIG Simuliert Physik nach der Kollision Auch nicht rein pertubativ Hochenergetischer Streuprozess rechenbare Prozesse: - Parton-Schauer - phänomenologische Modelle (z.b. QCD-Strings) Parton-Schauer Arbeitet eng mit spezialisierten Generatoren zusammen (z.b. HDECAY, Ariadne/LDC, TAUOLA,... ) Hadronisation Zerfälle

6 GEANT 4 Reifes und großes Projekt Besteht seit 1970 aktuell: Geant4 C++ objektorientiert früher: Geant3 Fortran (Performance nicht leicht zu schlagen) ca. 100 feste Mitarbeiter aus aller Welt Tests durch: Testbeam -Experimente Großexperimente bestätigt und ständig weiterentwickelt bzw. angepasst Hadronen auf versch. Materialien

7 Detektor-Geometrie Große und technisch anspruchsvolle Detektoren müssen modelliert werden. Viele beteiligte Personen Beschreibungssprache nach XML-Norm (DDL) möglichst viele Teile werden berücksichtigt (Kabel, Halterungen, Elektronik) Position, Größe, Form und Material wird eingegeben

8 Detektorsimulation Beispiel: GEANT Simuliert Durchgang der Kollisionsprodukte (e,µ,,hadronen...) durch Materie und makroskopische Felder Eingabe: generierter Event Detektorgeometrie Simulation von: - Vielfachstreunung - Zerfällen - Absorbtion -... Abwägen von Genauigkeit gegen nötige Rechenleistung O(en)

9 Teilchendurchgang im CMS-Detektor

10 Erwartete neue Physik: voraussichtlich kleiner Wirkungsquerschnitt Beispiel Higgs am LHC: Konstruktionsziel: Signifikantes Higgssignal über dem Untergrund. nötig: hohe Luminosität (1034 cm-2s-1) alle 25 ns ein Bunch Crossing bis zu 25 Kollisionen pro BC aber: Nur 1 von Ereignissen kann pro Sekunde gespeichert werden.

11 Erbsenexperiment: Problem Aufgabe: 1 Streichholz ca roten Linsen 1 Sekunde Zeit Möglickeiten: Wiegen zu langsam Größe messen zu langsam Helfer zu teuer Sieben verstopft Grob sieben viele Fehler

12 Erbsenexperiment: Lösung Aufgabe: 1 Streichholz ca roten Linsen 1 Sekunde Zeit Möglickeiten: High Level Trigger Low Level Trigger Wiegen zu langsam Größe messen zu langsam einige Helfer zu teuer Sieben verstopft Grob sieben viele Fehler Richtige Kombination führt zum Ziel

13 Was identifiziert interessante Ereignisse? An Hadroncollidern suchen Trigger nach Teilchen mit hohem Transversalimpuls und speziellen Signaturen Parton-Parton Reaktion: Boost in Strahlrichtung Schwerpunktsystem Laborsystem CM Lab aber pt pt Kollisionsprodukte aus Parallelkollisionen (bis zu 25) haben kleines pt wenig andere Möglichkeiten Signaturen erlauben niedrigere Cut-Offs

14 Triggersystem im Überblick Beispiel CMS

15 Anordnung der Trigger-Elektronik Warteschlange im Detektor Elektronik in Nachbarkaverne ist nicht strahlenhart soll jederzeit erreichbar sein Braucht zusätzliche Versorgung (Kühlung, Datenverbindung)

16 Überlagerung Kombination Hohe Luminosität und meherere Kollisionen: Viele Ereignisse im Detektor kurzer Ereignissabstand 25 ns Problem: Detektoren langsamer als Ereignisrate Überlagerung Lösung: spezielle schnelle Detektoren intelligente Ausleseelektronik

17 Low Level Trigger Eingang: alle 25 ns eine Kollision Signalverarbeitung: 3µs Zeit für Entscheidung Nur rudimentäre Auswertungsmöglichkeiten keine Möglichkeiten verschiedene Bereiche zu kombinieren Trotzdem: Hier wird ein Großteil der Ereignisse aussortiert!

18 Mögliche Quellen für schnelle Trigger Tracker Kalorimeter (bei genügend schnellen Subdetektoren) Muonenkammern (bei genügend schnellen Subdetektoren)

19 Event-Building Alle Informationen einer Kollision werden kombiniert. unterschiedliches Datenvolumen (10 bis 700 kb) bis zu O(106) Detektorspeicher werden O(103) Prozessoren zugeordnet 400 Gbit/s gesamt Switching Leistung Problem durch parallelisieren: Daten kommen asynchron an (Scheduling-Problem) Trotzdem soll die Bandbreite voll benutzt werden (ca. 90% Bandbreitennutzung wird erreicht)

20 High Level Trigger Erst hier wird das Ereignis als ganzes betrachtet jeweils ein Prozessor-Kern pro Ereignis Rekonstruktion: schnelle Versionen der offline Algorithmen 1ms bis 1s Zeit für Entscheidung

21 Trigger-Hardware Low Level Trigger High Level Trigger spezial Hardware: Viele kommerzielle Systeme => schlecht skalierbar und teuer dafür schnell gut skalierbar gleiche Software-Platform wie offline Analysen FPGAs

22 CMS Triggersystem Signatur Low Level Trigger Schranke Rate Schranke Rate / (GeV ) 1e 2e 1µ 2µ 1 jet 1 jet + ETmiss b-jets High Level Trigger (khz) nicht gemessen (GeV ) (khz) am Ende darf nicht mehr als 200 Hz herauskommen Schranken bestimmen wie schnell und welche neue Physik entdeckt werden kann Schranken werden bei fallender Luminosität angepasst Falls Physik in tiefere Grenzen benötigt: Prescaling

23 Rekonstruktion Beispiel: TEC-Spuren Anpassung mit vielen Parametern Probleme: Ungenauigkeit bei der Positionierung der Detektoren Wird vorher bestimmt/korrigiert viele Signale: richtige Zuordnung Hits/Spur führt zu systematischen Fehlern Vielfachstreuung führt zu statistisch verteilten Fehlern Zusätzlich in der Rekonstruktion: b-tags, Fehlende Transversalenergie, Zusammenfassung zu Jets

24 So entstehen physikalische Aussagen!

25 ...oder man hat zu viel verworfen