ATLAS Run-3データの解析 演習

目標

ATLASデータを使った物理解析を自分で進めるには、解析の流れ、ソフトウェアの使い方、データの利用法に習熟する必要がある。 素粒子の散乱実験では、検出器の個々の読み出しチャンネルで検出された信号（生データ）から、それらを組み合わせて散乱後に発生した粒子の種類やエネルギー・運動量を再構成する。 大きく分けると以下のようなステップで、生データからより高次の物理量を再構成していく。

• 検出器の生データのクラスター化やノイズの除去
• クラスターから荷電粒子の飛跡の再構成、ジェットの再構成
• 飛跡とジェットの情報をもとに粒子識別

物理解析では、粒子識別されたデータから出発することになる。

この演習では、補正した後のデータで、事象選別コードの開発、様々な分布の作成、データとシミュレーションの比較をできるようになることを目標とする。 これは本格的な解析を行うための準備であり、データとシミュレーションの比較からバックグラウンドの大きさや信号の強さを評価して、 事象選別法の最適化やシミュレーションによるモデリングの検証等を進めていくことになる。

演習：10ステップ

以下の内容を1週間に1ステップずつ進めることで、約2ヶ月で解析を始められるようになるはずである。 この演習の目標であるデータとシミュレーションの比較をできるまで、という意味ではこの演習は以下のステップ8までで終わりである。 ステップ9, 10は解析の終盤にやることなので、最初はスキップしてよい。 より詳しい手順は、ABTutorialを参考にするとよい。

ステップ1: 解析環境の準備

ABTutorialのはじめからアルゴリズムを書いて走らせるまで。 知っておくべきことは、

• gitの使い方
• ATLASソフトウェア環境のセットアップ

• AthAnalysisの使い方（パッケージの作成、アルゴリズムのコード、実行の仕方）

ステップ2: 事象ごとのデータへのアクセス

xAODでファイルを読み込んで、事象中の各オブジェクト（光子、電子、ミューオン、タウ、ジェット、bジェット）の数の分布を作る。

ステップ3：事象選別のためのプログラム作成

• Z+(>=2)jets事象を選別する。選別条件に用いた変数についてそれぞれ分布を作る。

• カットフローの作成

ステップ4：ヒストグラムの管理

• 条件を変えて分布を作る。

ステップ5：データセットの探し方、グリッドの使い方（rucio, pathena, prun）

ステップ6：データの補正

ステップ7：メタデータの探し方（AMI, COMA, LumiCalc）

ステップ8：データとシミュレーションの比較

ステップ9：系統誤差による影響の評価

ステップ10：シミュレーション・モデルのデータへのフィット