Open ladamczy opened 9 months ago
problem był taki że całkowicie traciłam przypadki na końcu analizy. Po nałożeniu cięcia na wąskie okno masy mam tylko 7 przypadków
Musimy mieć jakąś większą ewidencje gdzie sa różnice miedzy embeddingiem a czystą symulacją. Teoretycznie nie powinniśmy tracić dużo K0 a tracimy. Embedding daje dodatkowe ślady w TPC i dodatkowe hity w ToF oraz mniejszą ilość hitów/ślad. Tutaj trzeba szukać powodu róznić.
Trzeba zrobić porównanie ciecie po cięciu (dlatego tak istotne jest mięć histogramy w konwencji n-1). Zacznijmy od:
czy tu widać róznice (jaką) między
Przesyłam porównanie MC w postaci cutflow: HistCutFlowData.pdf
Popełniłam błąd w ostatnim wykresie curflow przy wypełnianiu Nfit. Przesyłam nowy, bez NdEdx, a z dołożonym wąskim oknem masy i NTofCluster HistCutFlowData.pdf
czyli to N_fit>25 tak drastycznie obcina statystykę.
W prezentacji która bedzie dzisiaj Czesi maja N_fit>20.
Dobrzy by było zrobić rozkład N_fit w danych i MC .
N_fit>20 to raczej bardzo luzna preselecja. Nadal N_fit>25 jest rekomendowana wartościa tego ciecia. Z drugiej strony mamy w embeddingo znacznie więcej przypadków z 4 ToF. Czy Pani sprawdza ze te 4 ToF sa zmaczowane z tym jednym werteksem??
założyłam że żądając tylko 1 wierzchołka w danym przypadku to wszystkie tracki będą z nim zmatchowane.
Na pewno nie wszystkie tracki sa zmatchowane z wierzcholkiem, nawet jak jest tylko jeden. Chociaz, te ktore sa zmatchowane z TOF, wydaje mi sie, ze najczesciej powinny byc zmatchowane z wierzcholkiem. Ale najlepiej to sprawdzic.
Generalnie ma Pani racje. w UPCDst mamy tylko ślady zmaczowane z werteksem (primary) . Więc jak jest jeden werteks to wszystkie slady powinny być z nim zmaczowane.
Leszek, to jeszcze żeby to lepiej zrozumieć: to znaczy, że wsystkie ślady w przypadku są "na siłę" zmatchowane z tym pojedynczym wierzcholkiem, czy też te, które nie spełniaja kryterium takiego zmatchowania, w ogóle nie sa zapisywane w UPCDst?
Te które nie spełniaja warunku zmaczowania nie sa zapisywane.
Przesyłam rozkłady Nfit dla danych i MC oraz cutflow dla MC z warunkiem Nfit > 20. Proszę zignorować wcześniejsze rozkłady, miałam warunek NTOF >=4, anie NTOF == 4.
12_HistTofMatchedTracksNfitData.pdf 12_HistTofMatchedTracksNfit.pdf HistCutFlow.pdf
Tam sa mozliwe trzy problemy:
Przesyłam rozład liczby wierzchołków. 5_HistNumPrimaryVertices.pdf
Nie za bardzo rozumiem. Przesyłam cutoflow - w trzecim binie nie mam już przypadków z dowolną liczbą wierzchołków z nTOF < 4. Dla braku wierzchołków następuje spadek przy warunku na pT, ale to dlatego że na razie wymagam aby każdy track miał odpowiednie zakresy eta, pedu - mogę w pierwszej kolejności wybrać tracki ktore spełniają te warunki i na końcu sprawdzić czy dalej liczba jest > 4
Zapomniałam ustawić na false, ale po zmianie dalej mam 0 przypadków.
w danych i MC bez embeddingu mam ujemne pole magnetyczne, a dla embeddingu dodatnie - ale to raczej nie powinno mieć wpływu na brak danych w wąskim oknie masy
no właśnie ma.
Dlatego w rekonstrukcji V0 powinno być isMC=false. dla danych i MC bez embedingu oraz embedingu isMC=true.
mam dwa przypadki w oknie masy dla MC z embeddingiem
W share umieściłem nowy plik z embedingiem. Prosze sprwdzić czy nadal są dwa przypadki
tak, dalej mam 2 przypadki w oknie masy.
To musimy zbadać dlaczego tak mało. Zacznijmy od tego ile jest K0K0 na poziomie true. Czyli na poziomie true mamy cztery piony z pt>0.2 i |eta|<1 które pochodza z dwóch par K0. Jak to będzie to nalezy sprawdzić dlaczego je tracimy. Ile przypadków ma cztery ślady w TPC skorelowane z ionami true, Ile ma cztery ślady z ToF, ile ma jeden werteks, ....
według moich sprawdzeń powinniśmy mieć około 1000 przypadków z dwoma K0 w akceptancji. Jesli nawet przyjmiemy że wydajność TPc+ToF to 50% to powinniśmy widzieć 60 przypadków. Z tego połowa powinna sie "zlać" w jeden werteks czyli 30 przypadków weto na dodatkowy werteks to też pewnie 50%. Powinno zostać 15 przypadków a mamy tylko 2 . Troche dziwne ale moze tak jest. Dogeneruje jeszcze drugie tyle przypadków. Ale prosze sprawdzić czy w opcji przynajmniej jeden ToF na pare liczba przypadków powinna skoczyć o czynnik 4
mamy nowe MC z embeddingiem. Musimy sprawdzić które ciecia ograniczaja nam wydajność i czy mozna z nich zrezygnować.
Obecnie mamy wymóg dokładnie 4 ToF oraz drugi kanał dokładnie 3 ToF + najlepszy bez ToF. Pozostaja przypadki 5 ToF i więcej gdzie nadmiarowe ToF pochodza z embedingu. Czyli szukamy dwóch K0 (czyli 4 ToF) dla których deltaZ(production werteks) jest bliska 0 a nadmiarowe slady z ToF albo ignorujemy albo ignorujemy gdy nie pasuja do werteksu z którego pochodzą dwa K0.
Myślę że aby ugryźć ten problem trzeba popatrzeć najpierw na MC i troche odwrócić problem.
Najpierw patrzymy na poziom true. Selekcjonujemy przypadki gdzie mamy dwa K0 które się rozpadają na dwa piony które sa w zakresie akceptancji TPC (czyli zakres fiducial ale na poziomie true).
Następnie patrzymy czy te cztery piony maja na poziomie detektora stowarzyszony ślad w TPC (w przestrzeni eta,phi) . Jeśli tak to przypadek powinien być zmierzony. Najprawdopodobniej ma więcej śladów z ToF (5+) . Pytanie jak te dodatkowe śłady które teraz odrzucaja nam przypadek odrzucic a przypadek zostawić. Prosze zacząć od zrobienia wykresu ile jest tych dodatkowych sladów , czyli ich krotoność . Z tego wykresu ocenimy czy jest o co walczyć. Ale z moich zgrubnych przewidywań wynika ze tracimy tyle samo co widzimy czyli tracimy tutaj połowę przypadków które da się zachować.
musimy jeszcze wyjąsnic co był źle z tą symulacją z embeddingiem, którą dostarczyłem tuz przed Kairem. Prosze mi pzypomnieć gdzie pojawił się problem.