Closed ladamczy closed 1 year ago
nie w tym kierunku , chodzi mi o to aby spojrzeć na ten histogram od strony dużych mas.
ja głosuje za fitem 260 i na razie zamknąć sprawę
Wydaje mi się, że powinniśmy również pokazać rysunki charakteryzujące pary K0K0 - np. rozkład masy inwariantnej K0K0
wstępne rozkłądy par są w innym issue
NO. NAME VALUE ERROR SIZE DERIVATIVE 1 p0 1.72341e+01 4.45040e+00 1.06813e-02 5.79846e-06 2 p1 4.97642e-01 7.31299e-04 1.67766e-04 -1.31046e-03 3 p2 7.07103e-03 1.09968e-03 1.28549e-04 1.57877e-03 4 p3 3.97993e-03 7.33568e-04 9.89296e-05 1.39663e-03 5 p4 1.51907e+00 1.23096e-01 4.50707e-04 7.57207e-04
Jeżeli mam wąskie okno masy, to jest mało przypadków gdzie dwie konfiguracje posiadają dwa kaony w oknie masy, dla szerszego zakresu jest ich znacznie więcej. Do tej pory selekcja była następująca
if (dwie konfiguracje z dwoma kaonami w oknie masy) leading kaon to kaon o największym pT z czterech możliwych, a sub-leading to kaon z mniejszym pT z tej samej konfiguracji else if (dwa kaony w oknie masy z konfiguracji 1)
else if (dwa kaony w oknie masy z konfiguracji 2)
cztery kolejne else if gdzie jeden kaon jest w oknie may
else nie ma ani jednego kaonu w oknie masy, do wypełnienia histogramu masy niezmienniczej używam leading "nie-kaonu" o największym pT.
ale rozumiem, że do wypełniania histogramu masy powinnam wykorzystać wszystkie przypadki, nawet te które są poza szerokim oknem masy? I jeżeli już znajdę parę z najmniejszą sumą kwadratów odległości, to dalej używać leading kaonu jako kaon o największym pT?