Slide 1 - Agenda INFN

Muon Trigger Performance
A. Ventura
INFN Lecce & Università del Salento
a nome dei gruppi italiani della Muon Slice
III Physics Workshop
di ATLAS Italia
Bologna, 16-17/6/2009
III Physics WS ATLAS Italia
Muon Trigger Performance
1
Sommario
 Il Muon High Level Trigger
 Gli algoritmi del Muon HLT con
coinvolgimento di gruppi italiani:
 Livello 2: muComb, muIso
 Event Filter: TrigMuonEF, TrigMuTagIMO
 Validazione e performance su dati
simulati
 Data Quality & Monitoring su dati reali
 Conclusioni
III Physics WS ATLAS Italia
Muon Trigger Performance
2
La “Muon Slice”
High
Simulazione di
Lilvello
1
2.5
ms di latenza
Level
Selezione di Livello 2
Trigger
Selezione di Event Filter
40 ms di tempo medio
4 s di tempo medio
MuonEF
Muon
Spectrometer
L2 ID
SegmentFinder
mComb
mFast
mIso
TrackBuilder
Calorimeters
RPC
mCTPI
Extrapolator
TrigDiMuon
CTP
Inner
Detector
Low pT di-muons
Muon EF ID algs
TGC
mTile
Full
bandwidth
75 kHz
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Combiner
L2 ID
MuGirl
~3 kHz
Muon Trigger Performance
~ 200 Hz
3
Il trigger (RPC) di livello 1
 Per ogni evento seleziona le regioni attive dello
spettrometro a muoni (RoI: Regions of Interest)
 Si basa sulla coincidenza di 2 (low-pT) o 3 (high-pT) stazioni
usando RPC (|h|<1) e TGC (1<|h|<2.4).
 6 soglie programmabili: 4, 6, 10, 11, 20, 40 GeV.
 Roads per il layout as-installed  in fase di riprogrammazione
 Roads nell’online su cosmici  in validazione
h
No RPC hit
Low-pT plane missing
High-pT plane missing
Low-pT thresholds
Barrel
CSC note
•6 GeV
Accettanza nel barrel
• 83% a 6 GeV (Low-pT)
• 79% a 20 GeV (High-pT)
•8 GeV
•10 GeV

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Muon Trigger Performance
4
Livello 2: muFast
 Conferma i candidati dalle RoI di livello 1 ricostruendo
il pT dai dati in full granularity di MDT, RPC, TGC
 Per ridurre il tempo di esecuzione (ms) impiega Lookup-table (LUT) senza usare pesanti servizi esterni
 Misura del pT nel barrel:
 Seeding dal Livello 1 (RPC+TGC)
 Pattern recognition globale
usando posizione degli MDT
(senza tempi di deriva)
 Misura della sagitta tramite
track fit (con tempi di deriva)
 Energia persa nei calorimetri
presa in considerazione
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Muon Trigger Performance
5
Livello 2: muComb
 Combina le tracce di muFast con quelle dell’Inner
Detector (SiTrack, IdScan)
 Rifinisce la stima del pT (risoluzione migliorata di 2.5
volte rispetto a muFast) e la sharpness dell’efficienza
 Col match in pT aiuta a rimuovere i m da p/K in volo
 Rilasciare i tagli (ma
inefficace contro p/K)
 Applicare correzioni
parametrizzate (LUT da
riottimizzare)
 Nuovo algoritmo che usi un
tool offline di estrapolazione
(ExtrapolateMuonToIPTool)
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Efficiency w.r.t. muFast
 Due possibili strategie per recuperare le gravi
inefficienze su mu_{4,6} con geometria mc08 :
 Ottimizzazione di muComb
Muon Trigger Performance
6
Livello 2: muIso
 Discrimina tra muoni da b/jets e muoni isolati (W,Z,t)
 Seeding possibile da muFast/muComb
 2 implementazioni di isolamento:
 Basata sui calorimetri:
accesso a LAr/Tile in regioni (Δη,Δ)
89.5% rejection
@ 95% efficiency
 Basata sull’Inner Detector:
molteplicità di tracce e SpT in un
cono attorno al muone
 Test sul run 91860, IsoID(R’O=0.2) 
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Muon Trigger Performance
7
Event Filter: TrigMuonEF
 L’estrapolazione tiene conto
dell’energia persa nei
calorimetri
 Configurazioni possibili:
 Seed dal Livello 2 (standard)
 Seed dal Livello 1 (per debug)
 Unseeded (full-scan)
Efficiency w.r.t. muComb
 E’ un wrapper dei tool offline dei muoni per la
ricostruzione a partire dallo spettrometro (MS)
 Tracce ricostruite in tre passi:
 TrackBuilder: ricostruzione tracce nel MS
 Extrapolator: estrapolazione al vertice
 Combiner: combinazione con le tracce nell’ID
TrackBuilder
Extrapolator
Combiner
PT (GeV)
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Muon Trigger Performance
8
Event Filter: TrigMuTagIMO
 EF wrapper dell’algoritmo offline MuTagIMO
 Strategia alternativa a TrigMuonEF e TrigMuGirl per
muoni di basso pT
 Implementazione dell’item mu10_MuTagIMO nel
menu MC 1031 come trigger di test
 Studi preliminari su un campione MC di mu30
 Distribuzioni come atteso, pochi fakes
 Prossimi passi: studi di robustezza e validazione
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Muon Trigger Performance
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Validazione del Muon HLT
 Controlli di validazione su dati simulati (ATN,RTT)
svolti con frequenza per testare la stabilità del
codice, i conteggi di trigger, nuove segnature, etc.
(stretta collaborazione con Pavia sulla Physics Validation)
 Test periodici di performance e di robustezza su
campioni con background o in situazioni particolari
 Esempio:
ttbar senza/con pileup
e380_s494_r623
e380_s494_d147_r620
e380_s494_d150_r621
e380_s494_d153_r622
L2 muComb
wrt L1
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Muon Trigger Performance
(no pileup)
(75ns @ 1033 )
(450ns @ 1032 )
(25ns @ 2*1033 )
TrigmuonEFCombiner
wrt L2 muComb
10
Confronto delle risoluzioni
 Le risoluzioni in pT, eta e phi vengono migliorate ad ogni
passo (dal Livello 1 all’Event Filter)
 Le misure combinate di MS+ID si avvantaggiano della
più precisa ricostruzione nell’ID rispetto al solo MS:
ID migliora le risoluzioni sotto i 50 GeV
MS domina le risoluzioni ad alto pT
1/PT resolution
muFast
muComb
Extrapolator
Combiner
ttbar MC sample
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PT (GeV)
h resolution


ttbar MC sample
Muon Trigger Performance
Level 1
muFast
muComb
Extrapolator
Combiner
PT (GeV)
11
Online Data Quality
 Il Data Quality (DQ) del
trigger dei muoni è monitorato
sia online che offline
 Viene prodotto un insieme di
istogrammi per gli shifters e
per gli experts
 Un sottinsieme di istogrammi
è selezionato per l’OHP
(Online Histogram Presenter)
per un veloce controllo di DQ
 Dei checks automatici sugli
istogrammi vengono
sistematicamente effettuati
 Di tipo algoritmico
 Basati su reference histos
(cosmic / beam runs)
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Muon Trigger Performance
μFast
residuals
TrigMuonEF
charge
12
Offline Data Quality
In TrigMuonEF:
 Il Data Quality monitoring
gira al Tier0 come parte della
TrigMuon_EFMS_pt
ricostruzione standard.
TrigMuon_EFMS_eta
L’informazione nel ByteStream
TrigMuon_EFMS_phi
(BS) è usata per riempire gli
TrigMuon_EFSA_pt
istogrammi.
TrigMuon_EFSA_eta
 L’implementazione degli
TrigMuon_EFSA_phi
istogrammi di monitoring è stata
TrigMuon_EFCB_pt
validata nel 2008 Trigger
TrigMuon_EFCB_eta
Reprocessing dei dati cosmici.
TrigMuon_EFCB_phi
 I check per gli istogrammi offline
nel DQMF sono stati definiti.
 La documentazione twiki è
costantemente aggiornata.
 Una nTupla con le variabili offline
è stata definita ed è ora in fase di
implementazione per la release
15.3.0.
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Muon Trigger Performance
TrigMuonEF
TrackBuilder
Reconstruction in MS
TrigMuonEF
Extrapolator
Extrapolation to the IP
TrigMuonEF
Combiner
Combination with the InDet
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Rates & menus
pT
pT
pT
pT
>
>
>
>
4 GeV
6 GeV
10 GeV
20 GeV
Beatenberg Trigger WS, Feb. 2009
 I rates del trigger di muoni sono stimati per vari menu
(dallo start-up a luminosità crescenti: 10311033 cm-2s-1)
 Fattori di PS e PT sono definiti nel rispetto dei limiti imposti dal TDAQ
3 kHz al livello 2, 200 Hz all’EF
Lumi1E31
Signatures
L1
PS
mu4
mu4_tile
mu4_trod
mu6
mu10
mu15
mu15i_loose
mu20
mu20i_loose
mu20_passHLT
mu40
2mu4
mu4_mu6
2mu6
2mu10
2mu20
3mu6
stau
L2
PS
1
5
1
5
1
5
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1 1000
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
EF
PT
PS
400
0
0
200
100
20
0
0
0
20
10
50
20
10
0
1
1
1
300
10
10
30
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Rates (Hz)
PT
L1
L2
0 1.7k
82 0.2
0
33 2.6
0
34 2.7
0 620 110 3.2
0 360
25
22
0
41 8.2 7.0
0
2.5 1.8
0
20 2.0 1.4
0
0.9 0.4
0
.003 .003
0
10 1.1 1.1
0
69 7.5 6.6
0
46 4.6 4.0
0
15 2.8 2.7
0 7.4 0.1 0.1
0 0.2 0.2 0.2
0 0.6
0
0
0
0.4 0.4
1.7k 220 ~40
 Evoluzione dei menu (Cosmics->1031) per LVL1 e HLT in finalizzazione
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EF
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Risultati su cosmici 2008

muFast
angolo  del fit della
traccia MDT rispetto
alla direzione puntante
al vertice
• Campo magnetico OFF
• 2 segmenti MDT su 3:
- maggior efficienza di
tracce non puntanti
• 3 segmenti MDT su 3:
- minor efficienza ma
miglior ricostruzione

muTile
distribuzioni di energia
depositata e 
• Campo magnetico off
• Full-scan nel Tile
Calorimeter
• ETileCell > 300 MeV
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Muon Trigger Performance
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Risultati su dati cosmici 2008
 TrigMuonEF: risoluzioni angolari (h,)
h=0.007, =17mrad
• Campi solenoidale e toroidale accesi
• Risoluzioni rispetto ai parametri offline
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Muon Trigger Performance
16
Conclusioni






La componente italiana nell’ambito della Muon Slice riveste ruoli
fondamentali in termini di responsabilità (il coordinamento del Muon
HLT è italiano) e di impegni portati avanti, ampiamente riconosciuti e
consolidati nel tempo.
Rispetto alle richieste imposte dall’esperimento ATLAS, gli algoritmi
di ricostruzione/identificazione di muoni nell’ High Level Trigger
consentono ottime prestazioni in termini di efficienze, reiezione dei
fondi, risoluzioni e tempi di esecuzione.
Gli algoritmi sono stati implementati e integrati con successo
nell’online e, unitamente alle varie infrastrutture connesse al trigger
dei muoni, sono attualmente in fase di commissioning su dati reali.
La valutazione della performance degli algoritmi è svolta con
continuità su dati simulati (Muon Trigger Validation) e il controllo di
qualità è effettuato su dati reali (Online + Offline Data Quality)
Si sta lavorando per adeguare nell’HLT l’accesso ed il trattamento di
condizioni di run sia statiche che variabili (canali caldi/morti, etc.)
Sono in fase di definizione i Trigger Menus per le varie fasi di presa
dati: dai cosmici, allo start-up fino a luminosità via via crescenti.
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Muon Trigger Performance
17
Materiale di backup
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Muon Trigger Performance
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MuIso su dati simulati
μ RoI
Inner
Cone
• Z μμ
• muoni singoli
Outer
Ring
HCAL
ID
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Muon Trigger Performance
ECAL
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Level 2: muTile
 muTile looks for low pT muons using the energy deposited in
Tile calorimeter following projective patterns in h
 Full Scan: longer
processing time but
independent from MS
 RoI method: less time
consuming but
confined defined
regions
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Thrlow<Ecell<Thrhigh
Full Scan
RoI method
h of μTile (rad)
Muon Trigger Performance
 of Level 1 (rad)
 Two possible strategies:
Number of entries
 Alternative method to identify
and trigger muons without the
Muon Spectrometer (MS)
 Sensitive down to pT  2 GeV
 B-Physics (J/, Y, etc.)
Correlation Level 1
RoIs and mTile
 of μTile (rad)
20
Event Filter: TrigMuGirl
 TrigMuGirl implements muon
reconstruction & tagging at
Event Filter starting from ID
 Muon candidate from ID track
TrigMuGirl
 Extrapolate track to MS
chambers
HypoAlg
 Look for hits around track
 Make segments from hits and
improve extrapolation
 Select muon-like candidates
 Fit tracks using ID track + hits
 Can select candidates for slow
particles, reconstructing  and
mass from RPC and MDT
 e.g.: trigger for R-Hadrons
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Muon Trigger Performance
EF ID Tracks
in Muon RoI
CandidateTool
AANSelectionTool
GlobalFitTool
Zμμ MC sample
TrigMuGirl
TrigMuonEF
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