Taller 2

Convenciones utilizadas en esta guía

  • Comandos escritos en la Linea de Comando de Linux (CLI) van en rojo y en marcados
  • Texto en azul es para ser reemplazado por algún un valor indicado
  • Argumentos opcionales o pasos opcionales van en rosado.
  • Lineas de codigo de algun archivo mas en este fondo beige
  • Usaré como editor gedit. Si ustedes son familiares con algun otro, pueden usarlo.

Material

El material para este taller, se puede descargar del siguiente link:


tar xzvf ejercicios-Parte2.tgz
cd ejercicios-Parte2

En esta carpeta, se encuentra el código necesario para la hacer los ejercicios. También existe una carpeta solución que contiene el código completo.

Ejercicio 1 – Creación de un simple Histograma

El primer ejercicio consistirá en la creación de un Histograma con información de la cinemática de algunas partículas. Editemos el script que se trabajo al final del Taller 1 y que simula eventos de producción de un boson de Higgs mediante un proceso de Higgs-strahlung:

gedit pythia8_Higgs.C

  • Quitar el comentario en la linea siguiente del codigo y escribir el numero de bins 50 y el rango del histograma XMIN=0 y XMAX=200:

//TH1F * h1 = new TH1F("hpt", "Muons Pt", 50, 0, 200);

  • Esta linea define un Histograma 1D ( clase TH1F ).

  • Bajar hasta donde está el ciclo de generación y buscar la linea con el comentario "// Particle Loop" y agregar el siguiente codigo:

    
    pythia8->GenerateEvent();
    if (iev < 1) pythia8->EventListing();
    pythia8->ImportParticles(particles,"All");
    
    fInt_t np = particles->GetEntriesFast();

    // Particle loop
    
    for (Int_t ip = 0; ip < np; ip++) {
      
      //Leemos informacion de cada particula

      TParticle* part = (TParticle*) particles->At(ip); //Esta es la particula i
      Int_t ist = part->GetStatusCode(); //obtenemos su estatus
      Int_t pdg = part->GetPdgCode(); // y su codigo PDG
      
       //1. Introducir una codicion para separar los muones

      //Queremos graficar el momento Transverso de los muones Pt == Sqrt(px*px + py*py)
      //2. Obtener aqui las componentes Px y Py del momento de las particulas

      //3. Llenar el histograma h1 con el momento transversal

      
    } // No olvidar! cerrar el loop que hemos introducido 

Estudiemos que esta pasando aqui:

  • El primer ciclo, es un ciclo sobre la generación de eventos . Por ello es que la condición es hacer este ciclo hasta que alcance el máximo numero de eventos que hemos especificado desde el principio del script. La generación esta instruida por el comando pythia8->GenerateEvent();

  • El segundo ciclo, aquel que hemos introducido, hace por cada evento un ciclo sobre el numero máximo de partículas que Pythia ha generado. El máximo numero de partículas se obtiene con el metodo Int_t np = particles->GetEntriesFast();

  • Los muones tienen por código de identificación 13 y -13 (para el anti-mu). Volvemos a este comentario mas adelante

  • Cada partícula está representada por un objeto de tipo TParticle y queremos graficar el momento transversal de cirtas particulas
    • Mirando en la documentación TParticle, como podríamos obtenerlo?

  • Por el momento, el codigo introducido no hace aun lo que queremos. Recordemos, queremos hacer 3 cosas:

  1. Entre la particulas, identificar aquellas que son muones -es decir con codigo 13 y -13
  2. Un vez identificadas, tenemos calcular el momento transversal
  3. Llenar el histograma que creamos para hacer

  • Por lo tanto, debemos copiar el siguiente codigo - guiarse por los comentarios:


      //1. Introducir una codicion para separar los muones
      if ( (pdg == 13 || pdg == -13) && ( ist > 0 ) ) {

      //Queremos graficar el momento Transverso de los muones Pt == Sqrt(px*px + py*py)
      //2. Obtener aqui las componentes Px y Py del momento de las particulas

      float px = part->Px();
      float py = part->Px();
      float Pt = sqrt(px*px + py*py);

      //3. Llenar el histograma h1 con el momento transversar
      h1->Fill( Pt );
 
         } // cerrar el condicional que se introdujo

      } // No olvidar! cerrar el loop que hemos introducido 

* Bien! Esto nos sirve para llenar el histograma. Ahora, si queremos visualizar el histograma debemos introducir al final de todo los ciclos lo siguiente:

    // Ahora podemos dibujar el histograma y que lo muestre en pantalla
    h1->Draw();

  • Guarde las modificaciones y cierre. Ejecutar ahora el script desde la terminal:

root -l pythia8_Higgs.C

La opción -l ("menos L minuscula") evita que salga la imagen de saludo de ROOT, lo que nos ahorra algunos milisegundos.

muons-pt-1.png

Ejercicio 2 – PythiaAnalsis – Una clase para hacer el análisis sobre datos simulados

Ahora lo que queremos es introducir una técnica para el análisis de datos simulados.

Hemos trabajadoe en el script pythia8_Higgs.C, el cual genera los eventos y los guarda en un archivo de formato de ROOT (manejado por la clase TFile). En el script, la creacion del archivo ocurre en la siguiente linea:

//Definir archivo de salida
TFile * outfile = new TFile("eventos_pythia8_Higgs.root","RECREATE");

Dentro de este archivo existe lo que se conoce como un TTree – un árbol – en el que cada rama corresponde a las variables que poseen las partículas y las hojas son los valores que toman por evento. Este árbol se define en la siguiente linea del código:

TTree*tree= new TTree("tree","Arbol con particulas segun Pythia8");
tree->Branch("particles",&particles);

¿Cómo hacer un analisis de los datos contenidos en este árbol? Lo haremos utilizando una clase llamada PythiaAnalysis. Esta clase es automáticamente generada por ROOT basada en la estructura que tiene árbol (ver nota Suplementaria No 1). La clase PythiaAnalysis se declara y define en dos archivos:

  • PythiaAnalysis.h: declaración de la clase, sus variables y metodos
  • PythiaAnalysis.C: definición del metodo Loop. Este metodo realiza un ciclo/loop sobre los eventos contenidos en el árbol

Miremos el archivo PythiaAnalysis.h

gedit PythiaAnalysis.h

  • El este archivo se declara la clase PythiaAnalysis. Contiene toda una serie de arreglos, los cuales definen el contenido por evento de cada particula simulada.
  • Tambien contiene unos metodos (en el contexto de C/C++). Entre los mas importantes, se encuentran un constructor y otros metodos que se encargan de asociar y llenar cada uno de de los arreglos con los datos contenidos en el arbol.
  • Para nosotros, el metodo que vamos a modificar es el llamado Loop, el cual hace un ciclo sobre los eventos generados. Este metodo se define en el archivo PythiaAnalisis.C. Editemos entonces este archivo:

gedit PythiaAnalysis.C

Intentemos hacer de nuevo un histograma. Esta vez haremos un histograma de la masa invariante de dos de los muones en el evento. En principio, su masa invariante debe ser igual a la del boson Z0 segun los datos simulados.

Nos concentraremos en implementar el método Loop( ) que se encarga de hacer la iteración sobre los eventos almacenados.

  • Para ello debemos adicionar un segundo ciclo, que nos itere sobre la particula i-esima, parecido a lo que hicimos en el ejercicio anterior:
  • En este ciclo, preguntamos por el PDG_ID de la particula y comparamos
  • Adicionamos una condición y hacemos el calculo de la masa invariante de lso muones
  • Finalizado este loop podemos entonces graficar la distribución de masa invariante

Nota: la lectura del TTree nos hace perder los objetos partículas como tales (TParticle). Su información se encuentra ahora en forma de arreglos o arrays a la C/C++ (ver PythiaAnalysis.h).

  • Uno tiene dos opciones:

  1. leer y manipular los arreglos
  2. leer los arreglos y crear de ellos objetos TParticle

Para este ejercicio, haremos una sencilla modificacion del metodo Loop() y utilizaremos los arreglos.


   //Adicionar un histograma hacer una distribucion de masa invariante de muones
  TH1F * h1 = new TH1F("mumuInv","Masa invariante de muones", 120, 0, 120); 

  // Empieza loop sobre eventos  
  for (Long64_t jentry=0; jentryGetEntry(jentry);   nbytes += nb;
    
    //Implementar aqui el analisis
    
    int maxpart = particles_; //maxpart contiene el numero maximo de particulas
   
    //Definimos dos 4-vectores (px,py,pz,E) para guardar la informacion de los DOS muones por evento
    TLorentzVector muonOne;
    TLorentzVector muonTwo;

    for (int i = 0; i < maxpart; ++i ) // ciclo sobre particulas por evento
    {

       
       //La condicion debe seleccionar solo muones y que estos sean estables
       if ( particles_fPdgCode[i] == 13 && (particles_fDaughter[i][0] == -1) && (particles_fDaughter[i][1] == -1) )
		muonOne.SetPxPyPzE(particles_fPx[i],particles_fPy[i],particles_fPz[i],particles_fE[i]);
	
        //La condicion debe seleccionar solo muones y que estos sean estables
	if ( particles_fPdgCode[i] == -13 && (particles_fDaughter[i][0] == -1) && (particles_fDaughter[i][1] == -1) )
		muonTwo.SetPxPyPzE(particles_fPx[i],particles_fPy[i],particles_fPz[i],particles_fE[i]);
              
    } //Este cierra el Loop sobre particulas en 1 evento
    
    //Ahora podemos combinar los dos 4-vectores y calcular la masa invariante E*E - (Px*Px+Py*Py+Pz*Pz)

    TLorentzVector combVector = (muonOne + muonTwo);
    
    float invMass = combVector.M();  

    h1->Fill(invMass);
          

  }//cierra loop sobre eventos  
   
  //Graficar el histograma
  h1->Draw(); 

Como correr este codigo? Un forma sencilla es la de cargar esta clase al inicio de la sesion en ROOT:

root -l
root [0] gROOT->LoadMacro("PythiaAnalysis.C")
(Int_t)0

Si todo sale bien, no deberia haber ningun mensaje de error. Si aparece alguno, hay que leer el mensaje. Posiblemente ha quedado algo mal escrito durante la modificacion realizada al metodo Loop().

Ahora para correr este codigo, necesitamos dos lineas. La primera sera crear un apuntador a un objeto de la clase PythiaAnalysis y luego a este apuntador, hacer que corra el metodo Loop(). El constructor de un objeto PythiaAnalysis toma como argumento el nombre del archivo (va entre comillas) en donde se encuentran los datos simulados.

root [1] PythiaAnalysis * higgs = new PythiaAnalysis("eventos_pythia8_Higgs.root");
root [2] higgs->Loop()

  • En este ejemplo, higgs es un apuntador a un objeto de tipo PythiaAnalysis. Una vez creado el objeto al que apunta, podemos llamar el metodo Loop y hacer el analisis sobre los eventos simulador.

muons-inv-2.png

Para hacer esto de una forma mas automatica, ver nota Suplementaria No 2.

Ejercicio 3 – JetPythiaAnalysis – Una clase para hacer el análisis sobre datos simulados incluyendo Jets

Recordemos que la señal que estamos analizando, va a tener Jets debido a que los quarks b en los que decae el Higgs, no viven aislados: produciran hadrones y estos a su vez decaeran en otras particulas produciendo Jets.

Ahora queremos introducir una técnica para el análisis de datos simulados usando los algoritmos de reconstrucción de Jets que nos da el paquete FastJet (incluido en el Live-CD que ustedes tienen). Esto lo hemos implementado en una clase llamada JetPythiaAnalysis la cual posee las mismas caracteristicas de PythiaAnalysis, pero además incluye la posibilidad de reconstruir Jets.

  • Abrir los archivos JetPythiaAnalysis.h y JetPythiaAnalysis.C : explorar
    • Al igual que en el caso anterior, en JetPythiaAnalysis.h se declara la clase (con sus variables y metodos)
    • JetPythiaAnalysis.C contiene la definicion del metodo Loop()
  • Vamos a editar el archivo JetPythiaAnalysis.C

La idea es la de construir Jets a partir de partículas estables o cuyo tiempo de vida es suficiente para que alcancen a llegar a los distintos instrumentos de deteccion que se colocan en un detector de particulas. Por ejemplo, dentro de este tipo de partículas tendríamos electrones, piones, kaones. En este ejercicio haremos la reconstruccion de Jets segun un algorithmo en especial, el Kt-jet. Graficaremos la distribucion de momento transversal de estos y el numero de Jets por evento. Para ello los pasos a seguir son:

  1. Definir el algoritmo para la reconstruccion de Jets
  2. Definir el histograma
  3. Hacer un ciclo sobre particulas por evento y seleccionar aquellas que sean estables y detectables. Por detectables nos referimos a partículas que podrian ser vistas en el detector y no particulas que como neutrinos escapan a la deteccion.
  4. Llenar un contenedor con estas particulas
  5. Correr el algorithmo de reconstruccion de Jets sobre este contenedor
  6. Hacer un ciclo sobre los Jets resultantes, extraer su momento transversal y pasar el valor al histograma
  7. Una vez terminado el ciclo sobre eventos, graficar

Editar el archivo JetPythiaAnalysis.C siguiendo los comentarios que alli se encuentran:

gedit JetPythiaAnalysis.C

e introducir las siguientes lineas de codigo:

  • Definir el algoritmo para reconstruir jets

  //Definir el tipo de Algoritmo para reconstruir Jets y pasarle el parametro requerido
   double R = 0.2;
   fastjet::JetDefinition jet_def(fastjet::kt_algorithm, R);

  • Definir los histograma que vamos a llenar:

  //Definir un histograma para el momento transversal de los Jets
 TH1F * h_JetPt = new TH1F("JetsPt","Momento transversal de Jets ",50, 0, 100);
 TH1F * h_NJets = new TH1F("NJets","Numero de Jets por evento",50, 0, 15);

  • En el ciclo de eventos, insertar uno nuevo sobre las partículas del evento y colocar alli las condiciones necesarias para seleccionar las particulas estables y detectables. Llenar un contenedor con el resultado. Vale la pena aclarar que aunque son detectables, descartaremos los muones pues en la vida real dejan muy poca energía en los calorimetros.

    int np = 0;
    int max_part = particles_; //Maximo numero de particulas

    // Definir un contenedor de Particulas para pasarle a FastJet
     std::vector < fastjet::PseudoJet > particles;
    
    //Implementar aqui el analisis
     while ( np < max_part )  {
      
      //llenar aqui con las particulas estables: estas particulas serian aquellas que no tienen hijas

      if ( (particles_fDaughter[np][0] == -1) && (particles_fDaughter[np][1] == -1) ) 
      {

        bool isDetectable = true;

        // Crear un 4-vector para cada una de las particulas - necesitamos calcular el eta 
        TLorentzVector partVec( particles_fPx[np], particles_fPy[np], particles_fPz[np], particles_fE[np] );
        float eta = partVec.Eta();

        if ( abs (particles_fPdgCode[np]) == 12 || 
	     abs (particles_fPdgCode[np]) == 14 || 
	     abs (particles_fPdgCode[np]) == 16 || 
             abs (particles_fPdgCode[np]) == 13 || 
             abs ( eta ) > 2.4 ) 
			isDetectable = false;

        // lenamos el contenedor con particulas estables
        if( isDetectable ) particles.push_back( fastjet::PseudoJet( particles_fPx[np], 
                          	                                    particles_fPy[np],
                          	                                    particles_fPz[np],
                          	                                    particles_fE[np] ) );
      
       } //Este cierra la condicion
      
      ++np; // pasamos a la siguiente particula
       
    } // este cierra el ciclo sobre particulas

  • Ejecutar el algoritmo de reconstruccion de Jets y hacer un ciclo sobre el resultado. Extraer el momento transversal de cada Jet y llenar el histograma con este valor.

    if ( particles.size() <= 0 ) 
      continue; // una seguridad: no nos interesa el caso en el que no hay particulas
    
    // Corremos ahora FastJet: hacer sobre las particulas la identificacion de Jets
     fastjet::ClusterSequence Cluster(particles, jet_def);

    // Objeto Cluster contiene los jets: podemos guardarlos en un contenedor de Jets
     std::vector < fastjet::PseudoJet > jets = Cluster.inclusive_jets();
    
    // Ahora podemos hacer un ciclo sobre los jets reconstruidos y extraer el momento transversal
    // - llenar histograma

    int njets = jets.size();

    h_NJets->Fill( njets );

     for (int i = 0; i < njets; i++) {

      h_JetPt->Fill( jets[i].perp() );
      
    }

     jets.clear(); //Limpiar el contenedor de jets y particulas en preparacion para el proximo evento
     particles.clear(); 

  • Por fuera del ciclo sobre los eventos, graficar el histograma:


  ///Un Canvas nos define un area en donde colocar objetos graficos
  TCanvas * c1 = new TCanvas();
  c1->Divide(2,2);
  c1->SetFillColor(10);
  c1->Draw();

  // Dibujar la distribucion de numero de Jets por evento
  
   c1->cd(1);
   h_NJets->Draw();

  // Dibujar la distribucion de momento transversal
  
  c1->cd(2);
  h_JetPt->Draw();
 

  • Listo, esas serian todas las modificaciones a hacer al codigo. Para correr vamos a necesitar algunas cosas mas. Editar el archivo siguiente y seguir el comentario:

gedit rootlogon.C

   //Para el ejercicio 3: needCompilation = true
   bool needCompilation =  true;

  • Que ocurre? Resulta que para poder usar FastJet dentro de ROOT, necesitamos una opcion que cargue la libreria de FastJet y que compile el codigo que hemos realizado, a diferencia de los pasos anteriores. Esto lo podemos instruir para que se haga automaticamente al inicio de ROOT desde este archivo rootlogon.C (ver nota Suplementaria N2).

  • Si todo ha quedado bien escrito, ROOT compila exitosamente las dos clases PythiaAnalysis y JetPythiaAnalysis.

root -l
Info in : creating shared library /ejercicios-Parte3/solucion/./PythiaAnalysis_C.so
Info in : creating shared library /ejercicios-Parte3/solucion/./JetPythiaAnalysis_C.so
root [0]

  • Para correr JetPythiaAnalysis, tenemos que hacer dos pasos muy similares a los del ejercicio N2:

root -l
Info in : creating shared library /ejercicios-Parte3/solucion/./PythiaAnalysis_C.so
Info in : creating shared library /ejercicios-Parte3/solucion/./JetPythiaAnalysis_C.so
root [0] JetPythiaAnalysis * jets = new JetPythiaAnalysis("eventos_pythia8_Higgs.root");
root [1] jets->Loop(); 
#--------------------------------------------------------------------------
#                      FastJet release 2.4.2
#            Written by M. Cacciari, G.P. Salam and G. Soyez            
#                         http://www.fastjet.fr                         
#								      	   
# Longitudinally invariant Kt, anti-Kt, and inclusive Cambridge/Aachen  
# clustering using fast geometric algorithms, with area measures and optional
# external jet-finder plugins.                                          
# Please cite Phys. Lett. B641 (2006) [hep-ph/0512210] if you use this code.
#								      	   
# This package uses T.Chan's closest pair algorithm, Proc.13th ACM-SIAM 
# Symp. Discr. Alg, p.472 (2002), S.Fortune's Voronoi algorithm and code .
#-------------------------------------------------------------------------

  • El mensaje en pantalla es un mensaje de bienvenida de FastJet. El resultado de nuestro analisis sera algo como esto:

jets-pt-1.png

Ejercicio 4 – JetPythiaAnalysis – Masa invariante de Jets

Podemos reconstruir el Higgs que hicimos decaer en un par de quarks b? La respuesta es si claro. Tan solo necesitamos identificar los dos Jets en los que terminarian convertidos el par de quarks.

Para ello observar la grafica del momento transversal de los Jets que hicimos en el ejercicio anterior. Note que exite dos tendencias en la grafica:

  • Una de Jets de bajo Pt
  • Otra de Jets de mas alto pt, la cual es un poco mas plana

Esto es normal: ya que Jets se producen a bajo Pt debido a los residuos de la colision. Mientras que es de esperar que nuestro Higgs decaiga produciendo particulas en el plano transversal y por lo tanto de mas alto Pt.

En este ejercicio, ordenaremos los Jets segun su momento transversal y haremos una selección de los dos primeros Jets -es decir de los mas alto momento transversal. Con estos dos Jets seleccionados, combinaremos sus 4-momentos y le calcularemos la masa invariante.

Editar el archivo JetPythiaAnalysis.C:

gedit JetPythiaAnalysis.C

  • Lo primero es introducir un histograma para la masa invariante. Puede hacerlo usted solo? (Pensar en el resultado esperado y colocar unos buenos limites)

//Ejercicio 4
TH1F * h_JetInv = new TH1F("JetsInv","Masa invariante de Jets 1 y 2 ",50, 100, 150);

  • Ahora debemos ordenar los Jets en orden de mayor a menor segun su momento transversal. Esto se logra con un metodo que trae FastJet sorted_by_pt( ), el cual devuelve un nuevo vector con los Jets ordenados por momento.

    //Ejercicio 4 - Masa invariante de jets

    //Ordenar de mayor a menor segun momento transversal
    std::vector<> ord_jets  =  sorted_by_pt( jets );

  • Definir dos 4-vectores para guardar los dos Jets de mas alto momento:


    // Definir dos 4-vectores

    TLorentzVector jetOne;
    TLorentzVector jetTwo;

  • Bien, ya estamos listos. Imponemos la condición de solo trabajar con eventos en los que se reconstruyes 2 o mas Jets (ver la gráfica del ejercicio No 3). Dentro de esta condicion extraemos del contenedor de Jets, los dos primeros, los combinamos y evaluamos la masa invariante con el cual llenamos el histograma.

     // Por seguridad, solo consideramos eventos en los que se reconstruyen 2 o mas jets
    if( njets >= 2 ) {

    jetOne.SetPxPyPzE( ord_jets[0].px(), ord_jets[0].py(), ord_jets[0].pz(), ord_jets[0].e() );
    jetTwo.SetPxPyPzE( ord_jets[1].px(), ord_jets[1].py(), ord_jets[1].pz(), ord_jets[1].e() );

    TLorentzVector combVector = (jetOne + jetTwo); //Sumamos los dos 4-vectores
    
    float invMass = combVector.M();  // Evaluamos la masa invariante

    h_JetInv->Fill(invMass); //Llenamos el histograma

    } //no olvidar: este cierra la condicion 

  • Ahora debemos hacer la gráfica de esta distribución de masa invariante de los dos Jets de mas alto momento transversal. Puede hacer solo esta parte?

  //Ejercicio 4 - Masa invariante de Jets
  c1->cd(3);
  h_JetInv->Draw();

Si logramos que esta distribucion este centrada en el valor de la masa que le dimos al Higgs en la simulacion, entonces todo ha salido bien.

jets-inv-1.png

Eso sería todo! Pasar al Taller 3: EPUniandes2012TC3

Opcional

  • Encender en la simulacion, el proceso de hadronizacion
  • Cambiar el parametro R en JetPythiaAnalysis a R=0.7. Debido a que ahora tenemos mas partículas en los estados finales, debemos de ampliar este parametro.
  • Volver a correr el analisis. El resultado mostrara como se degrada el pico perfecto que teniamos en la masa del Higgs.
  • En la vida real, el analisis en mucho mas complejo!!

jets-inv-2.png

Nota Suplementaria N1

Estos son los pasos para crear una clase para hacer el analisis de un TTree:

root -l
root [0] TFile *_file0 = TFile::Open("eventos_pythia8_Higgs.root");
root [1] _file0->cd();
root [2] TTree *t1 = (TTree*)gDirectory->FindObjectAny("tree");
root [3] t1->MakeClass("MyFirstROOTclass");
Info in : Files: MyFirstROOTclass.h and MyFirstROOTclass.C generated from TTree: tree

Nota Suplementaria N2

Cada vez que uno inicia ROOT, el programa busca en la carpeta en donde se encuentra parado un script llamado rootlogon.C. Si no existe, ROOT inicia con los valores que trae por por defecto. Si existe, entonces ejecuta este script, dando la oportunidad de que el usuario introduzca cambios en las configuracion inicial. Nosotros podemos usar este script para que carge automaticamente las clases que necesitamos. Este seria un ejemplo del contenido de dicho script:

// Contenido del archivo rootlogon.C
void rootlogon() 
{
gROOT->LoadMacro("PythiaAnalysis.C");
}

De esta forma nos evitamos este paso. Para ejecutar, el Loop sobre unos datos podemos guardar las dos lineas en un macro. Un macro almacena los comandos que dariamos a ROOT en una sesion interactiva, los cuales deben ir entre dos corchetes { y }. Al igual que en C/C++ cada comando debe ir separado por un ;. Por ejemplo, uno podria almacenar todo en el siguiente macro:

// Contenido del archivo runAnalysis.C
{

PythiaAnalysis * higgs = new PythiaAnalysis("eventos_pythia8_Higgs.root");
higgs->Loop();

}

Este macro se puede ejecutar de dos formas:

  • Desde linea de comando:

root -l runAnalysis.C

  • Desde ROOT con el comando .x (punto x):

root -l 
root [0] .x runAnalysis.C

-- AndresOsorio - 15-May-2012

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