Bologna BPH Workspace

B inclusive analysis

Criteri di selezione dei muoni e composizione MonteCarlo di campioni inclusivi come MinimumBias e arricchiti di muoni (ppMux), sono riportati nella nota CMS AN-2010/182 ("Muon selection for b inclusive analyses: data / MC comparisons and MC truth composition.").

Note di riferimento: PAS BPH-10-007 ("Open beauty production cross section with muons in pp collisions at 7TeV") e CMS AN-2010/171 ("Measurement of the cross section for open-beauty production with muons and jets in pp Collisions at √ s = 7TeV"). Maggiori dettagli (in particolare sul fit con i templates) sono contenuti nella tesi di L.Caminada.

Possibili compiti:

1. Muon efficiency (MonteCarlo)

Basandosi sulle informazioni di generazione Montecarlo (MC) selezionare eventi con heavy flavour su cui determinare l'efficienza di ricostruzione dei muoni. L'efficienza e' la frazione di global muoni ricostruiti tra quelli generati nella regione cinematica di interesse (pT>5GeV e |pseudorapidity|<2.1). Si puo' determinare questa efficienza per vari criteri di selezione ed in funzione di variabili dei muoni come pT, pseudorapidity(eta), phi. In aggiunta si possono valutare l'efficienza ed osservare le distribuzioni in pT,eta,phi separatamente per eventi con adroni B ed adroni C.

Serve un campione MC che contenga muoni da heavy flavour. Ad esempio il campione arricchito di muoni (ppMuX) contiene sia muoni da heavy flavour che da light hadrons etc.

  • Si puo' partire dalle rootuple di ppMuX e crearsi macro di root che legge le informazioni dalla rootupla (informazioni dei muoni generati e dei Global muons) e crea istogrammi da cui poi si possono produrre i plots di efficienze. Sulla farm di Bologna le rootuple di ppMuX sono in:
   /data/cms/fanfani/Collision10/rootfiles/TkJet/AnaMuonRootuple_ppMuX_*root
  • Oppure si puo' partire da RECO file di ppMuX su cui girare un Analyzer che estrae le informazioni dei muoni generati e muoni global e scrive una rootupla (da trattare poi come al punto precedente) oppure direttamente istogrammi. Files di ppMuX (CMSSW_3_5_8) accessibili dalla farm di Bologna sono:
     fileNames = cms.untracked.vstring(
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0003/F4D7DCDD-5344-DF11-BEEF-00304867904E.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0003/E2EF0334-5344-DF11-9907-0026189438D8.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0035/A4742535-F745-DF11-8209-002618943947.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0034/7C91E9D7-D245-DF11-B3E4-002618943922.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0006/FA4222EA-8144-DF11-AC10-002618943867.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0006/E47754B7-8644-DF11-83A5-003048678FF2.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0006/D43110F5-7944-DF11-97BA-003048678B1A.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0006/D2DB07B7-8644-DF11-97ED-0018F3D09654.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0006/C2DD2AF5-7944-DF11-A0D7-00261894393E.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0006/C0AC7DEB-8144-DF11-A1E1-00304867D838.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0006/C00CE5EC-8144-DF11-9011-00304867BFAE.root',
        '/store/mc/Spring10/ppMuX/GEN-SIM-RECO/START3X_V26_S09-v1/0006/AA0FE8F5-7944-DF11-AA01-002618943960.root'
    ),

Per accedere a piu' statistica dei RECO serve CRAB/Grid.

  • efficienza in funzione di pseudorapidita':
    eff_eta_363_ppMuX.gif
  • efficienza in funzione di pT:
    eff_pt_363_ppMuX.gif
  • efficienza in funzione di pseudorapidita', dopo la selezione, separando il contributo di B e C:
    effBC_eta_363_ppMuX.gif * efficienza in funzione di pT, dopo la selezione, separando il contributo di B e C::
    effBC_pt_363_ppMuX.gif

2. Fake muon rate (MonteCarlo)

Per Fake muon rate si intende la probabilita' che dato un adrone (prevalentemente pione,Kaone) questo sia ricostruito come un muone. Selezionare eventi che non contengono adroni B ne' adroni C. Considerare come denominatore

  • tutte le tracce (generalTracks) nell'evento che hanno pT>5GeV e |eta|<2.1.
  • " " " " + criteri di qualita' della traccia (+ eventualmente tagli sul parametro di impatto)
e come numeratore quelle tracce che sono ricostruite come global muons. Valutare il fake muon rate anche aggiungendo criteri di qualita' del global muon e selezione HLT. Determinare fake muon rate in funzione di pT, eta, phi.

Serve un campione MC inclusivo ovvero un campione MinimumBias. Occorre scrivere un Analyzer che acceda alle generalTracks ed ai global muons. Sulla farm c'e' un file di MinBias (CMSSW_3_5_8) in:

      fileNames = cms.untracked.vstring(
        '/store/mc/Spring10/MinBias_TuneD6T_7TeV-pythia6/GEN-SIM-RECO/START3X_V26B-v2/0017/FEFD6F35-BF68-DF11-A7E7-003048F0E81E.root'
    ),
per girare su piu' statistica serve CRAB/Grid.

3. b-tagging

Nota sugli algoritmi di b-tagging BTV-10-001 "Commissioning of b-jet identification with pp collisions at sqrt(s) = 7TeV". Implementare l'utilizzo del b-tagging basato sul secondary vertex. Selezione di un campione di b "puro" basandosi sul b-tagging. Stimare la purezza da MC. Confrontare Dati e MC.

References for Fake muon rate from Data

Documentazione in note:

- section 5.2 "Muon identification probability for particles other than muons" di PAS MUO-10-002 "Performance of CMS muon identification in pp collisions at 7TeV"

- section 7 and 9 "Reconstruction of V0 Resonances" and "Reconstruction of phi ->K+K-" di PAS TRK-10-001 "Tracking and Vertexing Results from First Collisions" (below 7TeV)

- section 6.3 "Reconstruction of Particle Decays" di paper TRK-10-001 "CMS Tracking Performance Results from Early LHC Operation"

- section 2 "Selection of the Decay Channels" di PAS TRK-10-004 "Measurement of Momentum Scale and Resolution of the CMS Detector using Low-mass Resonances and Cosmic-Ray Muons"

Documentazione in talks: - Hadron -> Muon Fake Rates in 7 TeV Data (2010-06-03) - Evaluation of fake muon rates (2010-05-17)

Codice per ricostruire risonanze V0: V0Producer

Come accedere ai Dati su GRID

Ci sono una serie di twikis con informazioni e links vari , in particolare possono essere utili:

  • Collisions 2010 Analysis in cui sono elencati i datasets relativi ai dati, i loro reprocessing, i range di runs che contengono e link a JSON files da utilizzare. Si accede anche a come combinare e maneggiare JSON files: Collisions2010
  • alcune inforamzioni generali in PhysicsOperation. Da cui ad es. il link alla twiki che descrive il tool per il calcolo della luminosita' LumiCalc twiki
Occorre scegliere i dataset desiderati e trovare il JSON file coerente con quel dataset che sara' diverso a seconda che si usi un dataset con Prompt reconstruction o con un certo reprocessing. Le twiki procedenti dovrebbero consentire di capire cosa usare. In sostanza comunque i JSON files si trovano in:
 
/afs/cern.ch/cms/CAF/CMSCOMM/COMM_DQM/certification/Collisions10/7TeV/
DCSOnly  Reprocessing  StreamExpress
Dove nella dir StreamExpress ci sono i JSON file per la ricostruzione prompt mentre in Reprocessing ci sono i JSON file relativi ai reprocessed datasets.

Una volta identificato un dataset ed un JSON file si puo' configurare il crab.cfg:

    datasetpath =/Mu/Run2010A-PromptReco-v4/RECO
    lumi_mask=Cert_132440-144114_7TeV_StreamExpress_Collisions10_JSON_v2.txt
    total_number_of_lumis =-1
    lumis_per_job =2
oppure un esempio di un reprocessing:
    datasetpath = /Mu/Run2010A-Jun14thReReco_v1/RECO
    lumi_mask=Cert_132440-137028_7TeV_June14thReReco_Collisions10_JSON.txt

Una volta processati gli eventi effetuare il "crab -getoutput" e dopo il "crab -report" per ottenere il JSON file corrispondente ai dati realmente analizzati.

-- AlessandraFanfani - 15-Jul-2010

Topic attachments
I Attachment History Action Size Date Who Comment
GIFgif effBC_eta_363_ppMuX.gif r1 manage 9.8 K 2010-08-27 - 11:43 AlessandraFanfani efficienza in funzione di eta, dopo tutta la selezione, separando contributo di B e C
GIFgif effBC_pt_363_ppMuX.gif r1 manage 10.1 K 2010-08-27 - 11:46 AlessandraFanfani efficienza in funzione di pT, dopo la selezione, separando il contributo di B e C:
GIFgif eff_eta_363_ppMuX.gif r1 manage 14.4 K 2010-08-27 - 11:33 AlessandraFanfani efficienza in funzione di pseudorapidita'
GIFgif eff_pt_363_ppMuX.gif r1 manage 13.6 K 2010-08-27 - 11:35 AlessandraFanfani efficienza in funzione di pT
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Topic revision: r7 - 2011-05-20 - AlessandraFanfani
 
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