Agenda 27/Nov/2008

Table of Contents

1. Metodologia de grupo

~5 pessoas =>

  • Pedro - UED D0
  • Ângelo - UED D0
  • Thiago - RS/V+J CMS
  • Flavia - RS/V+J CMS
  • Sandra - HI CMS
  • Lietti - TBA
  • Francioli - B CMS

2. Objetivos

  • Desenvolver a metodologia

  • Para treinar, refazer uma análise já feita

3. Refazer análise de V+jets

  • Distribuir Analysis note - com Highlights se possível.
    • Não consegui colocar Highlights, mas o ideal é ler o Resumo, a Introdução, a Conclusão e passar os olhos pelo resto.

  • Re-gerar o MC -> Alpgen (todo mundo) -> Hands-on - semana que vem (Fast Simulation + Geant no cluster)
    • Eu acho que no próximo meeting não vamos nem usar o CMSSW - o Alpgen em si é um executável standalone. Depois vamos colocar aqui um PDF com o tutorial.
    • Aliás, pra quê um PDF? O tutorial vem direto abaixo.

  • Lietti - Abrir conta pra que falta na Access

  • Thiago - mandar um tutorial do que temos que fazer pra construir o CMSSW (e qual versão) na Access (vamos usar a versão em Python?).
    • /twiki/bin/view/Main/CMSSWinSprace => Vamos usar versão 2_1_7
    • Correção: usar versão 2_1_17 para bugfixes.

4. Alpgen tutorial p/ hoje

Preparativos

  • Logar na access
  • Baixar o Alpgen, versão 2.13
       mkdir $HOME/alpgen
       cd $HOME/alpgen
       wget http://mlm.web.cern.ch/mlm/alpgen/V2.1/v213.tgz
       tar -xzf v213.tgz
       
  • Compilar o código para gerar Z+jets
       cd zjetwork
       make gen
       

Gerar eventos com pesos (weighted events)

  • Rodar o código no modo de documentação para descobrir as opções do programa
       ./zjetgen
       
    Entre com a opção 4: write to par.list parameter options and defaults, then stop. Abra o arquivo par.list, e estude as opções disponíveis.

  • Escrever arquivo de entrada para gerar eventos com pesos, com o seguinte conteúdo:
    1         ! imode
    z2j       ! label for files
    0         ! start with: 0=new grid, 1=previous warmup grid, 2=previous generation grid
    50000 4   ! Nevents/iteration,  N(warm-up iterations)
    200000     ! Nevents generated after warm-up
    *** The above 5 lines provide mandatory inputs for all processes
    *** (Comment lines are introduced by the three asterisks)
    *** The lines below modify existing defaults for the hard process under study
    *** For a complete list of accessible parameters and their values,
    *** input 'print 1' (to display on the screen) or 'print 2' to write to file
    ih2 1                ! LHC - pp collisions
    ebeam 7000           ! LHC - 7 TeV beams
    ickkw   1            ! MLM matching
    njets   2            ! total number of jets
    ptjmin  20           ! ptmin for fwd jets
    etajmax 5.0          ! full rap range for jets
    drjmin  0.7          ! separation between jets
    ilep    0            ! Z -> l+l- decay
       
    Mude o número de jatos e o nome dos arquivo de saída (label for files na lista acima) pro que o seu grupo for fazer.

  • Rodar o programa com essa entrada - assumindo que o arquivo de entrada chama-se "input":
       ./zjetgen < input
       
  • Essa etapa (imode =1) produziu os eventos com pesos - verifique a presença do arquivo de eventos com pesos (com a extensão .wgt) na sua área.

Gerar eventos sem pesos (unweighted events)

  • Rodar o programa no modo para gerar eventos sem pesos. Escreva o arquivo de entrada com o seguinte conteúdo:
    2          ! imode
    z2j       ! label for files
    izdecmod 2 ! Z decay to mu+mu-
       
    então execute (assumindo que o arquivo de entrada chama-se "input2")
        ./zjetgen < input2
        
  • Essa etapa (imode =2) produziu os eventos sem pesos - verifique a presença do arquivo de eventos sem pesos (com a extensão .unw) na sua área. Verifique também como o número de eventos diminuiu.

gerados warm up cs(wgt)pb scan events cs(unw)pb unw unweighting efficiency
200000 10x10000 272 11892 246 536 0.05

gerados warm up cs(wgt)pb scan events cs(unw)pb unw unweighting efficiency
200000 5x40000 280 9006 254 492 0.05
200000 10x20000 282 11326 258 525 0.05
200000 20x10000 272 19221 297 758 0.04

gerados warm up cs(wgt)pb scan events cs(unw)pb unw unweighting efficiency
200000 10x40000 281 10235 258 258 0.03
200000 20x20000 280 8213 254 63 0.01
200000 40x10000 275 12828 246 69 0.01

gerados warm up cs(wgt)pb scan events cs(unw)pb unw unweighting efficiency
400000 20x20000 283 11155 257 404 0.04
400000 40x10000 277 14906 252 715 0.05

  • O número de scan events não é exatamente igual ao número de eventos gerados porque é realizado um pre unweighted já na primeira fase. O unweighted é realizado pegando o peso (w) e o maior valor da seção de choque (max) (com boa aproximação, o maior peso). É comparado w > x*max, onde x é um número aleatório de 0 a 1. Se w > x*max, o evento é aceito. Dessa forma temos uma distribuição sem peso para cada evento. Na primeira fase os eventos são selecionados de forma a que se w > x*0.01*max ele é aceito. Dessa forma, não eliminamos o peso do evento (eventos com wmax e com 0.1 wmax são aceitos sempre, não damos preferência ao com maior peso) mas selecionamos apenas eventos com maior chance de passar na segunda fase. Não é totalmente claro para mim porque isso é feito. Talvez para salvar espaço ao não gravar todos os eventos gerados. E vemos que a chance de um evento não passar nesse primeiro corte e passar no segundo é incrivelmente remota.

Showering, matching e hadronização - CMSSW

  • Prepare uma área do CMSSW_2_1_17, em alguma outra área separada - no exemplo, vamos preparar na nossa $HOME.
       cd $HOME
       cmsrel CMSSW_2_1_17
       cd CMSSW_2_1_17/src
       cmsenv
       

Se você obtiver uma mensagem do tipo: bash: cmsrel: command not found, você não tem a variável $OSG_APP definida. Nesse caso, execute os seguintes comandos:

   export OSG_APP=/OSG_app/app
   source $OSG_APP/cmssoft/cms/cmsset_default.sh 
   
e tente novamente. Para mais informações, consulte CMSSWinSprace.

  • Copie e compile o pacote GeneratorInterface/AlpgenInterface, que faz a interface do Alpgen com o CMSSW. Ignore os magníficos warnings de compilação da parte em FORTRAN.
       cp -r /home/trtomei/GeneratorInterface .
       cd GeneratorInterface/AlpgenInterface/
       scram b
       
  • Entre no diretório tutorial, e copie os arquivos nomeDoSeuArquivo.unw e nomeDoSeuArquivo_unw.par de onde eles estiverem pra lá. No exemplo, vamos supor que fosse z2j.
       cd tutorial
       cp $HOME/alpgen/zjetwork/z2j.unw .
       cp $HOME/alpgen/zjetwork/z2j_unw.par .
       
  • Edite o arquivo Alpgen_cfg.py, trocando o nome do arquivo de entrada (file:alpgen) pelo do seu arquivo (file:z2j). Faça o mesmo com o arquivo de saída (mude alpgen.root para z2j.root. Aproveite e dê uma olhada na (nova) estrutura do arquivo. É um arquivo Python, com módulos específicos do CMS.
  • Rode o arquivo Alpgen_cfg.py
       cmsRun Alpgen_cfg.py
       
  • Essa etapa performou o showering, o matching, a hadronização e escreveu arquivos EDM (Event Data Model, o formato de dados do CMS) que contém a seguinte informação:
    • Um LHERunInfoProduct, contendo informações sobre o "Run", isto é, sobre as condições com as quais este grupo de eventos foi gerado.
    • Um conjunto de LHEEventProducts, contendo informações sobre o espalhamento duro de cada evento.
    • Um conjunto de HepMCProducts, contendo uma descrição completa da informação de Monte Carlo de cada evento. Este arquivo é do tier GEN, e pode agora ser utilizado pelo CMSSW para realizar a simulação (SIM), digitização (DIGI) e reconstrução (RECO), gerando no final arquivos idênticos aos obtidos de verdade no CMS.

Perceba também que nem todos os eventos passam pelo matching. A eficiência depende do número de partons. Você pode checar sua eficiência na saída do Pythia, pela linha

********* Fraction of events that fail fragmentation cuts = X *********

A eficiência é 1-X. Para 0, 1, 2, 3+ jatos, as eficiências esperadas são ~ 0.8, 0.55, 0.35 e 0.35, respectivamente.

-- ThiagoTomei - 03 Dec 2008

Topic revision: r31 - 2009-04-14 - PedroMercadante
 

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