Online muon reconstruction in the ATLAS level-2 trigger system
Notice bibliographique
Résumé
To cope with the 40 MHz event production rate of LHC, the trigger of the ATLAS experiment selects events in three sequential steps of increasing complexity and accuracy whose final results are close to the offline reconstruction. The Level-1, implemented with custom hardware, identifies physics objects within Regions of Interests and operates with a first reduction of the event rate to 75 kHz. The higher trigger levels, Level-2 and Level-3, provide a software based event selection which further reduces the event rate to about 100 Hz. This paper presents the algorithm (/spl mu/Fast) employed at Level-2 to confirm the muon candidates flagged by the Level-1. /spl mu/Fast identifies hits of muon tracks inside the barrel region of the Muon Spectrometer and provides a precise measurement of the muon momentum at the production vertex. The algorithm must process the Level-1 muon output rate (/spl sim/20 kHz), thus particular care has been taken for its optimization. The result is a very fast track reconstruction algorithm with good physics performance which, in some cases, approaches that of the offline reconstruction: it finds muon tracks with an efficiency of about 95% and computes p/sub T/ of prompt muons with a resolution of 5.5% at 6 GeV and 4.0% at 20 GeV. The algorithm requires an overall execution time of /spl sim/1 ms on a 100 SpecInt95 machine and has been tested in the online environment of the Atlas detector test beam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».