Qualidade de dados baseada em probabilidades para reconstrução da energia em calorimetria de altas energias

Em diversas aplicações de engenharia, a qualidade da reconstrução da informação de interesse interfere diretamente no sucesso da tomada de decisão. Em experimentos modernos de física de altas energias, a reconstrução dos eventos é essencial para a observação precisa de partículas e descobertas impo...

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Main Authors: Sarita de Miranda Rimes, Bernardo Sotto-Maior Peralva, Luciano Manhães de Andrade Filho, José Manoel de Seixas
Format: Article
Language:English
Published: Universidade Federal de Viçosa (UFV) 2023-12-01
Series:The Journal of Engineering and Exact Sciences
Subjects:
Online Access:https://periodicos.ufv.br/jcec/article/view/17808
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Description
Summary:Em diversas aplicações de engenharia, a qualidade da reconstrução da informação de interesse interfere diretamente no sucesso da tomada de decisão. Em experimentos modernos de física de altas energias, a reconstrução dos eventos é essencial para a observação precisa de partículas e descobertas importantes para a ciência. Neste contexto, os sinais provenientes do sistema de calorimetria destes experimentos fornecem a informação sobre a energia das partículas produzidas nas colisões. Tipicamente, a qualidade da reconstrução da energia é medida utilizando-se o método do . Entretanto, em experimentos que operam em alta luminosidade, tal abordagem não é capaz de operar em condições de empilhamento de sinais, conseguindo somente detectar a presença do efeito do empilhamento no sinal recebido. Portanto, neste trabalho, uma nova abordagem para avaliar a qualidade da reconstrução da energia em condições de empilhamento de sinais é apresentada. O método proposto se apoia no cálculo de probabilidades e é independente do método de reconstrução empregado. Utilizando dados simulados para um sistema de calorimetria genérico operando em diferentes condições de empilhamento de sinais, os resultados mostram que o uso do método proposto aumenta a eficiência de seleção de sinais.
ISSN:2527-1075