Modelowanie i analiza danych w eksperymentach fizyki wysokich energii

Malecki, P.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Modelowanie i analiza danych w eksperymentach fizyki wysokich energii

Autorzy

Malecki P.

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma

http://ijet.pl/index.php/ijet

Identyfikatory

Warianty tytułu

Simulations and analysis in experimental particle physics

Języki publikacji

Abstrakty

Eksperymenty fizyki wysokich energii wymagają szerokiego stosowania technik komputerowych przy projektowaniu programu badań i aparatury detekcyjnej, przy gromadzeniu i selekcji danych w trakcie naświetlań oraz przy analizie, interpretacji i prezentacji wyników. Złożoność obliczeń i obszerność zbiorów danych wymagają użycia wielkich mocy obliczeniowych i wielkich zasobów pamięci. Są to w dużym stopniu moce rozproszone po całym świecie podobnie jak i rozproszone są dziesiątki instytucji biorących zwykle udział w typowym, współczesnym eksperymencie fizyki cząstek. Artykuł przedstawia w zarysie metody komputerowe stosowane we wszystkich etapach eksperymentu. Zawiera również pewien rys historyczny i sygnalizuje tendencje rozwoju.

Experimental high energy particle physics requires wide use of computer techniques at all stages of every project: during the design phase, during data preselection and acquisition as well as for data analysis, interpretation and visualization. Huge data collections and complexity of methods require large computing power and data storage. These resources are distributed over the whole world following distribution of large number of institutes participating in typical modern experiment. The article characterizes briefly hep computer methods, contains historical remarks and indicates some trends.

Słowa kluczowe

fizyka cząstek fizyka wysokich energii rekonstrukcja geometryczna statystyczna analiza danych metoda Monte Carlo generatory liczb przypadkowych systemy czasu rzeczywistego

particle physics high energy physics geometrical reconstruction statistical methods Monte Carlo methods random number generators

Wydawca

Wydawnictwo Naukowe PWN SA

Czasopismo

Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji

Rocznik

2002

Tom

Vol. 48, z. 2

Strony

233--245

Opis fizyczny

Bibliogr. 29 poz.

Twórcy

autor

Malecki P.

lnstytut Fizyki Jądrowej im. Henryka Niewodniczańskiego, ul. Kawiory 26A, 30-055 Kraków

Bibliografia

1. M. Turała: Techniki elektroniczne w doświadczalnej fizyce wysokich energii. Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, 2002, 48, z. 2, ss. 179-188.
2. W. Dąbrowski, K. Poźniak, R. Romaniuk: Elektronika dla fizyki wysokich energii. Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, 2002, 48. z. 2. ss. 213-232.
3. M. Witek: Potrzeby obliczeniowe eksperymentów fizyki cząstek elementarnych na akceleratorze LHC. Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, 2002, 48, z. 2, ss. 299-308.
4. F. James: MINUIT. Program Library D506 (Version 94.1). CERN 1994 oraz referencje tam zawarte.
5. K. Korcyl, P. Golonka: System filtracji przypadków w czasie rzeczywistym w eksperymencie ATLAS. Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, 2002, 48. z. 2, ss. 271-283.
6. P. V. C. Hough: 1962. Method and means for recognizing complex patterns, US Patent 3069654.
7. R. E. Kalman: (1960), A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. Trans. ASME, J. Basic Eng. 82, 35-45. R. E. Kalman and R. S. Bucy (1961), New Results in Linear Filtering and Prediction Theory. Trans. ASME, J. Basic Eng. 83, pp. 95-107.
8. P. Bloir, Nucl. Inst. and Meth. A225 (1984) 352, P. Bloir, Comput. Phys. Comm. 57 (1989) 390, P. Bloir and S. Qian, Nucl. Inst. and Meth. A294 (1990) 219, R. Fruhwirth: Nucl. Inst. and Meth. A262 (1987) 444, R.Fruhwirth, Nucl. Inst. and Meth. A334 (1993) 528.
9. http://atlasinfo.cern.ch/ATLAS/GROUPS/PRODUCTIONDATABASE/
10. W.T. Eadie, D. Drijard, F.E. James, M. Roos, B. Sadoulet: Metody statystyczne w fizyce doświadczalnej. Warszawa, PWN, 1989.
11. S. Brand t: Analiza danych. Warszawa, PWN, 1998.
12. F. James, L. Lyons, Y. Perin (ed.): Workshop on Confidence Limits. CERN Yellow Report. CERN 2000-005, 30 May 2000.
13. R. Brun, O. Couet, C. Vandon i, P. Zanarini: PAW users guide. Program library Q12 I. CERN, 1991.
14. R. Brun. F. Rademaker s: ROOT Users guide v 0.6.2., http://root.cern.ch/.
15. A. Bloebel: CERN School of Computing. CERN 1994-0088.
16. V. B. Anykeev et al.: Comparative investigation of unfolding methods. Nucl. Instrum. Meth. A303 (1991) 350-369.
17. J. M. Hammersley i D. C. H andscom b: Monte Carlo Methods. London, John Wiley & Sons Inc.
18. J. W. Butler: Machine sampling from given probability distribution. Symposium on Monte Carlo methods. ed. H. A. Meyer, 249-265. New York: Wiley.
19. J. C. Butcher: Random sampling .from the normal distribution. Computer .1. 3, 1961, pp. 251-253.
20. J. von Neurnann: Various techniques used in connection with random digits. National Bureau of Standards Applied Mathematics Series, 12, 1951, pp. 36-38.
21. F. James: FOWL. CERN Program library.
22. H. Messeli D.F. Crawford: Electron-photon shower distribution function. London, Pergamon Press. Oxford.
23. F. Bruyant, R. Brunet al.: GEANT. CERN Program Library W5013.
24. T. Sjoestrand: PYTHIA 5.7 and JETSET 7.4. CERN Program Library W5044.
25. G. Marsaglia, A. Zaman, W. W. Tsang: Towards a Universal Random Number Generator. Supercomputer Computations Research Institute, Florida State University technical report FSU-SCRI-87- 50 (1987).
26. G. Marsaglia and A. Zaman: Some Portable Very-Long-Period Random Number Generators. Compt. Phys. 8, 117 (1994).
27. G. Marsaglia: A Current View of Random Number Generators, keynote address. Computer Science and Statistics: 16th Symposium on the Interface. Elsevier, 1985.
28. http://www.dutchgrid.nl/Grids.
29. http://www-zeuthen.desy.de/ape/html.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-BWA2-0010-0001