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

Auteurs

  • Sarita de Miranda Rimes Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Instituto Politécnico, Brasil
  • Bernardo Sotto-Maior Peralva Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Instituto Politécnico, Brasil
  • Luciano Manhães de Andrade Filho Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil
  • José Manoel de Seixas Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPE/Poli, Brasil

DOI :

https://doi.org/10.18540/jcecvl9iss10pp17808

Mots-clés :

Qualidade de dados, Filtro ótimo, Empilhamento de sinais, Calorimetria de altas energias

Résumé

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.

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Publiée

2023-12-29

Comment citer

Rimes, S. de M., Peralva, B. S.-M., Andrade Filho, L. M. de, & Seixas, J. M. de. (2023). Qualidade de dados baseada em probabilidades para reconstrução da energia em calorimetria de altas energias. The Journal of Engineering and Exact Sciences, 9(10), 17808. https://doi.org/10.18540/jcecvl9iss10pp17808

Numéro

Rubrique

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