[論文レビュー] LHCO_reader: A new code for reading and analyzing detector-level events stored in LHCO format

Andrew Fowlie|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2015

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 1被引用数 3

ひとこと要約

LHCO_reader は、Delphes や PGS のようなシミュレーションから LHCO 形式の検出器レベルのイベントを読み取る・解析するのを簡略化する Python モジュールです。直感的でオブジェクト指向のイベント操作、運動量変数（例：$\alpha_T$、$m_{T2}$）の計算、カットベース解析を、ユーザーフレンドリーで Python ネイティブなインターフェースで可能にし、標準的なハードウェアで最大約 100,000 イベント程度の性能を達成します。

ABSTRACT

We present a new Python module - LHCO_reader - for reading detector-level events in LHCO format generated from detector-simulators such as PGS and Delphes. Emphasis is placed upon ease of use. The module is installed via pip. Once installed, one can read and scrutinize events, with helpful functions and classes for cutting, plotting and inspecting events, and manipulating four-momenta by e.g. boosting. Implementing complicated analyses should be straight-forward by coding any cuts into Python. Furthermore, common kinematic variables, including $α_T$ and razor are included out of the box, and $m_{T2}$ and $m_{T2}^W$ are provided by interfaces with external libraries.

研究の動機と目的

• LHCO 形式の検出器レベルのイベントを読み取る・解析するためのユーザーフrndリーで Python ベースのツールを提供すること。
• 高エネルギー物理学の解析において、複雑なイベント選別や運動量カットの実装を簡素化すること。
• LHCO 形式のファイルと、自動変換により Delphes からの ROOT ファイルの両方をサポートすること。
• 一般的な解析のための組み込み関数を提供すること。これには $\alpha_T$、ラザーや $m_{T2}$、$m_{T2}^{W}$ が含まれる。
• 直感的なオブジェクト指向のイベントデータへのアクセスを可能にし、インタラクティブで高水準な解析を実現すること。

提案手法

• モジュールは、$p_T$、$\eta$、$\phi$、およびインヴァリアント質量といったイベントオブジェクトのプロパティに列をマッピングするカスタムパーサーを用いて、LHCO 形式のイベントファイルを読み取る。
• 粒子はタイプ（例：'electron'、'jet'）でアクセスできるクラスベースのイベント構造を提供し、ソート、カット、4元ベクトルの取得のためのメソッドを備える。
• $H_T$、$\not{H}_T$、$\alpha_T$、ラザーモデルといった運動量変数は、イベントオブジェクトから直接組み込み関数を用いて計算される。
• 外部ライブラリへのインターフェースを介して $m_{T2}$ および $m_{T2}^{W}$ をサポートし、欠損運動量解析の高度な分析を可能にする。
• プロット、粒子種別のカウント、角度間隔の計算、lambda 関数を用いたカット適用といったユーティリティを備える。
• プロファイル解析とコードレベルの最適化により性能が向上し、ロードに約 351 ms / 10,000 イベント、基本的なカットに約 0.3 s / 10,000 イベントの速度を達成した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高水準プログラミングを用いる研究者が、LHCO 形式の検出器レベルのイベント解析を、どのようによりアクセスしやすく・インタラクティブにできるか？
• RQ2 C++ のようなコンパイル言語と比較して、Python を用いたイベント解析の性能的トレードオフは何か？
• RQ3 Python ベースのツールが、100,000 イベント程度の現実的なイベントサンプルを解析プロトタイピングに効率的に処理できるか？
• RQ4 一般的な LHC 分析変数（例：$\alpha_T$、$m_{T2}$、ラザーモデル）を、モジュラーで再利用可能なフレームワークに効果的に統合できるか？
• RQ5 1 つのツールが、ネイティブの LHCO ファイルと変換された Delphes ROOT ファイルの両方をどの程度まで効果的にサポートできるか？

主な発見

• LHCO_reader は、標準的なコンピュータで 10,000 イベントを約 351 ms で読み込むことができ、最大約 100,000 イベントのサンプルに対してインタラクティブな解析に十分な性能を示した。
• タウレプトン数にかかる基本的なイベントカットは、10,000 イベントあたり約 0.3 秒で実行され、効率的なフィルタリング能力を示した。
• 複数変数の解析（$\eta$、$p_T$、インヴァリアント質量カットを含む）の合算受容率は 2% であった。95%信頼区間は [0.01658, 0.01932] であった。
• モジュールは、LHCO 入力の直接サポートに加え、Delphes ROOT ファイルを自動的に LHCO 形式に変換して解析に使用できる。
• $\alpha_T$、ラザーモデル、$m_{T2}$、$m_{T2}^{W}$ といった一般的な変数は、組み込みまたは外部ライブラリ統合により即座に利用可能である。
• オブジェクト指向の設計により、ユーザーは lambda 関数や名前付き関数を用いてカスタムカットを定義することで、純粋な Python で任意の解析を実装できる。