Estimação de energia para calorimetria em física de altas energias baseada em representação esparsa

• Main Author: Barbosa, Davis Pereira
• Other Authors: Cerqueira, Augusto Santiago
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) 2017
• Subjects: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Detecção e estimação de sinais; Representação esparsa; Empilhamento de sinais; Física de altas energias; Signal detection and estimation; Matched filter; Signal pile-up; High energy physics
• Online Access: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/5839

Submitted by Renata Lopes ([e-mail]) on 2017-09-28T18:09:06Z No. of bitstreams: 1 davispereirabarbosa.pdf: 10683458 bytes, checksum: 8cd37a50126b8e958532ac4b151e99d4 (MD5) === Approved for entry into archive by Adriana Oliveira ([e-mail]) on 2017-10-09T19:24:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 davispereirabarbosa.pdf: 10683458 bytes, checksum: 8cd37a50126b8e958532ac4b151e99d4 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-10-09T19:24:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 davispereirabarbosa.pdf: 10683458 bytes, checksum: 8cd37a50126b8e958532ac4b151e99d4 (MD5) Previous issue date: 2017-03-17 === Esta tese propõe uma nova abordagem baseada em representação esparsa para o problema de estimação de energia em calorimetria de altas energias em cenários com empilhamento de sinais. Inserida dentro do programa de atualização do experimento ATLAS, no LHC, ela teve como principal motivação o aumento progressivo da luminosidade no colisionador e suas consequências relativas ao problema da estimação da energia nos canais do calorímetro eletromagnético do ATLAS, o LArg. Dois métodos de estimação foram propostos e denominados de SPARSE e SPARSE-COF, ambos utilizando programação linear na busca pela esparsidade. Esses métodos tiveram os seus desempenhos avaliados em diversas simulações e foram comparados com o método clássico utilizado nos calorímetros do ATLAS, denominado OF, e com o DM-COF, método recentemente desenvolvido para o calorímetro hadrônico do ATLAS que trata o problema de empilhamento de sinais em sua formulação. Nas diversas simulações realizadas, os métodos SPARSE e SPARSE-COF apresentaram desempenho superior aos demais, principalmente quando a janela de observação utilizada para a estimação da energia não contém todas as amostras do pulso típico do calorímetro, operando em cenários de empilhamento de sinais. Adicionalmente, através dados de simulações Monte Carlo do LArg, os métodos baseados em representação esparsa foram avaliados utilizando programação linear e também métodos esparsos de menor complexidade computacional,como o IRLS,o OMP e o LS-OMP. Os resultados mostraram que o método LS-OMP apresentou desempenho equivalente aos métodos e SPARSE e SPARSE-COF, qualificando-o como candidato a ser utilizado para estimação on-line de energia no LArg. === This thesis proposes a new approach based on sparse representation for the energy estimation problem in high energy calorimetry operating in pile-up scenarios. This work was mainly motivated by the progressive increase of the LHC luminosity and its consequences on the energy estimation problem for channels of the electromagnetic calorimeter of ATLAS (LArg), in the context of the ATLAS experiment upgrade program at the LHC. Two estimation methods were proposed and named SPARSE and SPARSE-COF, both using linear programming in the search for sparsity. These methods were evaluated in several simulations and compared with the classical method used in ATLAS calorimeters, called OF, and with DM-COF, a recently developed method for the ATLAS hadronic calorimeter that addresses pileup problem in its formulation. In the various simulations performed, SPARSE and SPARSE-COF methods performed better than others, especially when the observation window used for energy estimation does not contain all samples of the typical calorimeter pulse, operating in pile-up scenarios. In addition, through LArg Monte Carlo simulations, the methods based on sparse representation were evaluated using linear programming and also sparse methods with less computational complexity, such as IRLS, OMP and LS-OMP. The results showed that the LS-OMP method presented performance equivalent to the SPARSE and SPARSE-COF methods,qualifying it as a candidate to be used for online energy estimation in LArg.