| Autor(en): |
Sami Kama |
Titel: |
Automatic Monte-Carlo tuning for minimum bias events at the LHC |
| Gutachter: |
Hermann Kolanoski; Klaus Mönig; Torbjörn Sjöstrand |
| Erscheinungsdatum: |
25.02.2011 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-100186267)
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| Fachgebiet(e): |
Physik |
| Schlagwörter (ger): |
Monte-Carlo, Minimum Bias, Genetische Algorithms, Tuning |
| Schlagwörter (eng): |
Monte-Carlo, Minimum Bias, Genetic Algorithms, Tuning |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I |
| Lizenz: |

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| Zitationshinweis: |
Kama, Sami:
Automatic Monte-Carlo tuning for minimum bias events at the LHC;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I , publiziert am 25.02.2011, urn:nbn:de:kobv:11-100186267
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| Abstract (ger): |
| Der Large Hadron Collider am CERN bei Genf, Schweiz, wird Protonen bei
einer Schwerpunktsenergie von 14 TeV und Luminosität von 1034 cm-2 s-1
alle 25 ns kollidieren. Dabei enstehen per Strahkreuzung ca. 20
zusätzliche Proton-Proton-Wechselwirkungen, deren überlagerte Signale
vom ATLAS Detektor gemessen werden. Diese Ereignisse müssen möglichst
präzise verstanden werden, um neuartige physikalische Phänomene
entdecken zu können, aber auch um das Verständnis bereits bestehender
Konzepte zu verbesssern, die diese weichen Wechselwirkungen
quantitativ beschreiben. In Monte-Carlo (MC) Generatoren wie EPOS,
PHOJET und PYTHIA sind solche phänomenologischen Modelle weicher
Prozesse eingebunden. Allerdings sind sie vielfach parametrisierbar
und müssen mit experimentellen Daten angepasst werden.
In dieser Arbeit wurde eine neue Methode entwickelt die auf
genetischen Algorithmen und verteilten Analysetechniken basiet, um
diese MC-Parameter anzupassen. Sie stellt einen alternativen Ansatz zu
derzeit verfügbaren Methode wie PROFESSOR dar mit dem Vorteil, dass
die Suche nach geeigneten Modellparametern automatisiert ist.
Die Ergebnisse wurden mit den MC-Generatoren EPOS und PHOJET und Daten
von UA5 CDF, CMS und ATLAS verglichen, wobei eine Reihe von
charakteristischen Verteilungen untersucht wurde. Auch Vorhersagen für
LHC-Energien werden auf Generatorlevel wie auch nach kompletter
ATLAS-Detektor-Simulation präsentiert.
Datenvergleiche beveoruzugen nicht eindeutig eines der in die
Generatoren imple- mentierten Modelle, jedoch beschreibt EPOS die
untersuchten Verteilungen etwas besser. Neue Daten von ATLAS und CMS
zeigen höhere Multiplizitäten als erwartet und einen schnelleren
Anstieg der zentralen Multiplizität mit der Schwerpunktsen- ergie.
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| Abstract (eng): |
| The Large Hadron Collider near Geneva Switzerland will ultimately
collide protons(p) at a center-of-mass(sqrt(s)) energy of 14 TeV and 40 MHz
bunch crossing rate with a luminosity of 10^34cm^-2s^-1. At each
bunch crossing about 20 soft p-p interactions are expected
to happen. In order to study new phenomena and improve our current
knowledge of the physics these events must be understood. However,
the physics of soft interactions are not completely known at such
high energies. Different phenomenological models, trying to explain
these interactions, are implemented in several Monte-Carlo (MC)
programs such as PYTHIA, PHOJET and EPOS. Some parameters in such
MC programs can be tuned to improve the agreement with the data.
In this thesis a new method for tuning the MC programs, based on
Genetic Algorithms (GA) and distributed analysis techniques have been
presented. This method represents the first and fully automated
MC tuning technique that is based on true MC distributions. It is
an alternative to parametrization-based automatic tuning.
This new method is used in finding new tunes for PYTHIA 6 and 8.
These tunes are compared to the tunes found by alternative methods and
found to be equivalent or better. Charged particle multiplicity,
dN_{ch}/d\eta, Lorentz-invariant yield, p_{T} and
distributions at various sqrt(s) are generated using default tunes of
EPOS, PHOJET and the GA tunes of PYTHIA 6 and 8. These distributions
are compared to measurements from UA5, CDF, CMS and ATLAS in order to
investigate the best model available. Their predictions for the ATLAS
detector at LHC energies have been investigated both with generator
level and full detector simulation studies.
Comparison with the data did not favor any model implemented in the
generators, but EPOS is found to describe investigated distributions
better. New data from ATLAS and CMS show higher than expected
multiplicities and a faster rise with the sqrt(s) in
central particle multiplicity.
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