Título: Calibração de Energia para a Seleção Online de Elétrons com Alta Taxa e Utilizando um Conjunto de árvores de Decisão com Reforço por Gradiente e Informação Especialista de Calorimetria
Autores: Arthur S. O. Alves1, Paulo R. A. da Silva, Eduardo F. Simas Filho , Paulo C. M. A. Farias1, Juan L. Marin , Jose M. Seixas , Edmar E. P. Souza e Bertrand Laforge
Resumo: Em física experimental de altas energias, e preciso lidar com um grande volume de informaçoes, sendo grande parte delas proveniente do ruído de fundo que dificulta a caracterização dos fenomenos de interesse particular de um dado experimento. Deste modo, e necessário um complexo processo de seleção online de eventos (trigger). No ATLAS, maior experimento do LHC (Large Hadron Collider), o sistema de trigger opera em duas etapas de seleção sequenciais, denominadas primeiro e alto n ível. No caso de eletrons, importantes como mensageiros da nova física que se deseja observar, o sistema de trigger se apoia fortemente no sistema de calorimetria, que mede a energia da partícula incidente. Neste trabalho, e proposto um método de calibração de energia baseado em um conjunto de arvores de decisão com reforço por gradiente (Gradient Boosted Decision Trees Ensemble – GBDTE) para melhorar a acuidade da estimativa da energia na etapa rapida do trigger de alto nível do experimento ATLAS. Com esse método proposto, e possível reduzir os requisitos computacionais e aumentar a eficiencia na seleção de partículas eletromagneticas, como elétrons
Palavras-chave: Experimento ATLAS, calibração de energia, gradient boosting, decision trees, filtragem online.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2023-145
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