On-line reconstruction algorithms for the CBM and ALICE experiments

Diese Dissertation präsentiert verschiedenen Algorithmen, die für die Echtzeit-Ereignisrekonstruktion im CBM-Experiment der GSI (in Darmstadt) und im ALICE-Experiment am CERN (in Genf) entwickelt wurden. Obwohl diese Experimente unterschiedlich sind - CBM ist ein Fixed-Target Experiment mit Forward-Geometrie, während ALICE eine typische Collider-Geometrie hat - gibt es bei der Rekonstruktion gemeinsame Aspekte. Diese Arbeit beschreibt: — allgemeine Änderungen an der Kalman-Filter-Methode, die bestehende Fit-Algorithmen (auch Anpassungsalgorithmen genannt) beschleunigen, vereinfachen sowie deren numerische Stabilität verbessern. — Fit-Algorithmen, die für die CBM und ALICE Experimente entwickelt wurden, inklusive einer neuen Methode für die Spurextrapolation in nicht-homogenen Magnetfeldern. — die entwickelten Algorithmen für die Bestimmung der primären und sekundären Vertices in beiden Experimenten. Insbesondere wird eine Methode zur Rekonstruktion der zerfallenen Teilchen vorgestellt. — parallelisierte Methoden für die Echtzeit-Spursuche im CBM Experiment. — parallelisierte Methoden zur Echtzeit-Spursuche im High Level Trigger des ALICE-Experiments. — die Realisierung der Spurrekonsturtion auf moderner Hardware, insbesondere Vektorprozessoren und GPUs. Alle vorgestellten Methoden sind vom oder mit direkter Beteiligung des Autors entwickelt worden.This thesis presents various algorithms which have been developed for on-line event reconstruction in the CBM experiment at GSI, Darmstadt and the ALICE experiment at CERN, Geneve. Despite the fact that the experiments are different — CBM is a fixed target experiment with forward geometry, while ALICE has a typical collider geometry — they share common aspects when reconstruction is concerned. The thesis describes: — general modifications to the Kalman filter method, which allows one to accelerate, to improve, and to simplify existing fit algorithms; — developed algorithms for track fit in CBM and ALICE experiment, including a new method for track extrapolation in non-homogeneous magnetic field. — developed algorithms for primary and secondary vertex fit in the both experiments. In particular, a new method of reconstruction of decayed particles is presented. — developed parallel algorithm for the on-line tracking in the CBM experiment. — developed parallel algorithm for the on-line tracking in High Level Trigger of the ALICE experiment. — the realisation of the track finders on modern hardware, such as SIMD CPU registers and GPU accelerators. All the presented methods have been developed by or with the direct participation of the author

J/[phi] level one trigger based on the Cellular Automaton method for CBM experiment

Głównym tematem pracy jest selekcja zdarzeń zawierających mezon J /ip przy użyciu Detektora Promieniowania Przejścia. Stworzone procedury działają na niskim poziomie (Poziom 1) systemu akwizycji danych eksperymentu Compressed Baryonic Matter. Na potrzeby poszukiwania sygnatury mezonu stworzono dedykowany algorytm rekonstrukcyjny. Jako sygnaturę wybrano parę e+e_ z pędem poprzecznym każdej cząstki pt > 1 GeV/c i o masie niezmienniczej w okolicach 3.1 GeV/c2. Algorytm rekonstrukcyjny bazuje na idei Automatu Komórkowego, optymalnej dla równoległego przetwarzania danych. Podczas selekcji, zdarzenia pozbawione interesujących informacji są odrzucane a te zawierające sygnaturę rozpadu J/ip są akceptowane. Algorytm rekonstruuje tory wysokopędowych (p > 1 GeV/c) cząstek z pojedynczego centralnego zderzenia Au+Au przy energii 25 GeV/nukleon z wydajnością 92.6% w czasie 0.24 s na standardowym. 3-gigahercowym procesorze klasy Pentium 4. Dla zderzeń peryferyjnych przy tej samej energii, wydajność dla wysokopędowych cząstek wynosi 89.7% a czas jednego zdarzenia to 0.05 s. Wyniki pokazują, że oparta na sygnaturach selekcja zdarzeń pozwala na redukcję ilości zdarzeń tła dla kolizji peryferyjnych o czynnik 1000. przepuszczając 1 zdarzenie tła na 1000 przy zachowaniu 11.7 % zdarzeń z sygnałem z rozpadu J/ip . Oferuje 1000 razy więcej czasu dla systemów analizy wyższego rzędu na przeprowadzenie dodatkowych operacji w trybie on-line