Desenvolvimento de algoritmo de clusterização para calorímetro frontal do experimento ALICE no LHC

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Danilo Anacleto Arruda da Silva
Orientador(a): Nelson Carlin Filho
Banca de defesa: Joel Mesa Hormaza, Marco Aurelio Lisboa Leite
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade de São Paulo
Programa de Pós-Graduação: Física
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: https://doi.org/10.11606/D.43.2014.tde-05122014-110857
Resumo: O Grande Colisor de Hádrons (Large Hadron Collider - LHC) é um acelerador de prótons e íons pesados localizado no CERN (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire). Em um de seus experimentos, ALICE (A Large Ion Collider Experiment ), está sendo projetado um detector dedicado a explorar os aspectos únicos de colisões núcleo-núcleo. A principal finalidade do ALICE é estudar a formação de um novo estado da matéria, o plasma de quarks e glúon. Para isto devem-se ter medidas precisas de hádrons, elétrons, múons e fótons produzidos em colisões chumbo-chumbo. Assim está sendo proposto um calorímetro frontal (Foward Calorimeter - FoCal) como um upgrade para o ALICE. A função deste calorímetro é o estudo das funções de distribuição de pártons (Partons distribuction Functions - PDF) no regime de pequenos valores do x de Bjorken. Nesta região é esperado que estas PDFs tenham um comportamento não linear devido ao processo de saturação de glúons. Para o estudo desta região é necessária a medida de fótons diretos produzidos na colisão. Estes, por sua vez, ficam mascarados pelo fundo de fótons provenientes do decaimento de píon, o que leva a uma necessidade de suas identificações. Com isto surge a oportunidade para a utilização do método de clusterização que é uma ferramenta de mineração de dados. Este trabalho contribuiu para o desenvolvimento inicial de um algoritmo de clusterização para o calorímetro FoCal.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Desenvolvimento de algoritmo de clusterização para calorímetro frontal do experimento ALICE no LHC Development of clustering algorithm for foward calorimeter in the ALICE experiment at the LHC 2014-09-22Nelson Carlin FilhoJoel Mesa HormazaMarco Aurelio Lisboa LeiteDanilo Anacleto Arruda da SilvaUniversidade de São PauloFísicaUSPBR Calorimetria Calorimetry Clustering method Color glass condensate Física de alta energia High energy physics Métodos de clusterização O Grande Colisor de Hádrons (Large Hadron Collider - LHC) é um acelerador de prótons e íons pesados localizado no CERN (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire). Em um de seus experimentos, ALICE (A Large Ion Collider Experiment ), está sendo projetado um detector dedicado a explorar os aspectos únicos de colisões núcleo-núcleo. A principal finalidade do ALICE é estudar a formação de um novo estado da matéria, o plasma de quarks e glúon. Para isto devem-se ter medidas precisas de hádrons, elétrons, múons e fótons produzidos em colisões chumbo-chumbo. Assim está sendo proposto um calorímetro frontal (Foward Calorimeter - FoCal) como um upgrade para o ALICE. A função deste calorímetro é o estudo das funções de distribuição de pártons (Partons distribuction Functions - PDF) no regime de pequenos valores do x de Bjorken. Nesta região é esperado que estas PDFs tenham um comportamento não linear devido ao processo de saturação de glúons. Para o estudo desta região é necessária a medida de fótons diretos produzidos na colisão. Estes, por sua vez, ficam mascarados pelo fundo de fótons provenientes do decaimento de píon, o que leva a uma necessidade de suas identificações. Com isto surge a oportunidade para a utilização do método de clusterização que é uma ferramenta de mineração de dados. Este trabalho contribuiu para o desenvolvimento inicial de um algoritmo de clusterização para o calorímetro FoCal. The Large Hadron Collider (LHC) is a CERN\'s accelerator that collides protons and heavy ions. One of its experiments, ALICE, is building a new detector to explore new aspects of heavy ions collisions. The Alice\'s main goal is to study the formation of quark-gluon plasma (QGP). To do that it\'s necessary to get accurate data on hadrons, electrons, muons and gammas created in lead-lead collision. So, to accomplish that a new calorimeter is in study to scan the foward region of experiment, the Foward Calorimeter (FoCal). It\'s proposed to study Parton Distribution Functions (PDFs) in a regime of very small Bjorken-x, where it is expected that the PDFs evolve non-linearly due to the high gluon densities, a phenomena referred to as gluon saturation.But to do that it\'s required to measure the direct gammas created on collision. These fotons are blended on by fotons descendant of pion. So there\'s a need to separate it from the direct gammas. One way to solve this problem is to use clustering methods (a type of mining data algorithm). This work helped on early stages of development that clustering algorithm. https://doi.org/10.11606/D.43.2014.tde-05122014-110857info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:17:52Zoai:teses.usp.br:tde-05122014-110857Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:55Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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