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

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Barbosa, Davis Pereira
• Orientador(a): Cerqueira, Augusto Santiago , Andrade Filho, Luciano Manhães de
• Banca de defesa: Leite, Marco Aurelio Lisboa , Campos, Marcello Luiz Rodrigues de , Nóbrega, Rafael Antunes , Ribeiro, Moíses Vidal
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: 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
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/5839

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.