Uso de la simulación Monte-Carlo en Física de Altas Energías

Geant es un marco, lo que significa que lo usa para crear aplicaciones que simulan el detector y la física que le interesan. La simulación puede incluir toda la física y el detector completo, incluida la electrónica y el disparador (es decir, puede escribir su simulación para que genera un archivo de datos que se parece al que obtendrá del experimento ¹ ). ²

Las diversas partes de Geant se validan al poder predecir correctamente los resultados de los experimentos. Los modelos particulares se ajustan a la física bien conocida al principio del análisis de los datos. Esto le permite obtener propiedades ópticas simuladas, ganancias del detector, etc., que coincidan correctamente con el instrumento real.

Geant también está muy documentado . Lea la introducción y los dos primeros capítulos de la Guía del usuario para desarrolladores de aplicaciones, que le brindarán los conceptos básicos. Después de eso, puede profundizar en los detalles peludos en las referencias de física y software. Hay mucho, demasiado para cubrir en una respuesta de Stack Exchange. (Quiero decir literalmente... si lo intentara, terminaría superando el límite de 32k caracteres por publicación).

Es útil saber que Geant4 se deriva de Geant3 y de esfuerzos anteriores. Esta cosa tiene una historia que se remonta a décadas y ha sido probada en miles de experimentos grandes y pequeños.

El uso en la búsqueda de Higgs es algo como esto

• Tenemos una teoría, el modelo estándar, que nos dice qué acoplamiento esperar para la partícula que esperamos detectar.
• Escribimos (y probamos) un módulo de física Geant que implementa esa física. Quizás más de uno. Es posible que necesitemos escribir un nuevo generador de eventos o modificar uno existente en paralelo a este esfuerzo.
• Construyes una simulación gigante de tu detector. Incluye una simulación de la electrónica, disparador, etc. ³
• Simula una gran cantidad de datos del canal deseado y de posibles canales de interferencia (incluido el ruido del detector y los fondos). Vas a usar un clúster o una cuadrícula para esto, porque es un gran problema .
• Combina estos datos simulados.
• Usted ejecuta su análisis en los datos simulados. ⁴
• Extrae de estos resultados una señal "esperada".

En realidad, hizo todo lo anterior con menor precisión varias veces durante la fase de diseño y financiación y utilizó esos resultados para determinar la cantidad de datos que tendría que recopilar, qué tipo de densidades de instrumentación necesitaba, qué tasa de datos tenía que poder para apoyar y así sucesivamente hasta la saciedad .

Una vez que tenga los datos, comience mostrando que:

1. Puede detectar mucha física conocida en su detector (para validar el detector y encontrar problemas inesperados) ⁵

2. Que su modelo represente correctamente la respuesta del detector a esa física bien conocida (para permitirle depurar y ajustar su modelo)

Luego, es posible que deba volver a ejecutar algunos de los procesos "esperados".

Solo entonces puede intentar comparar los datos con las expectativas. ⁶

¹ De hecho, el formato de datos a menudo se analiza y se depura desde el MC antes de que se construya el experimento.

² Para experimentos grandes y complicados como los del LHC, Geant suele combinarse con uno o más generadores de eventos externos. En los experimentos con neutrinos en los que estoy trabajando actualmente, eso significa Genie y Cry. No estoy seguro de qué están usando los tipos del colisionador en este momento.

³ Por razones de velocidad, a menudo simulamos la electrónica y disparamos fuera del Geant propiamente dicho, pero esta decisión se toma caso por caso.

⁴ De hecho, el analizador a menudo se programa y depura desde la salida de MC antes de que haya datos reales.

⁵ Aquí es también de donde proviene la mayor parte de la repetición real de resultados en el mundo de la física de partículas. No obtendrá fondos para repetir la medición de BigExper de la regla WingDing Sum, pero si su espectrómetro NextGen propuesto puede hacer eso tan bien como su elegante New Physics (tm), lo ayudará con las agencias de financiamiento.

⁶ Muchos de estos pasos serán realizados por más de una persona/grupo en la colaboración para proporcionar copiosas verificaciones cruzadas y protección contra errores vergonzosos. (Ver también, el pequeño número de OPERA del año pasado...)

Creo que este nivel de confianza se determina estimando la sección transversal de fondo del modelo estándar

Creo que el nivel de confianza durante las charlas del 4 de julio viene dado por la estimación de la probabilidad de ruido de fondo, a partir de los propios datos, para cada canal, al menos por CMS .

Al estimar la sección transversal de fondo del modelo estándar, deben observar si ocurrieron todos los procesos conocidos, excepto la producción de Higgs, y luego tomar la relación de la sección transversal observada con la predicha.

son los llamados gráficos de Brasil, el 5 sigma aparece allí también.

Monte Carlos genera eventos según funciones generadoras.

1) Se genera un evento según una distribución de probabilidad teórica.

2) Las partículas resultantes se propagan a través de los detectores, es decir se toman los caminos a través de la simulación de los detectores, y allí se utilizan funciones generadoras secundarias, según el comportamiento de las partículas que atraviesan el material de los detectores: Fotones en el campo electromagnético calorímetro, muones en las cámaras de muones, etc.

3) largas series de eventos simulados crean un conjunto de datos que es el mismo que si viniera de todo el sistema de detección en línea.

Mucho antes de que aparezcan datos reales, los físicos estudian los eventos de monte carlo para explorar las limitaciones del experimento. Cuando aparecen los datos y los eventos de Monte Carlo simulan bien la mayor parte de las observaciones, hay confianza en que se comprende el detector y que las herramientas para evaluar la nueva física están funcionando.

Los eventos de Monte Carlo no son necesarios para declarar una señal. Son necesarios para evaluar la física de la señal.

Son necesarios para comprender los efectos del detector y las limitaciones teóricas y poder extraer medidas precisas de la sección transversal de los datos.