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μ の直接クラスターの他にクラスターが生成されていることが全イベントの 10% 以上あった。
Outer barrel のクラスター数が 1 こだけのイベントを選び、residual +/- 7 strip を許容することで検出効率 99.7% を得た。
Truth vertex と池本再構成 vertex の位置を比較した。
Vertex 変動 pp 衝突 MC で、truth vertex の位置を用いて検出効率を求めた。Vertex 固定の場合より検出効率が低下した 。Window を 1 cm にして85% 程度。
Q. なぜヒストグラムに細いピークと太いピークの 2 成分があるのか?
A. まだわかっていない
現在は 1 cm 以内に別のクラスタガーがある場合、両方のクラスターを解析に加えていない。このカットウィンドウを 3 cm とか 5 cm にして、景気よくデータをカットしよう。
MDC2 pp minimum bias MC を使おう。
やり方は糠塚が指導する。
2024/9 プレリミナリー取得時から sPHENIX ソフトウェアのアップデートがあり,INTT streaming data の触り方も変わります。糠塚が 2, 3 日触ってみた所感をレポートします。
宍倉解析のために磁場なし実データを探している。見つけたのは
だった。
トリガーに対応するクラスターのみを解析するために,Fun4All 周りの調査を進めている。
2024/09 にプレリミナリーを取得して以降,ソフトウェアアップデートにより
なるものが追加されていた。これらと TrkrHit, TrkrCluster, GL1 packet を使い,トリガーのタイミングに取得された TrkrCluster を選択する方法を考えている。
Official DST の InttRawHit を見ると,同一 Fun4All イベントに異なる BCO (40 bit, GTM BCO) を持つヒットがあった。
Streaming readout INTT は 1 ストロボ = 120 BCO = RHIC ビームが 1 周する時間 に取得したヒットをすべて同じイベントとして記録する。
同じイベントのヒットは同一 GTM BCO を持つはずなのに異なるものがあったので,問題かもしれない。
← TPC の積分時間を考慮して RHIC 3, 4 周分の INTT ヒットをひとつのイベントに入れているはず(蜂谷)
←← 確認しました:https://github.com/sPHENIX-Collaboration/coresoftware/commit/e5b40f86a141905e9664915276d3a4a95887c020 (糠塚)
クラスタリングは問題ないはず。TrkrClusterHitAssoc は RHIC の周回を気にしないでクラスターとヒットの対応を記録していた。ソフトが正しくデータを処理しているのかこれから確認する。