Какие алгоритмы используются для реконструкции треков в камерах Вильсона?

В частности, меня интересуют любые алгоритмы, которые могут надежно отделять несколько дорожек друг от друга.

Ответы (1)

Исторически сложилось так, что все алгоритмы, используемые для понимания следов в облачных и пузырьковых камерах, работали на человеческих платформах . Интересно, что после первого поколения это были в основном не физики, а наемные работники (и в основном женщины).

Однако у ручного сканирования есть некоторые недостатки, в частности низкая скорость обработки (даже при высокой степени параллелизации) и сложность точной оценки эффективности анализа.

Недавно произошло два интересных события

  1. Пузырьковые камеры вернулись для некоторых процессов с нулевым фоном, таких как прямое обнаружение темной материи .

  2. Внедрение крупномасштабных камер временной проекции с жидким аргоном (LArTPC).

LArTPC были описаны как «электронные пузырьковые камеры» 1 , поскольку они потенциально обеспечивают пространственное разрешение субмиллиметрового уровня в трех измерениях в очень больших объемах 2 и поддерживают непрерывный сбор данных.

Я знаю два LArTPC, которые привели к статьям: ICARUS (крупномасштабное устройство в Гран-Сассо) и Argoneut (небольшой испытательный стенд в Фермилабе). И несколько из них либо строятся, либо планируются: microBooNE (в Фермилабе), система дальнего детектора LBNE (очень крупный будущий проект) и недавно запланированный ближний детектор для новой линии луча в ЦЕРНе .

Насколько я знаю, ни у кого пока нет действительно удовлетворительного, полностью автоматизированного анализа больших и сложных событий. Все документы ICARUS, которые я читал, описывают результаты, частично отсканированные вручную. Хотя Argoneut опубликовал ряд статей, работа над улучшением анализатора продолжается.

Основой программного обеспечения, которое мы пишем для Argoneut, microBooNE и LBNE, является объединение ряда хорошо известных инструментов сообщества распознавания изображений (кластеризация, поиск линий, поиск вершин) с некоторыми старыми рабочими лошадками из физики элементарных частиц (фильтры Калмана, помимо в подходе), и мы можем получить хорошие результаты для некоторых событий. Работа продолжается на нескольких линиях атаки.

1 Это немного оптимистично, потому что есть некоторые конфигурации треков, которые можно увидеть в настоящей пузырьковой камере, которые затруднят любой мыслимый анализ в TPC, но считается (и надеется!), что флуктуации в треках сломают проблемные симметрия почти во всех случаях.

2 Тот, над которым я работаю, имеет активный объем более 50 кубических метров, а дальний детектор LBNE планируется во много раз больше.

Полное раскрытие информации Я являюсь автором некоторых статей Argoneut и являюсь соавтором microBooNE и LBNE.

Очень интересный материал, похоже, вы, ребята, о том, где я с методами на основе изображений и оценки состояния, мне будет интересно посмотреть, какие дальнейшие результаты вы получите.
ALEPH TPC хорошо распознавал треки. Также был микровершинный детектор (тоже поиск треков). ieeexplore.ieee.org/xpl/…
@annav Мы можем прекрасно выполнять базовое отслеживание, но большие LArTPC - это весь детектор (поэтому мы также должны получить импульс, калориметрию и PID), и для экспериментов с нейтрино мы априори не знаем , где ожидать первичную вершину; все это усложняет задачу создания полностью общего анализатора. TPC с жидкой фазой также работают иначе, чем газовые, кроме того, нам нужна возможность управлять более чем 20 000 попаданий на плоскость за событие. На самом деле мы могли бы использовать людей, знакомых с кодом этой машины, но сейчас у нас их нет.
Какие алгоритмы используются для реконструкции треков в камерах Вильсона?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v