Tesi etd-09242008-112209 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
RAFANELLI, NICOLA
URN
etd-09242008-112209
Titolo
The Gigafitter in track reconstruction for the search of rare events at hadron colliders
Dipartimento
SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI
Corso di studi
SCIENZE FISICHE
Relatori
Relatore Prof. Dell'Orso, Mauro
Parole chiave
- gigafitter
- hadron colliders
- track reconstruction
Data inizio appello
17/10/2008
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
17/10/2048
Riassunto
L'alta luminosità ed energia raggiunte nei moderni collider adronici permettono la ricerca di eventi rari finora inaccessibili all'indagine sperimentale.
In particolare alcuni eventi fortemente soppressi nell'attuale formulazione del Modello Standard, come ad esempio il decadimento B0s->mumu, se individuati, potrebbero indicare la presenza di nuova fisica.
Le stesse caratteritiche che rendono i collider adronici il luogo ideale dove cercare eventi rari portano però ad una produzione di dati all'interno dei rivelatori che va ampliamente oltre le attuali capacità di registrarli. Un sistema di trigger è dunque necessario, e, in particolare, risulta molto efficace una selezione degli eventi che beneficia della ricostruzione online delle tracce delle particelle coivolte.
Affinché sia di una qualche utilità, tale ricostruzione necessita di alta efficienza e deve godere della piena risoluzione spaziale del rivelatore di tracce. Per questi motivi è stato a lungo ritenuto estremamente difficile e costoso, se non impossibile, un simile approccio.
La presenza delle tracce ricostruite dal processore SVT nel secondo livello di trigger dell'esperimento CDF, operante nel collider adronico Tevatron, ha infine dimostrato la fattibilità nonché l'efficacia di questo approccio.
Il nuovo collider adronico LHC, che sta entrando in funzione in questi giorni, data l’energia nel centro di massa di √s = 14 TeV, richiederà, soprattutto nella fase di alta luminosità a 10^34 cm-2 s-1 , un ulteriore sviluppo delle tecniche fin qui adoperate.
In questa tesi viene presentato il lavoro svolto dal candidato per lo sviluppo di un processore, basato sulla più recente tecnologia FPGA, capace di ricostruire i parametri di una traccia in tempi dell'ordine del nanosecondo: il Gigafitter.
Il Gigafitter nasce come l'evoluzione dell'attuale Track Fitter installato all'interno del processore SVT, ma rientra nello sviluppo di FTK (Fast Tracker), un nuovo processore che potrà migliorare le capacità di trigger dell'eperimento ATLAS in funzione ad LHC.
Nella prima parte della tesi si riassumono sinteticamente gli aspetti teorici che portano alla scelta dello studio dei decadimenti rari del quark b.
Vengono successivamente descritte alcune caratteristiche degli apparati sperimentali CDF e ATLAS per comprendere l'ambiente nel quale il Gigafitter dovrà operare.
Nel terzo capitolo viene presentato il processore FTK, esplicitando il metodo con il quale riesce a ricostruire le tracce di particelle cariche in tempi molto rapidi.
Il lavoro personale del candidato viene presentato nel quarto capitolo dove viene descritto in dettaglio il funzionamento del Gigafitter e le soluzioni tecniche adottate per il suo sviluppo.
Nel sesto capitolo vengono infine esposti degli studi che mettono in luce le capacità di Fast Tracker, con particolare riferimento allo studio del decadimento raro B0s->mumu.
In particolare alcuni eventi fortemente soppressi nell'attuale formulazione del Modello Standard, come ad esempio il decadimento B0s->mumu, se individuati, potrebbero indicare la presenza di nuova fisica.
Le stesse caratteritiche che rendono i collider adronici il luogo ideale dove cercare eventi rari portano però ad una produzione di dati all'interno dei rivelatori che va ampliamente oltre le attuali capacità di registrarli. Un sistema di trigger è dunque necessario, e, in particolare, risulta molto efficace una selezione degli eventi che beneficia della ricostruzione online delle tracce delle particelle coivolte.
Affinché sia di una qualche utilità, tale ricostruzione necessita di alta efficienza e deve godere della piena risoluzione spaziale del rivelatore di tracce. Per questi motivi è stato a lungo ritenuto estremamente difficile e costoso, se non impossibile, un simile approccio.
La presenza delle tracce ricostruite dal processore SVT nel secondo livello di trigger dell'esperimento CDF, operante nel collider adronico Tevatron, ha infine dimostrato la fattibilità nonché l'efficacia di questo approccio.
Il nuovo collider adronico LHC, che sta entrando in funzione in questi giorni, data l’energia nel centro di massa di √s = 14 TeV, richiederà, soprattutto nella fase di alta luminosità a 10^34 cm-2 s-1 , un ulteriore sviluppo delle tecniche fin qui adoperate.
In questa tesi viene presentato il lavoro svolto dal candidato per lo sviluppo di un processore, basato sulla più recente tecnologia FPGA, capace di ricostruire i parametri di una traccia in tempi dell'ordine del nanosecondo: il Gigafitter.
Il Gigafitter nasce come l'evoluzione dell'attuale Track Fitter installato all'interno del processore SVT, ma rientra nello sviluppo di FTK (Fast Tracker), un nuovo processore che potrà migliorare le capacità di trigger dell'eperimento ATLAS in funzione ad LHC.
Nella prima parte della tesi si riassumono sinteticamente gli aspetti teorici che portano alla scelta dello studio dei decadimenti rari del quark b.
Vengono successivamente descritte alcune caratteristiche degli apparati sperimentali CDF e ATLAS per comprendere l'ambiente nel quale il Gigafitter dovrà operare.
Nel terzo capitolo viene presentato il processore FTK, esplicitando il metodo con il quale riesce a ricostruire le tracce di particelle cariche in tempi molto rapidi.
Il lavoro personale del candidato viene presentato nel quarto capitolo dove viene descritto in dettaglio il funzionamento del Gigafitter e le soluzioni tecniche adottate per il suo sviluppo.
Nel sesto capitolo vengono infine esposti degli studi che mettono in luce le capacità di Fast Tracker, con particolare riferimento allo studio del decadimento raro B0s->mumu.
File
Nome file | Dimensione |
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tesi.pdf | 12.29 Mb |
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