ATLASソフトウエア講習会2016



Athenaを用いてシミュレーションを行うとともに実データの解析も出来ます。下図はそれらの流れを示しています。

FullChain.png

  • イベント生成(Generation)
    • 検出器に食わせるための物理事象そのもののシミュレーション。いろいろなイベントジェネレータが使われます。
  • 検出器シミュレーション(Simulation)
    • 生成イベントの粒子の検出器中での振る舞い(物質との反応や粒子の崩壊など)をGeant4や簡易シミュレーターAtlfast-IIを用いてシミュレーションします。
      この段階では物質を通過した時刻、場所とそこで落とされたエネルギー損失がデータとして残されます。
      Hitと呼ばれます。
  • デジタイゼーション(Digitization)
    • Hitデータを元に、検出器の信号をシミュレーションします。
      通過時刻、場所とエネルギー損失から信号の発生時間や大きさなどを計算します。
      その結果はDigitと呼ばれます。Digitは同等の情報を含むRDO(Raw Data Object)に変換されます。
  • 再構成(Reconstruction)
    • Byte Streamと呼ばれる実データもRDOに変換され、RDOを元にトラックやクラスターを再構成し粒子識別を行ないます。
      その結果をESD (Event Summary Data)として保存します。実際には解析のための物理情報を集約したAOD (Analysis Object Data)も同時に生成しています。
    • RUN1で用いたAODはPOOL形式だったため、ROOTでは直接読めませんでしたが、RUN2ではROOTでも読める形式に変わり、xAODと呼ばれています。今はAOD=xAODなので、xが付いたり、付かなかったりしますが、同じ形式を意味します。
  • 解析用データ作成(Derivation)
    • AODでもファイルサイズが大きいので、AODから興味のあるイベントの、興味があるオブジェクトの、必要な変数のみを抜き出してDAOD(Derived AOD)として記録します。
  • 解析(Analysis)
    • ESDやAODやDAODを元に、ROOTで扱えるntuple (ROOTではTTreeと呼ばれる)やヒストグラムを生成します。

ここでは動作確認のため、ヒッグス粒子がZ粒子とともに生成され、ヒッグス粒子がボトムクォーク対に崩壊し、Z粒子がミューオン対に崩壊するイベントを処理することで、一連のチェーンを追いかけてみましょう。

アトラス実験ではシミュレーションも実データの処理も中央管理で生成、処理しているので、自分で行うことは少ないと思います。
しかし、完全なブラックボックスにしないために一度チェーンを追いかけることは有効だと思います。
処理はtransformという*_tf.pyでファイル名が終わるスクリプトで行われます。

準備

$ export ATLAS_LOCAL_ROOT_BASE=/cvmfs/atlas.cern.ch/repo/ATLASLocalRootBase
$ alias setupATLAS='source ${ATLAS_LOCAL_ROOT_BASE}/user/atlasLocalSetup.sh'
$ setupATLAS
$ asetup AtlasProduction 20.7.8.9 --testarea=~/tutorial2016

を実行し、Athenaが使えるようにします。(.bashrcなどで既にsetupATLASを使えるようにしてあれば、最初の2つのコマンドを実行する必要はありません。)

$TestAreaの下にchainというディレクトリを作って、そこで作業するようにしましょう。

$ cd $TestArea
$ mkdir chain
$ cd chain

$TMPDIRディレクトリ

今回は使いませんが、
出力ファイルサイズが1 GB程度よりも大きくなる場合、/home/の下でなく、/tmp/の下で作業しましょう。
/tmp/$USERを$TMPDIRという環境変数に設定し、ディレクトリを作り、そこに移動します。

$ export TMPDIR=/tmp/$USER
$ mkdir $TMPDIR
$ cd $TMPDIR

/tmpはそれぞれのマシンで違うので、どのマシンを使っているか記録するか、出力をホームディレクトリにコピーするようにしましょう。

FroNTierの設定

login.icepp.jpを使う時はFroNTierのプロキシを追加します。

$ export FRONTIER_SERVER=$FRONTIER_SERVER"(proxyurl=http://conddb-px02.icepp.jp:3128)"

もしくは、

$ export FRONTIER_SERVER="(serverurl=http://atlasfrontier-ai.cern.ch:8000/atlr)(serverurl=http://lcgft-atlas.gridpp.rl.ac.uk:3128/frontierATLAS)(serverurl=http://frontier-atlas.lcg.triumf.ca:3128/ATLAS_frontier)(serverurl=http://ccfrontier.in2p3.fr:23128/ccin2p3-AtlasFrontier)(proxyurl=http://conddb-px02.icepp.jp:3128)"

イベント生成

使うコマンド

$ Generate_tf.py --help

とすると、使える引数が表示されます。

  • --runNumber: ラン番号
  • --ecmEnergy: 重心系での全エネルギー
  • --firstEvent: 最初のイベントのイベント番号
  • --randomSeed: 乱数の種の初期値
  • --jobConfig: イベントジェネレータの設定をするためのPythonのファイル
  • --inputGeneratorFile: パートンレベルのイベントジェネレータの出力ファイル。Pythiaなど要らないジェネレータもある。
  • --inputGenConfFile: イベントジェネレータの設定ファイル。
  • --evgenJobOpts: jobConfigに使うファイルを含むtar.gzファイル
  • --outputEVNTFile: 出力ファイル名
  • --preInclude: デフォルトでない設定を使うためにメインの設定前に読み込むPythonファイル
  • --postInclude: デフォルトでない設定を使うためにメインの設定後に読み込むPythonファイル
  • --maxEvents: 処理するイベント数

コマンドの実行

$ Generate_tf.py --ecmEnergy 13000 --firstEvent 1 --randomSeed 1 --jobConfig MC15JobOptions/MC15.341102.Pythia8EvtGen_A14NNPDF23LO_ZllH125_bb.py --outputEVNTFile EVNT.pool.root --runNumber 341102 --maxEvents 10 --evgenJobOpts MC15JobOpts-00-00-51_v6.tar.gz

2分くらいで、Pythia8を使って10イベントのZH->llbb過程が生成されます。

生成されたEVNTファイルの確認

$ checkFile.py EVNT.pool.root

で、生成されたファイルに含まれるコンテナが表示されます。

## opening file [EVNT.pool.root]...
## importing ROOT...
## importing ROOT... [DONE]
## opening file [OK]
File:EVNT.pool.root
Size:      402.035 kb
Nbr Events: 10

================================================================================
     Mem Size       Disk Size        Size/Evt      MissZip/Mem  items  (X) Container Name (X=Tree|Branch)
================================================================================
       5.619 kb        0.898 kb        0.090 kb        0.000       10  (T) DataHeader
--------------------------------------------------------------------------------
       0.859 kb        0.239 kb        0.024 kb        0.000        1  (B) EventStreamInfo_p3_StreamEVGEN
       2.571 kb        0.300 kb        0.030 kb        0.000       10  (B) EventInfo_p4_McEventInfo
       0.838 kb        0.303 kb        0.030 kb        0.000        1  (T) DataHeader
       1.011 kb        0.409 kb        0.041 kb        0.000        1  (T) DataHeaderForm
       1.362 kb        0.535 kb        0.054 kb        0.000        1  (B) IOVMetaDataContainer_p1__TagInfo
      10.313 kb        0.828 kb        0.083 kb        0.154       20  (T) DataHeaderForm
    1205.570 kb      379.233 kb       37.923 kb        0.000       10  (B) McEventCollection_p5_GEN_EVENT
================================================================================
    1228.145 kb      382.746 kb       38.275 kb        0.000       10  TOTAL (POOL containers)
================================================================================
## Bye.

McEventCollection_p5_GEN_EVENTが一番重要なコンテナで、McEventCollectionがクラス名、p5が5番目のバージョン、GEN_EVENTがキー(名前)を意味しています。

使われたリリースなどのメタデータと呼ばれる設定の情報を見るにはcheckMetaSG.pyコマンドを使います。

$ checkMetaSG.py EVNT.pool.root
## checking [EVNT.pool.root]...
Py:AthFile           INFO opening [EVNT.pool.root]...
===========================================================================================
## Content of AthFile.fopen(EVNT.pool.root).fileinfos
===========================================================================================
                           key | value
-------------------------------+--------------------------
                     file_type | pool
                     beam_type | ['collisions']
                     file_size | 411684
                      nentries | 10
                     file_guid | E8E78932-1AD9-3641-90E9-03B96CCA903A
             mc_channel_number | []
                  stream_names | ['StreamEVGEN']
                      run_type | ['N/A']
                conditions_tag | None
                    run_number | [341102L]
                   beam_energy | [6500000.0]
                      geometry | None
                   file_md5sum | 3eb63c16b4e0722cf7daf9d78f35504d
                      evt_type | ('IS_SIMULATION', 'IS_ATLAS', 'IS_PHYSICS')

===========================================================================================
## IOVMetaData (fileinfos['metadata']):
                        folder | key                       | type    | value
-------------------------------+---------------------------+---------+---------------------
                      /TagInfo | specialConfiguration      | str     | NONE
                               | beam_energy               | int     | 6500000
                               | evgenProcess              | str     |
                               | beam_type                 | str     | collisions
                               | evgenTune                 | str     | A14 NNPDF23LO
                               | generators                | str     | Pythia8+EvtGen
                               | AtlasRelease              | str     | AtlasProduction-20.7.8.9
                               | lhefGenerator             | str     |
===========================================================================================
## Bye.

検出器シミュレーション

生成イベントの粒子の検出器中での振る舞い(物質との反応や粒子の崩壊など)をGeant4や簡易シミュレーターAtlfast-IIを用いてシミュレーションします。

$ Sim_tf.py --help

を実行すると、使える引数が表示されます。

  • --inputEVNTFile: 入力のイベントのファイル名
  • --outputHITSFile: 出力のGeant4ヒットのファイル名
  • --maxEvents: 処理する最大のイベント数(maxEvents -1で全イベントを処理する)
  • --skipEvents: 最初に処理せずにスキップするイベント数
  • --geometryVersion: アトラス検出器の配置の設定のバージョン
  • --conditionsTag: アトラス検出器の状態の設定のタグ
  • --DataRunNumber: 検出器の状態を指定するために用いるラン番号
  • --randomSeed: 乱数の種の初期値
  • --physicsList: ハドロン相互作用のモデル
  • --firstEvent: 最初のイベントのイベント番号
  • --simulator: MC12G4, ATLFASTII, ATLFASTIIFなどがある。
  • --preInclude: 特別な設定のために最初に読み込むPythonファイル
  • --postInclude: 特別な設定のために最後に読み込むPythonファイル
  • --truthStrategy: Truth情報の残し方でMC12, MC15, Validationなどがあります。
  • --DBRelease: FronTierを使わずに、CVMFS上にあるファイルを使う時に指定します。
$ Sim_tf.py --inputEVNTFile EVNT.pool.root --outputHITSFile HITS.pool.root --maxEvents 2 --skipEvents 0 --geometryVersion ATLAS-R2-2015-03-01-00_VALIDATION --conditionsTag OFLCOND-MC15c-SDR-09 --DataRunNumber 284500 --randomSeed 1 --physicsList FTFP_BERT --firstEvent 1 --simulator MC12G4 --preInclude EVNTtoHITS:SimulationJobOptions/preInclude.BeamPipeKill.py --postInclude RecJobTransforms/UseFrontier.py --truthStrategy MC12

で、今作ったイベントのファイルを使って、Geant4を用いた検出器シミュレーションが行われます。
とても時間が掛るので、処理イベント数を2イベントだけにしています。
16分くらいで終わると思います。

デジタイゼーションと再構成

検出器の信号のシミュレーションであるデジタイゼーションを行いRDOを作成します。
引き続いて、トラックやクラスターの再構成し粒子識別を行ないます。
その結果をESD(Event Summary Data)として保存します。
解析のための物理情報を集約したAOD(Analysis Object Data)も同時に生成します。
これらをReco_tf.pyコマンドを使って、一度に行います。

$ Reco_tf.py --help

を実行すると、使える引数が表示されます。
出力ファイル名を指定することで非常に多くの種類の出力ファイルを生成することができます。

  • --inputHITSFile: 入力のヒットファイル
  • --outputRDOFile: 出力のRDOファイル
  • --inputBSFile: 入力のバイトストリーム(BS, RAW)ファイル
  • --inputRDOFile: 入力のRDOファイル
  • --inputAODFile: 入力のAODファイル
  • --outputESDFile: 出力のESDファイル
  • --outputAODFile: 出力のAODファイル
  • --outputHISTFile: 出力のデータクォリティー確認用のヒストグラムのファイル
  • --maxEvents: 処理する最大のイベント数
  • --preInclude: 特別な設定のために読み込むPythonのファイル
  • --preExec: 特別な設定のために実行するPythonのコマンド
  • --geometryVersion: アトラス検出器の配置の設定のバージョン
  • --conditionsTag: アトラス検出器の状態の設定のタグ
  • --numberOfLowPtMinBias: 付け加えられる1バンチ交差あたりのhigh-pT minimum biasイベントの数
  • --numberOfHighPtMinBias: 付け加えられる1バンチ交差あたりのhigh-pT minimum biasイベントの数
  • --inputLowPtMinbiasHitsFile: 付け加えられるlow-pT minimum biasイベントのヒットファイル
  • --inputHighPtMinbiasHitsFile: 付け加えられるhigh-pT minimum biasイベントのヒットファイル
  • --jobNumber: ジョブの番号
  • --digiSeedOffset1: 乱数の種の初期値その1
  • --digiSeedOffset2: 乱数の種の初期値その2
$ Reco_tf.py --autoConfiguration everything --inputHITSFile HITS.pool.root --outputRDOFile RDO.pool.root --outputESDFile ESD.pool.root --outputAODFile AOD.pool.root --maxEvents -1 --geometryVersion ATLAS-R2-2015-03-01-00 --conditionsTag OFLCOND-MC15c-SDR-09 --digiSeedOffset1 1 --digiSeedOffset2 1 --postInclude RecJobTransforms/UseFrontier.py 

で、いま作ったHITS.pool.rootの情報を使って、検出器のチャンネルからの信号をシミュレーションします。20分くらい掛ります。

イベント生成の時と同様に、checkFile.pyで含まれているコンテナを表示できます。

$ checkFile.py RDO.pool.root
Warning in <TInterpreter::ReadRootmapFile>: class  CP::IPileupReweightingTool found in PileupReweightingDictDict.so  is already in PileupReweightingDict.so
Warning in <TInterpreter::ReadRootmapFile>: class  CP::PileupReweightingTool found in PileupReweightingDictDict.so  is already in PileupReweightingDict.so
Warning in <TInterpreter::ReadRootmapFile>: class  SG::GenericElementLinkBase<SG::IdentContIndexingPolicy<Muon::MuonPrepDataContainer<Muon::MuonPrepDataCollection<Muon::MdtPrepData> > > > found in MuonRIO_OnTrackDict.so  is already in iMuGirlStauDict.so
Warning in <TInterpreter::ReadRootmapFile>: class  pair<unsigned int,double> found in CaloEventDict.so  is already in libPileupReweightingLib.so
Warning in <TInterpreter::ReadRootmapFile>: class  pair<unsigned int,unsigned int> found in AtlasSTLAddReflexDict.so  is already in libPileupReweightingLib.so
Warning in <TInterpreter::ReadRootmapFile>: class  pair<int,float> found in libCore.so  is already in AtlasSTLAddReflexDict.so
Warning in <TInterpreter::ReadRootmapFile>: class  pair<string,double> found in libCore.so  is already in AtlasSTLAddReflexDict.so
Py:AthFile           INFO loading cache from [athfile-cache.ascii.gz]...
Py:AthFile           INFO loading cache from [athfile-cache.ascii.gz]... [done]
## opening file [RDO.pool.root]...
## importing ROOT...
## importing ROOT... [DONE]
## opening file [OK]
File:RDO.pool.root
Size:     4045.947 kb
Nbr Events: 2

================================================================================
     Mem Size       Disk Size        Size/Evt      MissZip/Mem  items  (X) Container Name (X=Tree|Branch)
================================================================================
       1.729 kb        0.682 kb        0.341 kb        0.000        2  (T) DataHeader
--------------------------------------------------------------------------------
       0.875 kb        0.279 kb        0.140 kb        0.000        2  (B) Muon::MuonSimDataCollection_p1_RPC_SDO
       0.873 kb        0.293 kb        0.146 kb        0.000        2  (B) RecoTimingObj_p1_HITStoRDO_timings
       0.879 kb        0.295 kb        0.147 kb        0.000        2  (B) RecoTimingObj_p1_EVNTtoHITS_timings
       0.855 kb        0.306 kb        0.153 kb        0.000        1  (T) DataHeader
       1.018 kb        0.351 kb        0.175 kb        0.000        2  (B) InDetSimDataCollection_p2_BCM_SDO_Map
       1.070 kb        0.395 kb        0.197 kb        0.000        2  (B) CaloCalibrationHitContainer_p3_LArCalibrationHitActive
       1.086 kb        0.402 kb        0.201 kb        0.000        2  (B) CaloCalibrationHitContainer_p3_LArCalibrationHitInactive
       1.021 kb        0.408 kb        0.204 kb        0.000        2  (B) TileMuonReceiverContainer_p1_TileMuRcvCnt
       1.139 kb        0.437 kb        0.218 kb        0.000        2  (B) EventInfo_p4_McEventInfo
       1.346 kb        0.471 kb        0.235 kb        0.000        2  (B) BCM_RDO_Container_p0_BCM_RDOs
       1.471 kb        0.487 kb        0.244 kb        0.000        2  (B) RpcPadContainer_p2_RPCPAD
       1.202 kb        0.498 kb        0.249 kb        0.000        1  (T) DataHeaderForm
       1.590 kb        0.545 kb        0.272 kb        0.000        1  (B) IOVMetaDataContainer_p1__GLOBAL_BField_Maps
       1.470 kb        0.599 kb        0.299 kb        0.000        1  (B) EventStreamInfo_p3_StreamRDO
       5.145 kb        0.656 kb        0.328 kb        0.000        2  (B) TgcRdoContainer_p3_TGCRDO
       1.424 kb        0.669 kb        0.334 kb        0.000        2  (B) CscRawDataContainer_p3_CSCRDO
       1.762 kb        0.755 kb        0.377 kb        0.000        1  (B) IOVMetaDataContainer_p1__TagInfo
       6.283 kb        0.924 kb        0.462 kb        0.000        2  (B) Muon::CscSimDataCollection_p1_CSC_SDO
       2.455 kb        1.059 kb        0.529 kb        0.000        2  (B) MdtCsmContainer_p1_MDTCSM
       5.086 kb        1.121 kb        0.561 kb        0.000        2  (B) Muon::MuonSimDataCollection_p1_TGC_SDO
       2.545 kb        1.283 kb        0.642 kb        0.000        2  (B) TileTTL1Container_p1_TileTTL1MBTS
       3.223 kb        1.297 kb        0.648 kb        0.000        1  (B) IOVMetaDataContainer_p1__Digitization_Parameters
       2.651 kb        1.445 kb        0.723 kb        0.000        2  (B) TrackRecordCollection_p2_MuonExitLayer
       3.104 kb        1.480 kb        0.740 kb        0.000        1  (B) IOVMetaDataContainer_p1__Simulation_Parameters
       2.729 kb        1.515 kb        0.757 kb        0.000        2  (B) LArDigitContainer_p1_LArDigitContainer_MC_Thinned
       7.582 kb        1.938 kb        0.969 kb        0.000        2  (B) TileL2Container_p2_TileL2Cnt
      11.356 kb        2.298 kb        1.149 kb        0.140        4  (T) DataHeaderForm
       7.922 kb        2.537 kb        1.269 kb        0.000        2  (B) Muon::MuonSimDataCollection_p1_MDT_SDO
       5.844 kb        2.912 kb        1.456 kb        0.000        2  (B) TileDigitsContainer_p1_TileDigitsFlt
      17.817 kb       11.591 kb        5.795 kb        0.000        2  (B) TrackRecordCollection_p2_MuonEntryLayer
      17.078 kb       11.820 kb        5.910 kb        0.000        2  (B) TileHitVector_p1_MBTSHits
      83.408 kb       29.682 kb       14.841 kb        0.000        2  (B) TileDigitsContainer_p1_MuRcvDigitsCnt
     132.469 kb       54.310 kb       27.155 kb        0.000        2  (B) InDetRawDataContainer_p2_PixelRDOs
     285.926 kb       69.502 kb       34.751 kb        0.000        2  (B) TileRawChannelContainer_p1_MuRcvRawChCnt
     209.270 kb       84.699 kb       42.350 kb        0.000        2  (B) SCT_RawDataContainer_p3_SCT_RDOs
    1357.332 kb      101.176 kb       50.588 kb        0.000        2  (B) InDetSimDataCollection_p2_TRT_SDO_Map
     241.402 kb      102.212 kb       51.106 kb        0.000        2  (B) LArTTL1Container_LArTTL1HAD
     144.852 kb      119.340 kb       59.670 kb        0.000        2  (B) TileTTL1Container_p1_TileTTL1Cnt
     201.049 kb      126.117 kb       63.059 kb        0.000        2  (B) TrackRecordCollection_p2_CaloEntryLayer
     839.615 kb      150.380 kb       75.190 kb        0.000        2  (B) InDetSimDataCollection_p2_SCT_SDO_Map
     518.896 kb      219.057 kb      109.528 kb        0.000        2  (B) LArTTL1Container_LArTTL1EM
    1701.625 kb      239.929 kb      119.964 kb        0.000        2  (B) InDetSimDataCollection_p2_PixelSDO_Map
     871.846 kb      315.205 kb      157.603 kb        0.000        2  (B) McEventCollection_p5_TruthEvent
     615.668 kb      358.097 kb      179.048 kb        0.000        2  (B) TileRawChannelContainer_p1_TileRawChannelCnt
     799.932 kb      362.537 kb      181.269 kb        0.000        2  (B) InDetRawDataContainer_p2_TRT_RDOs
    1457.684 kb      527.053 kb      263.526 kb        0.000        2  (B) CaloCalibrationHitContainer_p3_LArCalibrationHitDeadMaterial
    5712.661 kb     1102.355 kb      551.178 kb        0.001        2  (B) LArRawChannelContainer_p4_LArRawChannels
================================================================================
   15295.264 kb     4013.396 kb     2006.698 kb        0.000        2  TOTAL (POOL containers)
================================================================================
## Bye.

AODはデータ構造が他のPOOLファイルとは異なるので、checkFile.pyとは別にcheckxAOD.pyというコマンドが用意されています。

$ checkxAOD.py AOD.pool.root
... (途中省略) ...
Py:AthFile           INFO loading cache from [athfile-cache.ascii.gz]...
Py:AthFile           INFO loading cache from [athfile-cache.ascii.gz]... [done]
## opening file [AOD.pool.root]...
## importing ROOT...
## importing ROOT... [DONE]
## opening file [OK]

================================================================================
         Event data
================================================================================
     Mem Size       Disk Size        Size/Evt      Compression  Items  Container Name (Type)
--------------------------------------------------------------------------------
       0.579 kb        0.094 kb        0.047 kb        6.177        2  BunchId (()) [EvtId]
       0.583 kb        0.096 kb        0.048 kb        6.092        2  EventTime (()) [EvtId]
       0.583 kb        0.096 kb        0.048 kb        6.092        2  RunNumber (()) [EvtId]
       0.585 kb        0.097 kb        0.048 kb        6.051        2  LumiBlockN (()) [EvtId]
       0.566 kb        0.098 kb        0.049 kb        5.800        2  EventWeight (()) [EvtId]
       0.591 kb        0.100 kb        0.050 kb        5.931        2  ConditionsRun (()) [EvtId]
       0.597 kb        0.103 kb        0.051 kb        5.819        2  EventTimeNanoSec (()) [EvtId]
       0.620 kb        0.105 kb        0.053 kb        5.880        2  EventNumber (()) [EvtId]
       0.620 kb        0.114 kb        0.057 kb        5.427        2  TrigConfKeys (xAOD::TrigConfKeys_v1) [Trig]
       0.687 kb        0.140 kb        0.070 kb        4.916        2  HLT_MuonFeatureContainer (MuonFeatureContainer_p3) [Trig]
       0.687 kb        0.141 kb        0.070 kb        4.882        2  MuonCaloEnergyCollection (MuonCaloEnergyContainer_p1) [Muon]
... (途中省略) ...
     143.171 kb       28.324 kb       14.162 kb        5.055        2  AntiKt10LCTopoJets (DataVector<xAOD::Jet_v1>) [Jet]
     335.555 kb       31.313 kb       15.657 kb       10.716        2  TruthEvents (DataVector<xAOD::TruthEvent_v1>) [Truth]
     157.367 kb       31.662 kb       15.831 kb        4.970        2  AntiKt4EMTopoJets (DataVector<xAOD::Jet_v1>) [Jet]
     150.683 kb       31.877 kb       15.938 kb        4.727        2  AntiKt4EMPFlowJets (DataVector<xAOD::Jet_v1>) [PFO]
     162.656 kb       33.644 kb       16.822 kb        4.835        2  AntiKt4LCTopoJets (DataVector<xAOD::Jet_v1>) [Jet]
     107.849 kb       36.337 kb       18.168 kb        2.968        2  TrigNavigation (xAOD::TrigNavigation_v1) [Trig]
     424.838 kb       68.617 kb       34.309 kb        6.191        2  TruthVertices (DataVector<xAOD::TruthVertex_v1>) [Truth]
     498.392 kb      191.504 kb       95.752 kb        2.603        2  TruthParticles (DataVector<xAOD::TruthParticle_v1>) [Truth]
--------------------------------------------------------------------------------
    5455.533 kb     1178.409 kb      589.205 kb        0.000        2  Total

================================================================================
         Categorized data
================================================================================
     Disk Size         Fraction    Category Name
--------------------------------------------------------------------------------
       0.783 kb        0.001       *Unknown*
       1.327 kb        0.002       EvtId
       4.742 kb        0.008       Calo
       7.586 kb        0.013       CaloTopo
       8.430 kb        0.014       MET
       9.386 kb        0.016       tau
      11.363 kb        0.019       MetaData
      14.200 kb        0.024       InDet
      19.938 kb        0.034       Muon
      26.219 kb        0.044       PFO
      29.752 kb        0.050       egamma
      63.099 kb        0.107       BTag
     100.025 kb        0.170       Trig
     145.717 kb        0.247       Truth
     146.635 kb        0.249       Jet
     589.205 kb        1.000       Total

================================================================================
CSV for categories disk size/evt and fraction:
Total,Jet,Truth,Trig,BTag,egamma,PFO,Muon,InDet,MetaData,tau,MET,CaloTopo,Calo,EvtId,*Unknown*
589.205,146.635,145.717,100.025,63.099,29.752,26.219,19.938,14.200,11.363,9.386,8.430,7.586,4.742,1.327,0.783
1.000,0.249,0.247,0.170,0.107,0.050,0.044,0.034,0.024,0.019,0.016,0.014,0.013,0.008,0.002,0.001
================================================================================

================================================================================
         Meta data
================================================================================
     Mem Size       Disk Size         Container Name
--------------------------------------------------------------------------------
       1.398 kb        0.290 kb       SuspectLumiBlocks
       1.547 kb        0.305 kb       IncompleteCutBookkeepers
       1.063 kb        0.309 kb       _LAR_LArAffectedRegionInfo
       1.143 kb        0.371 kb       _TRIGGER_HLT_PrescaleKey
       1.174 kb        0.393 kb       _TRIGGER_LVL1_Lvl1ConfigKey
       1.666 kb        0.396 kb       CutBookkeepers
       1.215 kb        0.425 kb       _TRIGGER_HLT_HltConfigKeys
       1.473 kb        0.522 kb       _GLOBAL_BField_Maps
       2.333 kb        1.109 kb       _TagInfo
       3.105 kb        1.268 kb       _Digitization_Parameters
       2.987 kb        1.457 kb       _Simulation_Parameters
       24.594 kb        2.236 kb       _TRIGGER_LVL1_Prescales
      22.055 kb        4.361 kb       StreamAOD
      34.727 kb        6.173 kb       _TRIGGER_LVL1_Menu
      43.788 kb        7.430 kb       EventFormat
      44.000 kb        8.685 kb       _TRIGGER_LVL1_Thresholds
      65.074 kb        9.337 kb       _TRIGGER_LVL1_ItemDef
     179.896 kb       29.512 kb       _TRIGGER_HLT_Prescales
    1283.194 kb      100.149 kb       TriggerMenu
    1820.777 kb      150.206 kb       _TRIGGER_HLT_Menu
--------------------------------------------------------------------------------
    3537.210 kb      324.934 kb       Total
================================================================================
## Bye.

Derivation

アトラスでは、興味があるイベントの、興味があるオブジェクトの、必要な変数のみを抜き出すことをderivationと呼んでいて、
出力をDAOD(Derived AOD)と呼びます。
Derivationを作る時には、AtlasProductionではなく、AtlasDerivationを用いる必要があります。

$ setupATLAS
$ lsetup 'asetup AtlasDerivation 20.7.8.7'
$ export FRONTIER_SERVER="(serverurl=http://atlasfrontier-ai.cern.ch:8000/atlr)(serverurl=http://lcgft-atlas.gridpp.rl.ac.uk:3128/frontierATLAS)(serverurl=http://frontier-atlas.lcg.triumf.ca:3128/ATLAS_frontier)(serverurl=http://ccfrontier.in2p3.fr:23128/ccin2p3-AtlasFrontier)(proxyurl=http://conddb-px02.icepp.jp:3128)"
$ cd ~/tutorial2016/chain/
$ Reco_tf.py --inputAODFile AOD.pool.root --outputDAODFile pool.root --reductionConf HIGG2D4

でレプトン2個以上とジェット1個以上が再構成されたイベントのみを取り出すderivation (HIGG2D4)を実行することができます。3分くらい掛かります。
上記のコマンドで、DAOD_HIGG2D4.pool.rootが出力されます。2イベント中1イベントのみが記録されました。

どのようなderivationが使用可能か、どのようなセレクションをしているかを簡潔にまとめたページは
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vzqMXKpu5yuXGAX0Pbb6NmY35aQa_jU_sj0kFU29mwI/edit#gid=1484460466
です。

グリッド上で実行する場合

Pandaを使えば、Transformをグリッドで実行できます。
https://twiki.cern.ch/twiki/bin/view/PanDA/PandaAthena#example_8_How_to_run_production

$ setupATLAS
$ lsetup 'asetup AtlasProduction 20.7.8.9 here'
$ lsetup emi
$ voms-proxy-init -voms atlas
$ lsetup panda
$ pathena --nJobs=20 --trf "Generate_tf.py --ecmEnergy 13000 --firstEvent 1 --randomSeed %RNDM:0 --jobConfig MC15JobOptions/MC15.341102.Pythia8EvtGen_A14NNPDF23LO_ZllH125_bb.py --outputEVNTFile %OUT.EVNT.pool.root --runNumber 341102 --maxEvents 5000 --evgenJobOpts MC15JobOpts-00-00-51_v6.tar.gz" --outDS=user.oda.EVNT.341102.Pythia8EvtGen_A14NNPDF23LO_ZllH125_bb/

デジタイゼーションと再構成はもっと複雑なので、 MC15bを見て下さい。

AMIタグについて

公式サンプルの設定はAMIタグで管理されていて、
https://ami.in2p3.fr/app/?subapp=amiTags_show
で、タグの設定や、2つのタグの比較などが行えます。

ターミナル上で表示させるには

$ setupATLAS
$ lsetup 'asetup AtlasProduction 20.7.8.9'
$ GetTfCommand.py --AMI r7725

を実行します。


添付ファイル: fileFullChain.png 91件 [詳細]

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Last-modified: 2016-12-21 (水) 17:09:03 (1063d)