General ======= **EXPERTroot** это фрэймворк для Монте-Карло симуляций откликов детекторов, реконструкции событий и анализа эксперимента EXPERT. Симуляции необходимы для оптимизации конструкции детекторов, предстказания эффективности и отношения сигнала к фону и разработки и тестирования алгоритмов анализа. Literature ---------- #. :download:`H. Geissel et al. EXPERT (EXOTIC PARTICLE EMISSION AND RADIOACTIVITY BY TRACKING) STUDIES AT THE SUPER-FRS SPECTROMETER, in VIIth International Symposium on Exotic Nuclei (EXON-2014), Kaliningrad, Russia, 8 - 13 Sept. 2014, pp.579-596. World Scientific, Singapore, 2015.<_bin/EXPERT_EXON2014_short.pdf>` Structure --------- .. figure:: _images/sructure.png :scale: 100 % :align: center EXPERTroot разработан на базе фрэймворка FAIRroot. FAIRroot является набором инструментов и подходов для создания и конфигурирования процедур симуляции, реконструкции и анализа. Большинство классов ER являются наследниками классов FAIRroot. В EXPERTroot классы делятся на следующие группы: #. Классы детекторов (наследованы от FairDetector) - в которых заложена логика сохранения информации об ионизации активных объёмов детекторов. #. Классы данных (наследованы от TObject, FairMCPoint, FairHit, ...) - определяют как выглядят структуры данных коллекций объектов, которые пишутся в выходные root файлы. #. Классы заголовков событий (наследованы от FairHeader и FairMCHeader) - определяет как выглядит структура данных объекта, описывающего событие в целом #. Классы задач (наследованы от FairTask) - реализуют логику моделирования отклика детектора (диджитизации), реконструкции события - поиска хитов, треков, вершин распада, анализа. #. Классы пассивных модулей (наследованы от FairModule) - загружают геометрию пассивных модулей и хранят необходимую информацию. #. Классы генераторов событий (наследованы от FairGenerator) - загружают в стек треков симуляции первичные треки. #. Классы обслуживающие логику работы базы данных параметров: 1. Сеты геометрических параметров GeoPar (наследованы от FairParGenericSet) - реализуют автоматическое чтение и запись информации о геометрии в БД параметров. 2. Сеты параметров электроники DigiPar (наследованы от FairParGenericSet) - реализуюет чтение и запись параметров электроники в БД параметров. 3. Фабрики контейнеров параметров (наследованы от FairContFact) - реализуют логику работы с контейнерами параметров. Реализованы как singleton. 4. Классы установок (setup) - является оболочкой над GeoPar и DigiPar и представляет интерфейс к информации, хранящейся в этих контейнерах. Реализованы как singleton. #. Классы распадов (наследованы от ERDecay) - реализуют произвольную логику распада - ручное вмешательство в процесс трекинга и состояния стека треков. #. Служебные классы: 1. ERMCApplication (наследован от FairMCApplication) - перегружен для реализации своей логики распадов. 2. ERRunSim (наследован от FairRunSim) - перегружен для реализации своей логики распадов. 3. ERDetector (наследован от FairDetector). 4. ERStack (наследован от FairGenericStack) - перегружен для возможности отладки. Содержит стек всех треков симуляции. 5. ERMCTrack (наслдедован от FairMCTrack) - перегружен для возможности отладки. Event-based workflow -------------------- .. figure:: _images/ev_based.png :scale: 100 % :align: center ER реализует workflow на базе событий. Монте-Карло событие содержит все продукты одного взаимодействия исследуемого иона с мишенью. Событие также может включать все типы фона, как корелирующего, так и не корелирующего с интересующей реакцией. Моделирование транспорта определяет депозиты энергии в активных объёмах каждого детектора. Моделирование отклика или диджитизация учитывает гранулярность электроники, неэффективности, шумы, тёмные счёты и продуцирует такую структуру данных сигнала, как если бы он был получен от реального детектора. Процедуры класстеризации и поиска хитов создают гипотезу о том, где пролетела частица. Процедура поиска трека определяет какие хиты принадлежат одному треку. Процедура идентификации частицы восстанавливает характеристики частицы по характеристикам треков и хитов. Физический анализ служит для тестирования на правдоподобность и получение конечной физической информации. Отметим, что все шаги после диджитизации являются одинаковыми как для симуляций, так и для реальных данных из эксперимента. User defined decays ------------------- Setup classes -------------