IEKP-KA/2013-8 - Institut fÃ¼r Experimentelle Kernphysik - KIT

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64 7. Vergleich von Methoden zur Protonen/Positronen Trennung Rejection 5 10 Rejection with signal efficiency 4 10 3 10 Neuronales Netzwerk 2 10 TrdQt Likelihood TrdK Calib Likelihood 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Sig Eff Abbildung 7.1.: Protonenunterdrückung mit der Signaleffizienz des neuronalen Netzwerks (dunkelblau), sowie des TrdQt- (rot) und des TrdK- Likelihoodverhältnisses (blau). Protonenunterdruckung 3 10 Neuronales Netzwerk TrdQt Likelihood TrdKCalib Likelihood 10 2 10 Rigiditat/GV Abbildung 7.2.: Protonenunterdrückung mit Rigidität im Bereich 5 − 300 GV für das neuronale Netzwerks (schwarz), sowie für das TrdQt- (rot) und TrdK- Likelihoodverhältnis (blau). 64
7.1. Reinheit der Separationsmethoden 65 Abbildung 7.3.: Übereinstimmung der Auswahl von Elektronen bei 90% Signaleffizienz durch die Likelihoodverhältnisse aus der TrdQt und der TrdK, sowie dem neuronalen Netzwerk. wird die Reinheit als Anteil von Signalereignissen in der Annahmeregion nach Gleichung 5.6 ermittelt. Mit bekannter Reinheit kann dann eine Analyse von ausgewählten Positronen und Elektronen durchgeführt werden. 7.1. Reinheit der Separationsmethoden Um die Reinheit zu ermitteln soll auch hier auf Flugdaten zurückgegriffen werden. Dazu wurde eine Methode gewählt, die eine selektierte Positronenauswahl an Schablonen aus Elektronen als Signal und Protonen als Untergrund anpasst. Als Schablone dient dabei die Verteilung der Ausgabewerte des Boosted Decision Trees durch das elektromagnetische Kalorimeter, unabhängig vom Übergangsstrahlungsdetektor. Damit kann ermittelt werden, wie das selektierte Positronensample zusammengesetzt ist. Um Schablonen zu erstellen muss eine Protonen- und Elektronenselektion unabhängig vom elektromagnetischen Kalorimeter durchgeführt werden. Dazu werden Ereignisse mit dem Übergangsstrahlungsdetektor selektiert. Man startet mit einer Ereignismenge aus Ereignissen mit Ladungsbetrag |Z| = 1 aus Spurdetektor, sowie einer maximalen Energieabgabe von weniger als 5, 0 MeV und einer durchschnittlichen Energieabgabe von weniger als 4, 0 MeV im Flugzeitdetektor, um Heliumkontamination zu vermeiden. Aus dieser Menge werden nun Protonen mit • Positive Ladung Z = +1 mit dem Spurdetektor • Proton mit TrdQt Likelihoodverhältnis und Elektronen mit • Negative Ladung Z = −1 mit dem Spurdetektor • Elektron mit TrdQt Likelihoodverhältnis in einem bestimmten Rigiditätsbereich selektiert. Man erhält aus der Verteilung der BDT Ausgabewerte Rigiditätsabhängige Schablonen, wie in Abbildung 7.4. Nun werden Positronen mit Ladung Z = +1 mittels der Methode selektiert, deren Reinheit ermittelt werden soll. An diese Verteilung werden die Schablonen durch Variieren der Gewichte angepasst, bis deren gewichtete Summe der Positronenauswahl bestmöglich entspricht. Dazu wird die Root Klasse TFractionFitter genutzt. Aus dem Gewicht der Elektronenschablone erhält 65
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Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 1
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1. Einleitung Die Teilchenphysik ko
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3 Abbildung 1.2.: Foto des AMS-02 D
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Seite 47 und 48: 5.3. Künstliche neuronale Netze 43
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Seite 53 und 54: 6.1. Selektion des Trainingssamples
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Seite 67: 7. Vergleich von Methoden zur Proto
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Seite 79 und 80: Literaturverzeichnis [1] NASA/WMAP
Seite 81: Literaturverzeichnis 77 [40] Bishop
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