Study L1 bias on csa08 data:
include "L1TriggerConfig/L1GtConfigProducers/data/L1GtConfig.cff"
replace l1GtTriggerMenuXml.TriggerMenuLuminosity = "lumi1030"
replace l1GtTriggerMenuXml.DefXmlFile = "L1Menu2008_2E30.xml"
module selectL1 = HLTLevel1GTSeed{
# string L1SeedsLogicalExpression = "(L1_ZeroBias OR L1_SingleJetCountsHFTow OR L1_DoubleJetCountsHFTow OR L1_SingleJetCountsHFRing0Sum3 OR L1_DoubleJetCountsHFRing0Sum3 OR L1_SingleJetCountsHFRing0Sum6 OR L1_DoubleJetCountsHFRing0Sum6) AND NOT L1_SingleEG2 AND NOT L1_DoubleEG1"
string L1SeedsLogicalExpression = "L1_ZeroBias AND NOT L1_SingleEG2 AND NOT L1_DoubleEG1"
InputTag L1GtReadoutRecordTag = "hltGtDigis"
bool L1TechTriggerSeeding = False
InputTag L1GtObjectMapTag = "hltL1GtObjectMap"
InputTag L1CollectionsTag = "hltL1extraParticles"
InputTag L1MuonCollectionTag = "hltL1extraParticles"
}
mistery: if paretheses are added to the logical expression, the filter complains about products not present in the event ...
test: try L1MinBias OR L1_EG versus MinBias alone
phisym-eb160-ee710-up1.5-noL1EG.cfg.tmpl : L1MinBias AND NOT L1_SingleEG2 AND NOT DoubleEG1
Launched high threshold job (500 Mev in barrel) algorithm did not work (nans)
mercoledì 4 febbraio 2009
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2 commenti:
Mmm, better use this other recipe, although it does not allow complex expressions:
include "L1TriggerConfig/L1GtConfigProducers/data/L1GtConfig.cff"
replace l1GtTriggerMenuXml.TriggerMenuLuminosity = "lumi1030"
replace l1GtTriggerMenuXml.DefXmlFile = "L1Menu2008_2E30.xml"
module selectL1 = L1Filter{
InputTag inputTag = hltGtDigis
bool useAODRecord = False
bool useFinalDecision =False
vstring algorithms = {"L1_ZeroBias","L1_SingleEG2","L1_DoubleEG1"}
}
We have ran selecting on
L1_MinBias
L1_SingleEG2 or L1_DoubleEG2
for the second case the statistics is some 30%. So we ran on s43+s156 with the second selection. Algo works, residual miscalibration does not seem to scale as expected though.
Mail di Marghe:
Ciao Stefano
ho prvato a dare un'occhiata alle costanti, ma devo dire di non avere ancora chiara la situazione.
In ~obertino/public/PHISYM trovi qualche plot:
* ResMiscal43-156.pdf ResMiscal43.pdf ResMiscalZB.pdf
sono i plot del Goz per i 3 sample. Numero approssimativo di eventi processati è
5M -> EG s43
10M -> EG s43 - s156
20M -> ZB
La cosa che mi sembra particolare è che se guardi la miscalibrazione residua nella parte centrale del barrel con il sample EG si passa da 1.75% a 1.65% raddoppiando la statistica, ma si rimane lontani dal 1.15% che si ottiene con ZB
*CalibConst.ps contiene la distribuzione delle costanti del barrel
BLU-> cost di partenza
VERDE-> costanti da xml di EG s43
NERO-> costanti da xml di EG s43-s156
ROSSO-> costanti da xml di ZB s43
Qui la cosa particolare è la somiglianza tra la distribuzione di partenza e quella che si ottiene con gli eventi triggerati EG
*CompConst.ps distribuzione di (CostNuova-CostVecchia)/CostVecchia
VERDE-> costanti da xml di EG s43
NERO-> costanti da xml di EG s43-s156
ROSSO-> costanti da xml di ZB s43
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