Развитие методов идентификации электронов для детектора переходного излучения эксперимента СВМ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат физико-математических наук Акишина, Татьяна Павловна

• Акишина, Татьяна Павловна
• кандидат физико-математических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Акишина, Татьяна Павловна

Введение

1 Эксперимент СВМ на FAIR

1.1 Исследование фазовой диаграммы ядерной материи в столкновениях релятивистских тяжелых ядер

1.2 Физическая программа эксперимента СВМ.

1.3 Концепция экспериментальной установки СВМ.

1.4 Основные наблюдаемые частицы и выполнимость физической программы.

1.5 Постановка задачи, решаемой в диссертационной работе

1.6 Выводы к Главе

2 Исследование потерь энергии электронов в радиаторе TRD

2.1 Конструкция детектора TRD.

2.2 МК моделирование потерь энергии электронов в TRD

2.3 Потери энергии электронов в прототипе TRD.

2.4 Обсуждение результатов.

2.5 Выводы к Главе

3 Идентификация частиц с помощью традиционных статистических методов

3.1 Метод усреднения.

3.2 Метод отношения функций правдоподобия.

3.3 Обсуждение результатов.

3.4 Выводы к Главе

4 Алгоритмы идентификации частиц на основе критерия согласия

4.1 Критерии селекции событий на основе критерия согласия

4.2 Пример выделения J/ф-мезонов с помощью критерия согласия cjk.

4.3 Выделение электронов и режекция пионов с помощью критерия согласия иЛ

4.4 Выделение электронов и режекция пионов с помощью комбинированного метода.

4.5 Выделение электронов и режекция пионов с помощью модифицированного критерия согласия со^.

4.6 Обсуждение результатов.

4.7 Выводы к Главе

5 Идентификация частиц с помощью искусственной нейронной сети

5.1 Основные принципы распознавания образов с помощью прямоточной нейронной сети.

5.2 Пример выделения «//-^-мезонов с помощью многослойного перцептрона.

5.3 Выбор структуры сети.

5.4 Вычисление параметров преобразования

5.5 Вычисление порога.

5.6 Обсуждение результатов.

5.7 Выводы к Главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие методов идентификации электронов для детектора переходного излучения эксперимента СВМ»

Настоящая работа посвящена разработке новых математических методов и моделей для изучения особенностей идентификации электронов и режекции пионов с помощью детектора переходного излучения и их применению в эксперименте СВМ.

Во Введении кратко излагается история возникновения переходного излучения, его характерные особенности и обсуждаются основные принципы работы детекторов переходного излучения (ДПИ), приводится обзор экспериментов, в которых ДПИ уже используются, либо планируется их применение, формулируется исследуемая научная проблема и обсуждаются методы, которые могут быть применены для ее решения. Кроме того, приводится краткое изложение содержания диссертации по главам, а также список решений и полученных результатов, выносимых на защиту.

В 1944 г. B.JI. Гинзбург и И.М. Франк направили в ЖЭТФ [1] и J. Phys. USSR [2] статью "Излучение равномерно движущегося электрона, возникающее при его переходе из одной среды в другую", в которой они предсказали существование нового вида излучения, названного ими переходным. Переходное излучение - это излучение электромагнитных волн равномерно и прямолинейно движущейся заряженной частицей при пересечении (переходе) ею границы раздела двух сред с различными показателями преломления, т.е. отличающихся скоростью распространения в них электромагнитного излучения.

При движении заряженной частицы в однородной среде ее поле перемещается вместе с ней. Характеристики этого поля определяются зарядом частицы, ее скоростью и показателем преломления среды. Когда частица переходит в среду с другим показателем преломления, характеристики ее поля меняются, что и приводит к излучению электромагнитных волн - переходному излучению. В 1953 г. А.Е. Чудаков экспериментально подтвердил существование эффекта переходного излучения и в серии работ 1953 -Ь 1960 гг. исследовал его в оптическом диапозоне [3].

Интересующихся подробностями в данной области можно отослать к обзорным работам [4]-ь[10]; полный перечень работ за период с момента предсказания переходного излучения вплоть до 1982 г. можно найти в [11].

На основе анализа уравнений электродинамики B.J1. Гинзбург и И.М. Франк показали, что переходное излучение должно возникать в обе стороны от границы раздела сред.

Переходное излучение "назад", т.е. в среду, из которой частица выходит, имеет характер электромагнитных волн видимого диапозона вне зависимости от скорости частицы. Интенсивность этого излучения мала и пропорциональна постоянной тонкой структуры а = 1/137. При малой скорости частицы 7 Сс (здесь 7 = [1 — (г>/с)2]-1/2, a v -скорость частицы) энергия, излучаемая назад, растет пропорционально скорости частицы, т.е. ДЕ ~ Е. При увеличении скорости частицы (7 —)• с) излучаемая энергия АЕ ~ In Е, т.е. рост потерь энергии замедляется.

В 1958 г. излучение "назад" наблюдалось в эксперименте: при падении пучка частиц из вакуума на металл возникало яркое белое светящееся пятно в том месте, куда падал пучок. Экспериментально найденные характеристики хорошо согласовывались с теоретическими предсказаниями.

К настоящему времени определение характеристик переходного излучения "назад" (в оптической области) стало настолько точным, что по его параметрам (по спектру, поляризации, угловому распределению) можно судить об оптических свойствах поверхностей, что нашло применение на практике.

Переходное излучение "вперед" оказалось очень перспективным с точки зрения идентификации частиц (по массе или заряду) в физике высоких энергий. Оно обладает следующими свойствами:

1. Частотный спектр переходного излучения оказался сплошным в очень широком диапозоне: от оптического до рентгеновского. Причем максимальная его частота прямо пропорциональна энергии частицы Е, т.е. основная часть излучения находится в рентгеновском диапозоне: uimax = uq -7, где ujq - плазменная частота среды.

2. Для ультрарелятивистских частиц энергия АЕ, передаваемая ими на переходное излучение, л jp е2^2 e2^2

АЕ = —у • шо ■ —г- • штах, с с где 2 - заряд частицы. Например, электрон с энергией 10 ГэВ при выходе из плотной среды в газ может излучить (смотри пункт 4) фотон с энергией 10 КэВ, т.е. фотон в рентгеновском диапозоне (в связи с этим, такое излучение получило название рентгеновское переходное излучение (РПИ)).

3. Испускаемое "вперед" РПИ рапространяется внутри конуса с углом раствора 0 относительно направления движения частицы: т.е. < 9 Мс2/Е.

4. Интенсивность излучения - число фотонов РПИ, возникающих на границе раздела сред, очень мала: ~ 2/3 • а • г2 « г2 • 5 • Ю-3.

5. РПИ является симметричным, т.е. излучение, возникающее при выходе частицы из первой среды (среда "а") и попадании во вторую среду (среда "Ь"), идентично излучению, образующемуся при переходе частицы из среды "Ь" в среду "а".

Приведенные выше свойства рентгеновского переходного излучения позволяют использовать его для идентификации частиц высоких энергий в области у > 103, когда применение других методов невозможно или сильно затруднено [12, 13]. На рис. 1 представлены области энергии, где возможно разделение электронов и пионов (почему нас интересуют именно эти частицы будет рассмотрено ниже) с помощью различных методов регистрации, включая детектор переходного излучения (ДПИ) длиной Ь < 2 м.

Использование РПИ для детектирования заряженных частиц имеет ряд преимуществ по сравнению с другими методами:

• позволяет идентифицировать высокоэнергичные частицы с 7 ~ 103, в том числе в области энергий 102 -ь 103 ГэВ, где другие методы не работают (смотри рис. 1);

• идентифицирует частицы на "лету", т.е. частица сохраняется как таковая в отличие от других методов, при которых она либо поглощается, либо рассеивается, либо тормозится и пр.

•нйа

Рис. 1: Области энергии, где возможно разделение электронов и пионов с помощью различных методов регистрации

Однако следует отметить и слабые стороны РПИ, а именно: очень большие флуктуации и малую интенсивность излучения.

В связи с этими особенностями возникла необходимость использования слоистых или пористых радиаторов [12, 13].

Слоистый радиатор состоит из нескольких сотен тонких (5 100 мк) слоев вещества (1л, Ве, лавсан и др.) вперемежку с воздушными промежутками (или вакуумом) в 0,1-Ь 2 мм. При этом существует минимальное расстояние внутри плотного вещества и в промежутке, необходимое для возникновения переходного излучения - зона формирования. Дело в том, что характерной особенностью переходного излучения из стопки пластин является интерференция излучения на двух границах одной пластины, а также от различных пластин, зависящая от материала пластин, частоты излучения си, величины лоренц-фактора частицы 7, и угла излучения 0. Результатом этой интерференции является возникновение когерентной длины излучения или зоны формирования РПИ, причем размер этой зоны как в плотной среде (среда "а": фольга, майлар, полиэтилен), так и в промежутке (среда "Ь": вакуум, воздух), из-за симметрии РПИ, получается равной:

Толщина слоев "а" и "Ь" должна быть, по-возможности, больше величины зоны формирования, чтобы интенсивность РПИ не падала резко за счет деструктивной интерференции излучения. Формирование РПИ в стопке пластин было детально исследовано Г.М. Гарибяном [14].

В качестве пористых радиаторов применяют гранулированный 1лН, легкий пенопласт, полипропиленовое или углеродное волокно. Теория РПИ в пористых радиаторах впервые была рассмотрена в работах [15, 16]. Оптимально подобранный нерегулярный радиатор генерирует всего на 10 -г-15 % меньше фотонов РПИ, чем регулярный слоистый из того же материала.

Детектор переходного излучения состоит из радиатора и собственно детектора (в частности, пропорциональной или дрейфовой камеры (рис. 2)), регистрирующего рентгеновские фотоны, испускаемые частицей в радиаторе.

Рис. 2: Секция детектора: МДК - многопроволочная дрейфовая камера; АП - анодные проволочки; ПП - проволочки, формирующие поле; С/др - дрейфовый потенциал; 11 - высокое напряжение; е - электроны ионизации вдоль трека частицы; 6 - дельта-электроны; К - кластер, образованный в результате фотоионизации газа фотоном рентгеновского переходного излучения

Радиатор должен удовлетворять противоречивым требованиям: эффективно генерить и слабо поглощать РПИ. Для уменьшения поглощения фотонов в радиаторе ДПИ его секционируют: каждая секция содержит короткий радиатор с устройством, регистрирующим рентгеновские фотоны. Материал радиатора, толщину фольги или волокна, ширину зазоров, число слоев в стопке, состав и толщину вещества регистрирующего устройства, число секций ДПИ при заданной его длине Ь предварительно моделируют на ЭВМ с целью обеспечить максимальное число фотонов в наиболее удобном для регистрации энергетическом диапозоне (3-^20 кэВ). Толщина радиатора в каждой секции, как правило, составляет 0,1-=- 0,2 г/см2, число регистрируемых фотонов 10-^-20 (т.е. около 0,1 на 1 см длины радиатора), число секций ~10, Ь ~ 1 -г Зм.

Для регистрации фотонов РПИ пригоден любой газоразрядный детектор частиц с тонким входным окном, содержащий тяжелый инертный газ (Хе, Кг, Аг), или твердотельный детектор. Чаще всего применяют пропорциональную или дрейфовую камеры (реже стример-ную камеру), а также сцинтилляционные счетчики и полупроводниковые детекторы. При этом возникает необходимость выделять сигнал РПИ на фоне ионизации, производимой заряженной частицей в том же детекторе. Из-за больших флуктуаций, характерных для обоих процессов, прямое вычитание вклада ионизации из суммарного сигнала невозможно. Для решения указанной задачи применяются различные методы:

1) Отклонение заряженной частицы в магнитном поле позволяет пространственно разделить ее трек от фотонов РПИ. Применение этого метода ограничено необходимостью увеличения длины установки и снижением ее светосилы.

2) Измерение полного энерговыделения в ДПИ (С^-метод), не разделяя переходное излучение и ионизационные потери. Используя различия в амплитудном разделении сигналов от фотоэлектронов РПИ и электронов, связанных с электронами ионизации, удается с большой достоверностью разделять частицы, т.е. более или менее точно оценивать их массу или заряд.

3) Подчет сгустков ионизации (кластеров) с большим энерговыделением, больше 3-ь5 кэВ (М-метод). В ДПИ такие кластеры, как правило, образуются фотонами РПИ, значительно реже - на треке ионизирующей частицы. Для их регистрации обычно используют проволочную дрейфовую камеру, подключенную к быстрому амплитудному дискриминатору с порогом в несколько кэВ. Фон создается ¿-электронами, которые благодаря большому пробегу удается отделить по сигналу на ближайших к треку проволочках. Метод счета кластеров обладает наибольшей мощностью.

История первых опытов по регистрации переходного излучения хорошо изложена в монографии [17]. В обзорах [12, 13] рассмотрены детекторы РПИ для идентификации частиц в экспериментах на ускорителях и коллайдерах.

Первым детектором РПИ, применявшимся для идентификции электронов в ускорительном эксперименте, был детектор, описанный в работе [18]. В качестве радиатора в нем использовались 1350 литиевых фольг толщиной 55 мк, а для регистрации и измерения энергии РПИ - пропорциональные камеры. Выбором энергетического порога регистрируемых с камер сигналов удалось в несколько десятков раз уменьшить фон от протонов, сохранив эффективность регистрации электронов на уровне > 90%.

Хотя было выдвинуто немало интересных предложений по использованию переходного излучения в различных областях науки и техники, реально широкое применение нашли только детекторы РПИ для идентификации ультрарелятивистских электронов, а точнее, для сепарации электронов от более тяжелых частиц, в первую очередь от ад-ронов (пионов и протонов). Эта задача является одной из важнейшей в экспериментах на современных ускорителях и коллайдерах. Дело в том, что многие частицы, играющие фундаментальную роль в микромире, например, такие, как переносчики слабого взаимодействия, \¥±- и £°-бозоны, распадаются с испусканием электронов. Для выделения случаев (иногда очень редких) их рождения с последующим лептонным или полулептонным распадом в условиях большого адрон-ного фона необходимо иметь детекторы, позволяющие надежно идентифицировать электроны1 (здесь и далее не делается различия между электронами и позитронами) [19].

В эксперименте по изучению ^-распада Е~ —>• пе~г/ на ускори

1То же самое можно сказать о мюонах, но это другая проблема, которая в данной работе не рассматривается. теле Фермиевской национальной ускорительной лаборатории (США) необходимо было подавить фон от распада Е~ —> П7г~, который происходит почти в 1000 раз чаще. Для этого в установке использовались детектор РПИ [20] и электромагнитный калориметр. Детектор состоял из 12 секций. В каждой секции содержалось 210 слоев полипропилена (СН2) при толщине слоя 17 мк и расстоянии между слоями 1 мм. Рентгеновское переходное излучение регистрировалось пропорциональными камерами, заполненными смесью 70% Хе + 30% СН4. В этом детекторе, созданном в Петербургском институте ядерной физики им. Б.П. Константинова РАН (ПИЯФ), удалось добиться режекции сигналов от пионов примерно в 103 раз при очень высокой (> 99,5%) эффективности регистрации электронов.

В эксперименте Helios, нацеленном на изучение образования леп-тонов в протон-ядерных соударениях на ускорителе в CERN (European Organization for Nuclear Research), для идентификации электронов применялся детектор РПИ [13]. В этом детекторе использовались радиаторы из полипропилена и дрейфовые камеры для регистрации РПИ. Камеры заполнялись смесью 95% Хе + 5% С4Н10 и предназначались не только для регистрации РПИ, но и для реконструкции треков заряженных частиц.

Детектор такого типа получил дальнейшее воплощение в детекторе TRT (Transition Radiation Tracker) в установке ATLAS (A Toroidal LHC Apparatus) [21]. Детектор TRT состоит из нескольких сотен тысяч дрейфовых трубок, расположенных между пропиленовыми радиаторами. Установка предназначена для широкого круга исследований в CERN на протон-протонном коллайдере LHC (Large Hadron Collider), рассчитанном на энергию в 14 ТэВ в системе центра масс. Эти исследования включают проверку Стандартной модели, в том числе поиск частиц Хиггса, ответственных за образование масс остальных частиц, поиск новых частиц и явлений за пределами Стандартной модели, исследование взаимодействий кварков и глюонов, изучение нарушения CP-инвариантности, поиск магнитных монополей, лептокварков и других экзотических частиц.

Как отмечалось выше, настоящая работа посвящена исследованию особенностей детектирования заряженных частиц с помощью детектора переходного излучения в эксперименте СВМ и развитию эффективных математических методов и моделей для надежной идентификации электронов в условиях интенсивного фона от пионов.

В Главе 1 рассмотрена фазовая диаграмма состояний ядерной материи, образующихся в столкновениях релятивистских тяжелых ядер, дается обзор исследований, проводимых на разных ускорительных комплексах и экспериментальных установках мира по изучению различных фаз, образующихся в ядро-ядерных соударениях при высоких и сверхвысоких энергиях. Здесь же обсуждается физическая программа исследований на установке СВМ, представлена концепция экспериментальной установки, рассмотрены основные наблюдаемые частицы и дана оценка возможности их регистрации. В заключение первой главы, формулируется постановка решаемой в диссертации задачи, отмечается ее актуальность и важность.

Глава 2 посвящена изучению распределения потерь энергии электронов в детекторе ДПИ2 для эксперимента СВМ. Исследовались распределения потерь энергии электронов: 1) в односекционном прототипе TRD, полученные на пучке в ГСИ (Дармштадт, февраль 2006), и 2) в многослойном TRD, которые генерировались методом Монте-Карло (МК) с помощью пакета GEANT3 [22] в среде СВМ ROOT [23]-ь[25]. Предложенная в [26, 27] аппроксимация потерь энергии электронов в одном модуле TRD взвешенной суммой двух логнормальных распределений позволила разбить их на две независимые части: потери энергии на ионизацию и на переходное излучение. Таким образом из реальных измерений удалось извлечь распределение, отвечающее переходному излучению, и сравнить его с результатом МК моделирования [28]. Было установлено, что в области р — 1,5 ГэВ/с статистические характеристики распределения переходного излучения и его вклад в распределение полных потерь энергии для реальных измерений и МК моделирования различаются. В результате, можно потерять как в факторе подавления пионов, так и в эффективности идентификации электронов. Проведенное исследование позволило внести коррективы в процедуру моделирования переходного излучения и привести МК моделирование в соответствие с реальными данными.

2 Дал ее мы будем называть этот детектор TRD (Transition Radiation Detector), как это принято в коллаборации СВМ.

В Главе 3 исследовались традиционные статистические методы для идентификации электронов и режекции пионов, регистрируемых многослойным TRD: а) метод усреднения (МУ) и б) метод отношения функций правдоподобия (МОФП). Так как распределение ионизационных потерь пионов в одном модуле TRD хорошо аппроксимируется функцией плотности логнормального распределения, а распределение потерь энергии электронов (ионизационные потери плюс потери на переходное излучение) - взвешенной суммой двух логнормальных распределений, на основе МОФП удалось построить простой и мощный алгоритм идентификации электронов и пионов. Вместе с тем, несмотря на неплохое соответствие реальных измерений данным МК моделирования, нам не удалось получить сопоставимых результатов фактора режекции пионов. Было установлено, что это связано с различием в подготовке анализируемых выборок для реальных измерений и МК моделирования, т.к. в случае реальных данных потери энергии в п слоях детектора TRD генерируются на основе распределений потерь энергии пионов и электронов, измеренных в однослойном прототипе TRD. В результате, это приводит к ошибочной и сильно завышенной оценке фактора режекции пионов.

В Главе 4 развит новый подход для выделения электронов и режекции пионов на основе критерия согласия Этот критерий основан на сравнении функции распределения F(x), отвечающей наперед заданной гипотезе (нулевая гипотеза) с эмпирической функцией распределения Sn(x), построенной на основе наблюдаемых величин переменной х: в нашем случае - это потери энергии рассматриваемыми частицами в слоях TRD. В отличие от других методов, ключевая особенность нового метода состоит в том, что для его применения требуется знание параметров только одного распределения, а именно, распределения ионизационных потерь энергии пионов в модулях TRD. Путем последовательного применения метода усреднения и критерия согласия Wn удалось в 3-=-5 повысить режекцию пионов. Далее, используя характерную особенность потерь энергии электронов в модулях многослойного TRD, предложена модификация метода на основе критерия ш^. Это позволило повысить режекцию пионов в среднем от 10 до 20 раз, по сравнению с критерием и*, и вплотную приблизиться к результату, достигнутому с помощью метода отношения функций правдоподобия.

В Главе 5 рассмотрен метод идентификации частиц на основе искуственной нейронной сети (ИНС). В качестве ИНС используется многослойный перцептрон (МСП) - удобный инструмент для построения многомерных классификаторов. Скорость его обучения и мощность распознавания критически зависят от выбора входных данных. В работе предложена процедура выбора структуры МСП, позволившая провести сравнительный анализ МСП из разных пакетов. Ключевую роль в этой задаче сыграла процедура преобразования анализируемых выборок (наборов потерь энергии частицами в модулях ТИХ)) к более "эффективным" переменным, позволившая добиться максимального уровня режекции пионов при минимальной потере электронов.

В Заключении подводятся итоги выполненных исследований, дается краткое описание работ, положенных в основу диссертации, формулируются основные результаты и личный вклад соискателя в проведенные исследования.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Комплекс математических методов и моделей для детектора переходного излучения эксперимента СВМ, обеспечивших высокий уровень подавления пионов и надежную идентификацию электронов на основе: а) искусственной нейронной сети, б) метода отношения функций правдоподобия, в) непараметрического критерия согласия

2. Новый подход для идентификации электронов на основе нерамет-рического критерия согласия Для его применения требуется информация только о распределении ионизационных потерь энергии пионов в модулях детектора ТИХ).

3. Алгоритм преобразования анализируемых данных (потерь энергии электронов и пионов в модулях ТШЗ) к эффективной переменной, позволившей добиться высокого уровня режекции пионов и надежной идентификации электронов с помощью искусственной нейронной сети.

4. Эффективные и удобные аппроксимации ионизационных потерь энергии пионов (логнормальным распределением) и полных потерь энергии электронов (взвешенной суммой двух логнормаль-ных распределений) в одном модуле ТИХ), обеспечившие высокий уровень мощности критерия выделения электронов на основе метода отношения функций правдоподобия.

5. Методика выделения из полных потерь энергии электронов потерь на ионизацию и на переходное излучение, которая используется для сравнения реальных измерений с модельными данными.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Акишина, Татьяна Павловна

Основные результаты диссертационной работы

В диссертационной работе развиты новые математические модели и методы для изучения характерных особенностей регистрации электронов и пионов с помощью детектора переходного излучения и их применение в решении конкретных задач для эксперимента СВМ, в том числе:

1. Разр'аботан комплекс методов, обеспечивших высокий уровень подавления пионов и надежное выделение электронов, а именно: а) на основе МСП, б) на основе МОФП, в) на основе критерия согласия

2. Новый подход на основе непараметрического критерия согласия си!^, для применения которого требуется только информация о ра-пределении потерь энергии пионов в радиаторах ТИХ).

3. Алгоритм преобразование исходных данных (потерь энергии анализируемых частиц) к новой, более эффективной переменной, обеспечившей высокий уровень идентификации частиц с помощью МСП.

4. Аппроксимация распределения потерь энергии пионов и электронов в радиаторах ТИХ), позволившая получить высокий уровень режекции пионов и надежную идентификации электронов с помощью МОФП.

5. Методика для извлечения потерь энергии электронов на переходное излучение из реальных измерений, зарегистрированных с помощью прототипа ТБШ.

Научная новизна результатов, полученных автором

1. На основе непараметрического критерия согласия ш!^ развит новый метод для идентификации частиц с помощью детектора ТИХ).

2. Предложено преобразование потерь энергии заряженных частиц, регистрируемых ТГШ, к эффективной переменной, обеспечившей высокий уровень мощности критерия идентификации электронов и пионов на основе искусственной нейронной сети (ИНС).

3. Найдены эффективные и удобные аппроксимации статистических распределений полных потерь энергии пионов и электронов в модуле ТИХ).

4. Указанные аппроксимации потерь энергии частиц обеспечили высокий уровень мощности идентификации частиц с помощью метода отношения функций правдоподобия (МОФП).

5. Развита методика разбиения полных потерь энергии электронов в модуле ТИХ) на ионизационные потери и потери на переходное излучение.

Представление основных положений и результатов

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных семинарах ЛИТ, кафедры прикладной математики Московского инженерно-физического института, в Российском университете дружбы народов и на различных международных конференциях и совещаниях, в том числе ([CM8-19Sep-2006]-i-[MMCP-2011]):

• VIII СВМ Collaboration Meeting, Sept. 19 - 22, 2006, IPHC Strasbourg, France.

• IX CBM Collaboration Meeting, February 28 - March 2, 2007, GSI, Darmstadt, Germany.

• XXI International Symposium on Nuclear Electronics Computing (NEC'2007), Varna, Bulgaria, September 10-17, 2007.

• X CBM Collaboration Meeting, September 26 - 28, 2007, Dresden, Germany.

• XI CBM Collaboration Meeting, February 26 - 29, 2008, GSI, Darmstadt, Germany.

• XII CBM Collaboration Meeting, October 13 - 18, 2008, JINR, Dubna, Russia.

• XIII CBM Collaboration Meeting, March 10 - 13, 2009, GSI, Darmstadt, Germany.

• Int. Conference MMCP'2009, July 7 - 12, 2009, JINR, Dubna, Russia.

• XXII International Symposium on Nuclear Electronics h Computing (NEC'2009), Varna, Bulgaria, September 7-14, 2009.

• XIV CBM Collaboration Meeting, October 5- 11, 2009, Split, Crotia.

• XVI CBM Collaboration Meeting, 27 September - 10 October, 2010, Mamaia, Romania.

• Int. Conference MMCP'2011, July 4 - 8, 2011, Stara Lesna, Slovakia.

Представление основных положений и результатов

В основу диссертации положены 23 работы, опубликованные в течение 2006-2012 гг., включая 5 в журналах из перечня ВАК:

• Particles & Nuclear, Letters [PNL-2008], [PNL-2009], [PNL-2012],

• Вестник РУДН, серия "Математика. Информатика. Физика" [RUDN-2010-1], [RUDN-2010-2], материалах международных конференций ([NEC-2007], [NEC-2007-1], [CMll-26Feb-2008-2], [CM13-10Mar-2009-2], [MMCP-7Jul-2009-l], [NEC-2009-2], [ММСР-2011]), а также в виде препринтов и сообщений ОИЯИ ([JINR-2007-1], [JINR-2007-2], [LIT-SR-2007-1], [LIT-SR-2007-2], [LIT-SR-2007-4], [JINR-2009], [LIT-SR-2009-1], [JINR-E10-2010-73]) и ГСИ ([CBM-PR-2006-1], [CBM-PR-2007-2], [CBM-PR-2008-2]).

Благодарности

В заключение выражаю благодарность своему научному руководителю профессору В.В. Иванову за постановку задачи, постоянную помощь и поддержку.

Выражаю свою признательность профессорам Ю.О. Васильеву, Н.Д. Дикусару, И.М. Иванченко, П. Зенгеру, В. Фризе за интерес к работе и полезные замечания.

Считаю своим приятным долгом поблагодарить соавторов и коллег по работе за помощь и полезные советы: О.Ю. Дереновскую, П.В. Зрелова, A.A. Лебедева, С.А. Лебедева, Т.А. Стриж, Е.П. Акишину.

Я искренне благодарна своим родителям А.П. Акишиной и П.Г. Акишину за неоценимую помощь и поддержку.

Отдельно хочу поблагодарить дирекцию Лаборатории информационных технологий Объединенного института ядерных исследований за хорошие условия для работы, а также институт GSI и коллаборацию СВМ за предоставленные возможности для международного сотрудничества и обмена знаниями.

Заключение

Анализ полученных результатов и выводы

В таблице 6 приведены уровни режекции пионов для данных, полученных путем МК моделирования помощью GEANT3 для р=1,5 ГэВ/с: а - доля теряемых электронов (взята равной 10%), (3 - доля пионов, идентифицированных как электроны (в %); фактор режекции пионов равен 100/¡3.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Акишина, Татьяна Павловна, 2012 год

1. Гинзбург B.JL, Франк И.М.: Излучение равномерно движущегося электрона, возникающее при его переходе из одной среды в другую, ЖЭТФ, 16, 15 (1946).

2. Ginzburg V.L., Frank I.M.: Radiation of a uniformly moving electron due to its transition from one medium to another, J. Phys. USSR, 9, 353-362 (1945).

3. Александр Евгеньевич Чудаков (К семидесятилетию со дня рождения), УФН, том 161, N% 7, 1991, стр. 209.

4. Франк И.М.: Переходное излучение и эффект Вавилова-Черенкова, УФН, 1961, т. 75, с. 23.

5. Франк И.М.: Переходное излучение и оптические свойства вещества, УФН, 1965, т. 87, с. 189.

6. Басс Ф.Г., Яковенко В.М.: Теория излучения заряда, проходящего через электрически неоднородную среду, УФН, 1965, т. 86, с. 189.7| Болотовский Б.М., Воскресенский Г.В.: Излучение заряженных частиц в периодических структурах, УФН, 1968, т. 94, с. 378.

7. Тер-Микаэлян M.JL: Влияние среды на электромагнитные процессы при высоких энергиях. Ереван: Изд-во АН АрмССР, 1969.

8. Ахвердян С.М., Гарибян Г.М. Препринт ЕФИ-339(64)-78, Ереван, 1979.

9. Алиханян А.И. В кн.: Тр. Междунар. симпозиума по переходному излучению частиц высоких энергий. Ереван, Изд. ЕрФИ, 1977, с. 41.

10. Варданян Л.А., Мелкумова И.Г. Библиография работ по переходному излучению 1945-1982. Ереван, Изд. ЕрФИ, 1983.

11. Оганесян А.Г.: Рентгеновское переходное излучение и его применение в эксперименте, "ЭЧАЯ", 1985, т. 16, с. 137.

12. Dolgoshein В.: Transition radiation detectors and particle identification, "Nucl. Instr. and Meth. in Physics Research", 1986, V.A252, p. 137.

13. Гарибян Г.М.: Излучение заряженной частицей, пролетающей через слоистую среду, ЖЭТФ, 35, с. 1435, 1958.

14. Гарибян Г.М., Геворкян Л.А., Ян Ши: Изв. АН Арм. ССР Сер. Физ., 8, с. 248, 1973.

15. Гарибян Г.М., Геворкян Л.А., Ян Ши: ЖЭТФ, 66, с. 552, 1974.

16. Гарибян Г.М., Ян Ши: Рентгеновское переходное излучение, Ереван, Изд-во АН Арм. ССР, 1983.

17. Cobb J.H. et al.: Transition radiators for electron identification at the CERN ISR, Nucl. Instr. and Methods, 140(1977)413.

18. Денисов С.П.: Переходное излучение: научное значение и практическое применение в физике высоких энергий, УФН, 2007, том 177, N% 4, с. 394.

19. Denisov A. et al.: Performance of the E715 Transition Radiation Detector, Preprint Fermilab-Conf-84/134-E (1984).

20. ATLAS Collab.: Technical Proposal, CERN/LHCC/94-43; LHCC/P2 (1994).

21. GEANT Detector Description and Simulation Tool, CERN Program Library, Long Write-up, W5013 (1995).

22. ROOT An Object-Oriented Data Analysis Framework, User's Guide v5.08, December 2005.

23. E.P. Akishina, T.P. Akishina, O.Yu. Denisova and V.V. Ivanov: Distributions of energy losses for electrons and pions in the CBM TRD, JINR Communication, E10-2007-158, JINR, Dubna, 2007, 15 pages.

24. Technical Status Report of the CBM experiment (2005), http://www.gsi.de/documents/DOC-2005-Feb-447-l.pdf.

25. F. Wilczek: QCD Made Simple. Physics Today, 53, N8:22-28, 2000.

26. Z. Fodor and S.D. Katz: Critical point of QCD at finite T and fi, lattice results for physical quark masses. JHEP, 0404 (2004) 50.

27. Proceedingns of Quark Matter 2004, J. Phys. G: Nucl. Part. Phys. (2004) 30.

28. J.M. Lattimer, M. Prakash: The Ultimate Energy Density of Observable Cold Matter. Phys. Rev. Lett., 94 (2005) 111101.37. http://www.gsi.de/forschung/fairexperiments/CBM/lintroe.html

29. UrQMD model, http://www.th.physik.uni-frankfurt.de/~urqmd/.

30. A. Sibirtsev, K. Tsushima and A.W. Thomas: On Studying Charm in Nuclei through Antiproton Annihilation. Eur. Phys. J., A6:351-359, 1999.

31. T. Matsui and H. Satz: J/psi Suppression by Quark-Gluon Plasma Formation. Phys. Lett., B 178:416 (1986).

32. R. Rapp: Duality and chiral restoration from low mass dileptons at the CERN SPS. Nucl. Phys., A 661, 33-44, 1999.

33. J. Kapusta and A. Mekjian: How much strangenes production is there in ultrarelativistic nucleus-nucleus collisions?. Phys. Rev., D 33,13041313 (1986).

34. J.-Y. Ollitrault: Anisotropy as a Signature of Transverse Collective Flow. Phys. Rev., D 46:11, 229-245 (1992).

35. M. Stephanov, K. Rajagopal, E. Shuryak: Signatures of the Tricritical Point in QCD. Phys. Rev. Lett., 81, 4816-4819 (1998).

36. E.V. Shuryak: Quark-gluon plasma and hadronic production of leptons, photons and psions. Phys. Lett., B78 (1978) 150.46. http://www-hades.gsi.de/gsi/

37. E. Chernyshova et. all: R&D of Micromegas, GEM, TGEM and GEM/Micromegas based detectors for the CBM muon detection system, CBM Progress Report 2008, p. 31.

38. A.K. Dubey et.all: Multi-GEM prototypes for muon detection in the CBM experiment, CBM Progress Report 2008, p. 32-33.

39. F. Guber, A. Ivashkin, A. Kuperin, A. Maevskaya, P. Senger: Very Forward Hadron Calorimeter for the CBM Experiment, CBM-PSD-note-2006-001, 24 January 2006.

40. E.G. Essel for CBM Collaboration: FutureDAQ for CBM: On-line Event Selection, IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 53, issue 3, 2006, pp. 677-681.

41. J. Adamczewski-Musch, H.G. Essel, N. Kurz and S. Linev: Data Acquisition Backbone Core DABC release vl.O, Jour, of Phys.: Conference Series 219 (2010) 022007.

42. M.I. Gorenstein et al., J. Phys. G 28, 2151 (2002).

43. A. Mishra et al, Phys. Rev. C 69, (2004), 015202.

44. W. Cassing, E.L. Bratkovskaya and A. Sibirtsev, Nucl. Phys. A 691, 753 (2001).

45. T. Matsui and H. Satz, Phys. Lett. B 178, 416 (1986).

46. P. Cortese (NA50 collaboration), J. Phys. G 31, S809 (2005).

47. V. Friese: The CBM experiment at GSI/FAIR, Nucl. Phys. A 774 (2006) 377-386.

48. J. Rafelski and B. Miiller, Phys. Rev. Lett. 48, 1066 (1982).

49. Compressed Baryonic Matter Experiment. Technical Status Report, GSI, Darmstadt, 2005 (http://www.gsi.de/onTEAM/dokumente/public/DOC-2005-Feb-447 e.html).

50. M. Castellano, G.De Cataldo, N. Giglietto, E. Nappi and P. Spinelli: A MonteCarlo program to design a multiple module transition radiation detector, Comp. Phys. Commun. 61 (1990) 395-409.

51. T.P. Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V. Ivanov: Study of the optimal structure of the TRD radiator, CBM Progress Report 2010, (ISBN 978-3-9811298-8-5), GSI Darmstadt, D-64291 Darmstadt, Germany, 2011, p. 40.

52. W.T. Eadie, D. Dryard, F.E. James, M. Roos and B. Sadoulet: Statistical Methods in Experimental Physics, North-Holland Pub.Comp., Amsterdam-London, 1971.

53. J.J. Aubert et al. (E598 Collab.): Experimental Observation of a Heavy Particle J. Phys. Rev. Lett. 33 1404 (1974).

54. J.E. Augustin et al. (SLAC-SP-017 Collab.): Discovery of a Narrow Resonance in e+e~ Annihilation. Phys. Rev. Lett. 33 1406 (1974).

55. S.L. Glashow, J. Iliopoulos, L. Maiani: Weak Interactions with Lepton-Hadron Symmetry. Phys. Rev. D 2, N% 7, 1285-1292 (1970).

56. F. James: CERN Computer Centre Program Library, V150.

57. Program Library: CERN Computer Centre, General Information, 1989.

58. H. von Eicken, T. Lindelof: CERN Computer Centre Program Library, V104.

59. E.P. Akishina, T.P. Akishina, V.V. Ivanov, O.Yu. Denisova: Distributions of energy losses for electrons and pions in the CBM TRD, JINR Communication, E10-2007-158, JINR, Dubna, 2007, 17 pages.

60. P.V. Zrelov and V.V. Ivanov: The Relativistic Charged Particles Identification Method Based on the Goodness-of-Fit ц*-Criterion. Nucl. Instr. and Meth. in Phys. Res., A310 (1991) 623-630.

61. E.P. Akishina, T.P. Akishina, V.V. Ivanov, A.I. Maevskaya and O.Yu. Denisova: Electron/pion identification in the CBM TRD applying a u^ goodness-of-fit criterion, "Particles & Nuclei, Letters", 2008, Volume 5, No. 2(144), pp. 202-218.

62. Т.П. Акишина: Особенности применения критерия к задаче идентификации электронов с помощью детектора переходного излучения в эксперименте СВМ, "Письма в ЭЧАЯ 2011 (принято к печати).

63. Н. Cramer: Mathematical Methods of Statistics, University of Stockholm, 1946.

64. G.V. Martinov: omega-squared criteria, Moscow, "Nauka", 1978 (in Russian).

65. V.V. Ivanov and P.V. Zrelov: Nonparametric Integral Statistics = nk'2 J'^>ooSri{x)—F(x)\kdF{x): Main Properties and Applications, Int. J. Comput. к Math, with Appl., vol. 34, No. 7/8, (1997)703-726; JINR Communication PI0-92-461, 1992 (in Russian).

66. M. Bleicher, E. Zabrodin, C. Spieles et al: Relativistic Hadron-Hadron Collisions in the Ultra-Relativistic Quantum Molecular Dynamics Model (UrQMD), (1999-09-16). In J.Phys.G 25 1859 (1999).

67. K.S. Kolbig and B. Schorr, Сотр. Phys. Comm. 31(1984)97.

68. K.S. Koelberg: CERN Computer Centre Program Library, G110.

69. E.P. Akishina, T.P. Akishina, V.V. Ivanov, A.I. Maevskaya and O.Yu. Afanas'ev: Electron/pion identification in the CBM TRD applying a multilayer perceptron, JINR Communication, E10-2007-17, JINR, Dubna, 2007, 15 pages.

70. Т.П. Акишина, О.Ю. Денисова, В.В. Иванов: Об идентификации электронов и пионов с помощью многослойного перцептрона в детекторе переходного излучения эксперимента CBM, Р10-2009-61, Сообщение ОИЯИ, Дубна, 2009, 12 страниц.

71. Т.П. Акишина, О.Ю. Денисова, В.В. Иванов: Об идентификации электронов и пионов с помощью многослойного перцептрона в детекторе переходного излучения эксперимента СВМ, Вестник РУДН, Серия "Математика. Информатика. Физика", No. 1, 2010, стр. 100-109.

72. F. Fogelman Soulie: Neural Networks for Patterns Recognition: Introduction and Comparison to Other Techniques, Ibidem, p. 277.

73. C. Peterson, Th. Rognvaldsson and L. Lonnblad: JETNET 3.0 A versatile artificial neural network package. Comput. Phys. Commun. 81(1994)185.

74. H.A. Игнатьев: Выбор минимальной конфигурации нейронных сетей, Вычислительные технологии, том 6, N% 1, 2001, стр. 23-28.

75. E.P. Akishina, T.P.Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V.Ivanov: Efficiency of (e/ir) identification using the CBM TRD, the 9-th CBM Collaboration Meeting (February 28 March 2, 2007, GSI, Darmstadt);http://www.gsi.de/documents/DOC-2007-Mar-87.html

76. T.P. Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V.Ivanov: How to increase the Un criterion power in the (e/n) identification problem, the 11-th CBM Collaboration Meeting (February 26 29, 2008, GSI, Darmstadt); http://www.gsi.de/documents/DOC-2008-Mar-32.html

77. T.P. Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V.Ivanov: Study of the electron energy losses in the TRD, the 12-th CBM Collaboration Meeting (October 13 18, 2008, JINR, Dubna); http://www.gsi.de/documents/DOC-2008-Oct-131.html

78. E.P. Akishina, T.P. Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V.Ivanov: Methods for e/pi identification applying the CBM TRD, the 14-th CBM Collaboration Meeting (October 6 9, 2009, Split, Crotia); http://ww.gsi.de/documents/DOC-2009-Oct-231.html

79. T.P. Akishina, O.Yu. Derenovskaya, and V.V.Ivanov: Design of the optimum structure of the TRD radiator, the 15-th CBM Collaboration Meeting (April 10 12, 2010, GSI, Darmstadt); http://www.gsi.de/documents/DOC-2010-Apr-144.html

80. T.P. Akishina, O.Yu. Derenovskaya, and V.V.Ivanov: Study of the optimum structure of the TRD radiator, the 16-th CBM Collaboration Meeting (September 27 October 1, 2010, Mamaia, Romania).

81. E.P. Akishina, T.P. Akishina, V.V. Ivanov, A.I. Maevskaya and O.Yu. Denisova: Application of the u% test for J/ip detection in the CBM experiment, CBM Progress Report 2006, GSI Report 2007-4 (ISSN:0171-4546), GSI Darmstadt, 2007, p. 11.

82. E.P. Akishina, T.P. Akishina, V.V. Ivanov, A.I. Maevskaya and O.A. Afanas'ev: Electron/pion identification in the CBM TRD using amultilayer perceptron, CBM Progress Report 2006, GSI Report 2007-4 (ISSN:0171-4546), GSI Darmstadt, 2007, p. 12.

83. E.P. Akishina, T.P. Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V. Ivanov: On the distribution of energy losses in the CBM-TRD, CBM Progress Report 2007, GSI Report 2007-4 (ISSN:0171-4546), GSI Darmstadt, 2007, p. 20.

84. E.P. Akishina, T.P. Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V. Ivanov: Comparative stdy of statistical criteria for e/it separation in the TRD, CBM Progress Report 2007, GSI Report 2007-4 (ISSN:0171-4546), GSI Darmstadt, 2007, p. 21.

85. T.P. Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V. Ivanov: Study of the electron energy losses in the TRD, CBM Progress Report 2008, GSI Report 2009-3, ISSN 171-4546, ISBN-978-3-9811298-6-1, Ed. by W.F.J. Müller and V.Friese, GSI Darmstadt, Germany, 2008, p. 82.

86. T.P. Akishina, O.Yu. Denisova, and V.V. Ivanov: Study of the optimal structure of the TRD radiator, CBM Progress Report 2010, ISBN 978-3-9811298-8-5, Ed. by V.Friese and Chr.Sturm, GSI Darmstadt, Germany 2010, p. 40.