Bestimmung der fehlenden transversalen Energie auf der ersten Triggerstufe beim ATLAS-Experiment und Optimierung der Triggerselektion von supersymmetrischen Ereignissen

Das Standardmodell der Teilchenphysik, das drei der vier fundamentalen Wechselwirkungen beschreibt, stimmt bisher sehr gut mit den Messergebnissen der Experimente am CERN, dem Fermilab und anderen Forschungseinrichtungen überein. rnAllerdings können im Rahmen dieses Modells nicht alle Fragen der Teilchenphysik beantwortet werden. So lässt sich z.B. die vierte fundamentale Kraft, die Gravitation, nicht in das Standardmodell einbauen.rnDarüber hinaus hat das Standardmodell auch keinen Kandidaten für dunkle Materie, die nach kosmologischen Messungen etwa 25 % unseres Universum ausmacht.rnAls eine der vielversprechendsten Lösungen für diese offenen Fragen wird die Supersymmetrie angesehen, die eine Symmetrie zwischen Fermionen und Bosonen einführt. rnAus diesem Modell ergeben sich sogenannte supersymmetrische Teilchen, denen jeweils ein Standardmodell-Teilchen als Partner zugeordnet sind.rnEin mögliches Modell dieser Symmetrie ist das R-Paritätserhaltende mSUGRA-Modell, falls Supersymmetrie in der Natur realisiert ist.rnIn diesem Modell ist das leichteste supersymmetrische Teilchen (LSP) neutral und schwach wechselwirkend, sodass es nicht direkt im Detektor nachgewiesen werden kann, sondern indirekt über die vom LSP fortgetragene Energie, die fehlende transversale Energie (etmiss), nachgewiesen werden muss.rnrnDas ATLAS-Experiment wird 2010 mit Hilfe des pp-Beschleunigers LHC mit einer Schwerpunktenergie von sqrt(s)=7-10 TeV mit einer Luminosität von 10^32 #/(cm^2*s) mit der Suche nach neuer Physik starten.rnDurch die sehr hohe Datenrate, resultierend aus den etwa 10^8 Auslesekanälen des ATLAS-Detektors bei einer Bunchcrossingrate von 40 MHz, wird ein Triggersystem benötigt, um die zu speichernde Datenmenge zu reduzieren.rnDabei muss ein Kompromiss zwischen der verfügbaren Triggerrate und einer sehr hohen Triggereffizienz für die interessanten Ereignisse geschlossen werden, da etwa nur jedes 10^8-te Ereignisse für die Suche nach neuer Physik interessant ist.rnZur Erfüllung der Anforderungen an das Triggersystem wird im Experiment ein dreistufiges System verwendet, bei dem auf der ersten Triggerstufe mit Abstand die höchste Datenreduktion stattfindet.rnrnIm Rahmen dieser Arbeit rn%, die vollständig auf Monte-Carlo-Simulationen basiert, rnist zum einen ein wesentlicher Beitrag zum grundlegenden Verständnis der Eigenschaft der fehlenden transversalen Energie auf der ersten Triggerstufe geleistet worden.rnZum anderen werden Methoden vorgestellt, mit denen es möglich ist, die etmiss-Triggereffizienz für Standardmodellprozesse und mögliche mSUGRA-Szenarien aus Daten zu bestimmen. rnBei der Optimierung der etmiss-Triggerschwellen für die erste Triggerstufe ist die Triggerrate bei einer Luminosität von 10^33 #/(cm^2*s) auf 100 Hz festgelegt worden.rnFür die Triggeroptimierung wurden verschiedene Simulationen benötigt, bei denen eigene Entwicklungsarbeit eingeflossen ist.rnMit Hilfe dieser Simulationen und den entwickelten Optimierungsalgorithmen wird gezeigt, dass trotz der niedrigen Triggerrate das Entdeckungspotential (für eine Signalsignifikanz von mindestens 5 sigma) durch Kombinationen der etmiss-Schwelle mit Lepton bzw. Jet-Triggerschwellen gegenüber dem bestehenden ATLAS-Triggermenü auf der ersten Triggerstufe um bis zu 66 % erhöht wird.

Software tools and efficient algorithms for the feature detection, feature tracking, event localization, and visualization of large sets of atmospheric data

Data sets describing the state of the earth's atmosphere are of great importance in the atmospheric sciences. Over the last decades, the quality and sheer amount of the available data increased significantly, resulting in a rising demand for new tools capable of handling and analysing these large, multidimensional sets of atmospheric data. The interdisciplinary work presented in this thesis covers the development and the application of practical software tools and efficient algorithms from the field of computer science, aiming at the goal of enabling atmospheric scientists to analyse and to gain new insights from these large data sets. For this purpose, our tools combine novel techniques with well-established methods from different areas such as scientific visualization and data segmentation. In this thesis, three practical tools are presented. Two of these tools are software systems (Insight and IWAL) for different types of processing and interactive visualization of data, the third tool is an efficient algorithm for data segmentation implemented as part of Insight.Insight is a toolkit for the interactive, three-dimensional visualization and processing of large sets of atmospheric data, originally developed as a testing environment for the novel segmentation algorithm. It provides a dynamic system for combining at runtime data from different sources, a variety of different data processing algorithms, and several visualization techniques. Its modular architecture and flexible scripting support led to additional applications of the software, from which two examples are presented: the usage of Insight as a WMS (web map service) server, and the automatic production of a sequence of images for the visualization of cyclone simulations. The core application of Insight is the provision of the novel segmentation algorithm for the efficient detection and tracking of 3D features in large sets of atmospheric data, as well as for the precise localization of the occurring genesis, lysis, merging and splitting events. Data segmentation usually leads to a significant reduction of the size of the considered data. This enables a practical visualization of the data, statistical analyses of the features and their events, and the manual or automatic detection of interesting situations for subsequent detailed investigation. The concepts of the novel algorithm, its technical realization, and several extensions for avoiding under- and over-segmentation are discussed. As example applications, this thesis covers the setup and the results of the segmentation of upper-tropospheric jet streams and cyclones as full 3D objects. Finally, IWAL is presented, which is a web application for providing an easy interactive access to meteorological data visualizations, primarily aimed at students. As a web application, the needs to retrieve all input data sets and to install and handle complex visualization tools on a local machine are avoided. The main challenge in the provision of customizable visualizations to large numbers of simultaneous users was to find an acceptable trade-off between the available visualization options and the performance of the application. Besides the implementational details, benchmarks and the results of a user survey are presented.