MUON/READMEsim.txt

   1 // $Id$
   2
   3 /*! \page README_sim Simulation
   4
   5 The simulation encompasses the following tasks :
   6
   7 - Generation of MC particles (the kinematics of the event ends up in the TreeK
   8  of Kinematics#.root)
   9
  10 - Tracking particles through the detector using
  11 the Virtual Monte Carlo, producing AliMUONHit objects, that end up in
  12  the TreeH of MUON.Hits#.root file(s). This part is steered by AliMUON and its child
  13 AliMUONv1 classes.
  14
  15 - Converting MC hits into AliMUONVDigit, called SDigits, that end up in the TreeS
  16  of the MUON.SDigits#.root file(s). A S(ummable)Digit is a pad with its associated
  17 charge, but no noise or electronics response function applied. Steered by AliMUONSDigitizerV2 class.
  18
  19 - Converting SDigits into Digits, by applying electronics calibrations. Actually, we de-calibrate
  20  the digits at this stage, by adding a pedestal and dividing by a gain, more or less. Steered
  21  by AliMUONDigitizerV3 class. Digits end up in TreeD of MUON.Digits#.root file(s). In addition,
  22  for the trigger, we create AliMUONLocalTrigger, AliMUONRegionalTrigger and AliMUONGlobalTrigger objects
  23 at this stage, that ends up in TreeD as well.
  24
  25 - Convert the Digits into RAW data, in a format that should be exactly the same as real data from the
  26 DAQ. Performed by AliMUONRawWriter.
  27
  28 From there on, the reconstruction can proceed, in the very same way for real or simulated data,
  29  as long as they are in RAW format.
  30
  31 \section sim_s1  How to run a MUON generation
  32
  33 You only need to run the simulation part of the test script
  34 AlirootRun_MUONtest.sh
  35
  36
  37 \section sim_s2 Tracking parameters, cuts, energy loss and physics processes
  38
  39 Tracking parameters in MUON are automatically defined by GEANT
  40 MUON takes the default values of CUTs  and physics processes
  41 defined by the Config files, except for the gas mixture medium
  42 of the tracking chambers. The CUT's and physics processes of
  43 the gas mixture medium  is then defined in the galice.cuts file
  44 in the data directory. In particular ILOSS parameter MUST be
  45 equal unity (1) in order simulate a realistic energy loss
  46 distribution (mean value and fluctuations) in the active gas.
  47
  48 \section sim_s3  Tracking of particle in the magnetic field
  49
  50 GEANT has two integration methods for tracking charged particles in the
  51 magnetic field: HELIX et RKUTA.
  52 HELIX is faster and works well if the gradient of magnetic
  53 field is small.
  54 For MUON, HELIX is a not a good approximation and we must
  55 use RKUTA to get the optimal mass resolution of the
  56 spectrometer. The choice of HELIX or RKUTA is done in the
  57 config file when the magnetic field is defined:
  58 <pre>
  59   TGeoGlobalMagField::Instance()
  60     ->SetField(new AliMagF("Maps","Maps", INTEG, FACTOR_SOL, FACTOR_DIP, MAXB, AliMagF::k5kG));
  61 </pre>
  62 INTEG must be 1 for RKUTA and 2 for HELIX (the default value for aliroot is 2 (HELIX)).
  63 FACTOR_SOL, FACTOR_DIP allow you to set the multiplicative factor for solenoid
  64 and dipole, respectively; just putting FACTOR_SOL=0 or FACTOR_DIP=0 will set the
  65 magnetic field for solenoid or dipole to 0. Default values are 1.0, 1.0.
  66 MAXB is the maximum magnetic field which default value is 10.T
  67
  68 \section sim_s4 Tailing effect
  69
  70 The control to turn on/off the parametrized tailing effect:
  71 <pre>
  72 AliMUON::SetTailEffect(Bool_t),
  73 </pre>
  74
  75 The parameter to tune increase/decrease the tailing effect is kept inside,
  76 AliMUONResponseV0::DisIntegrate(). This parameter is an integer number
  77 (excluding zero and four), the higher the value is the less is the tailing
  78 effect:
  79 <pre>
  80 Int_t para = 5;
  81 </pre>
  82 Zero is excluded because it gives straight line transformation, and four
  83 is excluded because the AliRoot simulation chain spends VERY VERY long
  84 time in AliMUONResponseV0::DisIntegrate method, which reason was not yet
  85 understood. The parameter for 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10 were checked with
  86 no slowing down problem, however parameters greater than 6 give almost no
  87 tailing effect since they basically correspond to higher order polynomial
  88 transform.
  89
  90
  91 \section sim_s5 MUON cocktail generator
  92
  93 There is a MUON cocktail generator of the muon sources in the
  94 EVGEN directory. This class derives from AliGenCocktail.
  95 In the init of this class I have filled the cocktail with
  96 the muon sources: J/Psi, Upsilon, Open Charm, Open Beauty,
  97 Pion, Kaons. The code needs only the production cross section
  98 at 4pi (for the moment this values are in the code since I
  99 prefere them do not be modified), and the code calculates the
 100 rate of particles in the acceptance, making the scaling based
 101 on the number of collisions for the hard probes and on the
 102 number of participants for soft sources: Pions and Kaons.
 103
 104 In the Genereate of this class all entries in the cocktail
 105 are called and we define a "primordial trigger" with requires
 106 a minimum number of muons above a Pt cut in the required acceptance.
 107 In order to normalized to the real number of simulated events,
 108 there are 2 data members in the class fNsuceeded adn fNGenerate
 109 which tell us what is the biais source.
 110
 111 Enclose an example to use this generator:
 112 <pre>
 113 AliGenMUONCocktail * gener = new AliGenMUONCocktail();
 114 gener->SetPtRange(1.,100.);       // Transverse momentum range
 115 gener->SetPhiRange(0.,360.);    // Azimuthal angle range
 116 gener->SetYRange(-4.0,-2.4);
 117 gener->SetMuonPtCut(1.);
 118 gener->SetMuonThetaCut(171.,178.);
 119 gener->SetMuonMultiplicity(2);
 120 gener->SetImpactParameterRange(0.,5.); // 10% most centra PbPb collisions
 121 gener->SetVertexSmear(kPerTrack);
 122 gener->SetOrigin(0,0,0);        // Vertex position
 123 gener->SetSigma(0,0,0.0);       // Sigma in (X,Y,Z) (cm) on IP position
 124 gener->Init();
 125 </pre>
 126
 127 \section sim_s6 How to simulate events with misaligned geometry in local CDB
 128
 129 If you want to use a misaligned geometry to simulate some
 130 events you can use a local CDB. For this need to follow
 131 the next steps:
 132
 133 - Generate misaligned data in local CDB.
 134 You can use MUONGenerateGeometryData.C as described above in
 135 the corresponding section. Let's assume you used the default
 136 residual misalignment settings, then you have a local CDB in
 137 your working directory called ResMisAlignCDB containing
 138 misalignement data (ResMisAlignCDB/MUON/Align).
 139
 140 - Tell AliSimulation you want to use your local CDB for
 141 MUON/Align/Data
 142 To do this you need to instantiate the AliCDBManager, set the
 143 default storage and set the specific storage for MUON/Align/Data,
 144 before instantiating AliSimulation (see for example the commented
 145 lines AlirootRun_MUONtest.sh).
 146
 147 <pre>
 148 aliroot -b  >& testSim.out << EOF
 149 AliCDBManager* man = AliCDBManager::Instance();
 150 man->SetDefaultStorage("local://$ALICE_ROOT/OCDB");
 151 man->SetSpecificStorage("MUON/align/Data","local://ResMisAlignCDB");
 152 AliSimulation MuonSim("$ALICE_ROOT/MUON/Config.C");
 153 MuonSim.SetWriteRawData("MUON");
 154 MuonSim.Run(10);
 155 .q
 156 EOF
 157 </pre>
 158
 159 \section sim_s7 How to Merge events
 160
 161 You can merge 2 types of simulated events. For example,
 162 you can simulate Hijing events, and then simulate muons
 163 merging both.
 164
 165 Merging is done at the sdigits level, so Kinematics files
 166 of the merged events will just correspond to the
 167 Config.C simulated file).
 168
 169 You must, first, do the Hijing simulation and store it
 170 in directory $HIJING_SIM. Note that for merging you
 171 won't need Kinematics files of the Hijing simulation...
 172
 173 Hijing simulation
 174
 175 <pre>
 176 aliroot -b << EOF
 177 AliSimulation HijingSim("$HIJING_SIM/YourConfigForHIJING.C")
 178 HijingSim.Run(5)
 179 .q
 180 EOF
 181 </pre>
 182
 183 You cand build YourConfigFroHIJING.C File from the
 184 ConfigPPR file in AliRoot/macros module.
 185
 186 Then you can do muon simulation and reconstruction
 187 merging both simulated events. In next example, we are
 188 merging 20 times each Hijing event in order to simulate
 189 100 muons merged with 5 Hijing events.
 190
 191 <pre>
 192 aliroot -b << EOF
 193 AliSimulation MuonSim("$ALICE_ROOT/MUON/Config.C")
 194 MuonSim.MergeWith("$HIJING_SIM/galice.root",20) //parameters are the Hijing simulation file and the number of times we use each Hijing event
 195 MuonSim.Run(100) // number of muon (Config.C) events
 196 .q
 197 EOF
 198
 199
 200 aliroot -b << EOF
 201 TPluginManager * pluginmanager = gROOT->GetPluginManager()
 202 pluginmanager->AddHandler("AliReconstructor","MUON","AliMUONReconstructor","MUON","AliMUONReconstructor()")
 203 AliReconstruction  MuonRec("galice.root")
 204 MuonRec.SetRunTracking("")
 205 MuonRec.SetRunVertexFinder(kFALSE)
 206 MuonRec.SetRunLocalReconstruction("MUON")
 207 MuonRec.SetFillESD("MUON")
 208 MuonRec.Run()
 209 .q
 210 EOF
 211 </pre>
 212
 213 \section sim_s8 On track numbering
 214
 215 All generated particles, including primary and secondary
 216 particles are put on the stack. The secondary particles are kept
 217 in the stack only if they gave a hit in *any* of the ALICE detectors
 218 The number of all particles placed on the stack for a given event
 219 can be obtained with
 220 Int_t nPart = AliStack::GetNtrack();
 221 Looping from 0 to nPart via AliStack::Particle(ipart)
 222 gives the particle listing as obtained from the particle generator (primaries)
 223 and Monte Carlo (secondaries).
 224
 225 The particle response in the detector, a hit, is registered
 226 in the hits tree and the hits are filled with each primary track.
 227 The total number of "tracks" (fills of the tree) can be obtained
 228 with ntracks = AliMUONMCDataInterface::NumberOfTracks(event) and is usually smaller than "nPart".
 229 Since particles can also deposit hits in other detectors than
 230 the MUON spectrometer, there will be many "tracks" (fills) in the hit-tree
 231 without a hit in MUON.
 232
 233 The correspondence between "track ID" in the hits-tree ("itr") and the
 234 particle ID for particles on the stack (i.e. generated particles) can be
 235 obtained via:
 236 <pre>
 237 for (Int_t itr = 0; itr < ntracks; itr++) {
 238     AliMUONVHitStore* hitStore = mcDataInterface.HitStore(event,itr);
 239     //track "itr" of the hits-tree
 240     Int_t nhitstot = hitStore->GetSize();
 241     AliMUONHit* mHit;
 242     TIter next(hitStore->CreateIterator());
 243     while ( ( mHit = static_cast<AliMUONHit*>(next()) ) )
 244     {
 245        Int_t id = mHit->Track(); //gives particle ID on stack
 246        TParticle* particle = mcDataInterface.Stack(event)->Particle(id);
 247     }
 248 }
 249 </pre>
 250
 251 where mcDataInterface has been obtained by
 252 AliMUONMCDataInterface mcDataInterface("galice.root");
 253
 254 During the procedure to go from hits to digits, the hits
 255 are summed up such that more than one track can contribute
 256 to a given digit. As a consequence the method
 257 Int_t AliMUONDigit::Track(Int_t trackID)
 258 takes an argument, where "trackID" runs from 0 to
 259 AliMUONDigit::Ntracks() to provide the reference to *all*
 260 tracks that contributed to it. The returned track ID is the one
 261 referred to in the hit-tree. To know which is the generated particle
 262 that deposited a given digit one has to follow the sequence of the kind:
 263 (shown here using the simple, but not fast, DataInterface interfaces) :
 264
 265 <pre>
 266 AliMUONMCDataInterface mcdi("galice.root");
 267 AliMUONDataInterface di("galice.root");
 268
 269 AliMUONVDigitStore* digitStore = di.DigitStore(event);
 270 AliMUONVDigit* mDigit = ... get some digit from the digitStore
 271
 272 for (int tr = 0; tr < mDigit->Ntracks(); tr++)
 273 {
 274    Int_t hitTrackID = mDigit->Track(tr);
 275    // get the hits corresponding to this trackID
 276    AliMUONHitStore* hitStore = mcdi.HitStore(event,hitTrackID);
 277    // loop over the hits
 278    TIter hNext(hitStore->CreateIterator());
 279    AliMUONHit* mHit;
 280    while ( ( mHit = static_cast<AliMUONHit*>(hNext()) ) )
 281    {
 282     Int_t numPart = mHit->Track(); //gives ID of particle on the stack
 283     Int_t idTrack = mHit->Particle(); //gives flavour code of the particle
 284    }
 285 }
 286 </pre>
 287
 288 This chapter is defined in the READMEsim.txt file.
 289
 290 */