In the search for physics beyond the Standard Model the Mu3e experiment tries to observe the lepton flavor violating decay $\mu^+ \rightarrow e^+ e^- e^+$. By observing the decay products of $1 \cdot 10^8\mu$/s it aims to either observe the process, or set a new upper limit on its estimated branching ratio. The high muon rates result in high data rates of $80$\,Gbps, dominated by data produced through background processes. We present the Online Event Selection, a three step algorithm running on the graphics processing units (GPU) of the $12$ Mu3e filter farm computers. By using simple and fast geometric selection criteria, the algorithm first reduces the amount of possible event candidates to below $5\%$ of the initial set. These candidates are then used to reconstruct full particle tracks, correctly reconstructing over $97\%$ of signal tracks. Finally a possible decay vertex is reconstructed using simple geometric considerations instead of a full reconstruction, correctly identifying over $94\%$ of signal events. We also present a full implementation of the algorithm, fulfilling all performance requirements at the targeted muon rate and successfully reducing the data rate by a factor of $200$.


翻译:在标准模型之外的物理学搜索中, Mu3e 实验试图观测破坏衰变的lepton 调味料 $\ mu ⁇ \\\\ rightrow e ⁇ e ⁇ - e ⁇ $。 通过观察1\cdott 10 ⁇ 8\ mu$/s的衰变产物, 或对其估计的分流率设定新的上限。 高突变率导致高数据率80美元\, Gbps, 以通过背景过程生成的数据为主。 我们展示了在线活动选择, 这是运行在120美元的 Mu3 过滤式计算机的图形处理单位( GPU)上运行的三步算法。 通过使用简单和快速的几何选择标准, 算法首先将可能的事件候选者的数量降低到初始集的5 ⁇ 美元以下。 这些候选者随后被用于重建完整的粒子轨道, 正确重建超过97 $ 的信号轨道。 最后, 可能的腐蚀顶点将使用简单的几何考虑来重建, 而不是完全重建, 正确确定超过94_ $ 信号事件 。 我们还展示了算算算算术的完整,, 完全实施了算算法, 以200 以目标模率降低 数据 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员