We will present the latest developments in CutLang, the runtime interpreter of a recently-developed analysis description language (ADL) for collider data analysis. ADL is a domain-specific, declarative language that describes the contents of an analysis in a standard and unambiguous way, independent of any computing framework. In ADL, analyses are written in human-readable plain text files, separating object, variable and event selection definitions in blocks, with a syntax that includes mathematical and logical operations, comparison and optimisation operators, reducers, four-vector algebra and commonly used functions. Adopting ADLs would bring numerous benefits to the LHC experimental and phenomenological communities, ranging from analysis preservation beyond the lifetimes of experiments or analysis software to facilitating the abstraction, design, visualization, validation, combination, reproduction, interpretation and overall communication of the analysis contents. Since their initial release, ADL and CutLang have been used for implementing and running numerous LHC analyses. In this process, the original syntax from CutLang v1 has been modified for better ADL compatibility, and the interpreter has been adapted to work with that syntax, resulting in the current release v2. Furthermore, CutLang has been enhanced to handle object combinatorics, to include tables and weights, to save events at any analysis stage, to benefit from multi-core/multi-CPU hardware among other improvements. In this contribution, these and other enhancements are discussed in details. In addition, real life examples from LHC analyses are presented together with a user manual.


翻译:在CutLang中,我们将介绍最新开发的分析描述语言(ADL)的最新动态,用于对相撞数据分析。ADL是一种针对具体域的、宣示性的语言,它以标准和明确的方式描述分析的内容,独立于任何计算框架。在ADL中,分析用人可读的纯文本文档写成,将对象、变量和事件选择定义分为块块块,并使用包括数学和逻辑操作器、比较和优化操作器、缩小操作器、四维用户代数和常用功能的语句。采用ADL将给LHC实验和人文学界带来许多好处,从分析寿命超过试验或分析软件的寿命期的分析保存到促进分析内容的抽象、设计、可视化、验证、组合、复制、解释和总体交流。自最初发布以来,ADL和CutLang应用了多种LHC分析。在这个过程中,CutLang v1的原有增益度被修改,以便提高ADL的兼容性,而解释员们也从目前对目标分析的增益。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9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
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年11月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月27日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年11月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员