Particle Collider · 事件重建室

看不见的碰撞，怎样从探测器留下的信号里重建出来？ 把各层探测器的信息拼起来。径迹在磁场里弯多少，给出电荷和横动量；量能器测能量和喷注方向；缪子室认出穿透了里面各层的粒子。横动量加起来要是不平衡，就说明有粒子没被探测到就溜走了，比如中微子。

在三维探测器里查看碰撞径迹，再从同一批冻结双缪子候选中画出质量谱。改变筛选条件、比较异号与同号候选，点击谱中的位置就能检查对应事例。

事例拓扑异号双缪子

已重建径迹0 / 0

可见能量

E_{\mathrm{vis}}

$0\,\mathrm{GeV}$

缺失动量

p_T^{\mathrm{miss}}

$0\,\mathrm{GeV}/c$

模型假设

这是为理解事件显示而设计的参数化玩具生成器，不是真实碰撞数据，也不是完整的粒子输运模拟。径迹曲率遵循 $p_T\simeq0.3\,|q|BR$ ；缺失横向动量由 $\vec p_T^{\,\mathrm{miss}}=-\sum_i\vec p_{T,i}$ 重建。喷注示例的径迹能量采用无质量近似；冻结双缪子候选的四动量保留缪子静质量。

异号候选同号对照

模拟样本会自动载入。

· $91.2\,\mathrm{GeV}/c^2$

筛选与模型

垂直束流方向的最小动量

12\,\mathrm{GeV}/c

最大赝快度绝对值

2.4

生成器把固定质量的双缪子教学共振与平滑连续谱混在一起。“模糊的峰”改变动量响应。模型省略自然宽度、辐射与完整探测器输运；同号候选用作对照，尚未归一化为本底估计。

M^2c^4=(E_1+E_2)^2-c^2\lvert\boldsymbol p_1+\boldsymbol p_2\rvert^2

CERN 开放数据：双轻子分析

包需要等待的位置

前端槽位CPU队列

整组事件的量能读出

所选通道与判定时钟

层／sector	细ADC	粗ADC	起／采／止tick	标定与时间支持

独立探针显示选择的影响

固定对照中的未分辨情况仍计入各自分母。

探针计数与独立曝光

曝光

目标探针判定

\text{Preparing}

背景探针判定

\text{Preparing}

\text{Preparing}

这些经验比例描述资源竞争前的预定探针，不是概率置信区间；只有完整输出包计入保存。

保留的程序与原始历史

导入JSON／CSV

在同一事件集上保存新程序；复位保留最多八条记录。

保留的队列日志

Counter tick	事件	实际阶段／状态

物理与计量范围

本切片采用已知精确IP、中心平面轨迹与有限理想桶部；接收面、读出路径和hit模型共用半径。未模拟材料簇射、散射、端盖或真实设施性能。粗细ADC各有独立标准，共同标定误差保留相关性。

程序间隔是实际counter边沿命令；输出预算按每字节整数tick取整，实际速率可能不同于请求。时间资格先比较小量相对区间，再格式化UTC。为教学保留的完整读出，与模拟真正保存的输出流分开。模拟链路编码探测器hit；独立磁场监视与标定记录另随档案保留。

固定无限质量装置接收动量冲量，粒子沉积与逃逸能量另行核对。未知原始读出不含生成身份，触发判定也不读取身份。

核心问题: 怎样从两条缪子径迹，算出它们共同来源的质量？
一句话直觉: 把两条径迹的能量相加、动量按方向相加，再求不变质量。同一种母粒子的候选会在质量谱上聚到一起。

核心数学模型

两个粒子的总能量与总动量

M^2c^4=(E_1+E_2)^2-c^2\lvert\boldsymbol p_1+\boldsymbol p_2\rvert^2

这里 $M$ 是粒子对的不变质量， $E_1,E_2$ 是能量， $\boldsymbol p_1,\boldsymbol p_2$ 是动量。动量有方向，两条背对背径迹的动量可以相互抵消。

磁场中的横向曲率

p_T[\mathrm{GeV}/c]\simeq0.3\left|q/e\right|B[\mathrm T]R[\mathrm m]

磁场相同时，动量大的径迹弯得较少。保持同一对候选，提高磁场，画面中的径迹更弯，候选记录的动量与质量保持原值。

常见难点

峰里也会混入普通事例

容易误解凡是质量落在峰附近的粒子对，都来自同一种母粒子。

正确理解平滑连续谱也会落进峰所在的区间。这里分别画异号候选与同号对照，帮助看清峰与连续部分；同号对照还没有归一化成精确的本底预测。

筛选会改变留下的样本

容易误解提高动量门槛，只会把整条质量谱等比例压低。

正确理解不同质量、不同方向的候选，通过门槛的机会不同。改动筛选条件后，要看留下的是哪些事例，以及谱形怎样改变。

动手实验

01
从谱回到径迹
点击质量谱的峰附近，再点击远离峰的位置。
你会看到： 每次点击都选出一对冻结候选。记录编号、质量和三维探测器中的径迹一起更新。
02
比较清晰与模糊的峰
依次选择“质量峰”“模糊的峰”和“只有连续谱”。
你会看到： 动量分辨变差，质量峰变宽。只留下连续谱时，原来的窄峰消失。三种预设都来自明确标注的模拟样本。
03
筛选同一批候选
展开“筛选与模型”，提高最小横向动量，再缩小赝快度范围。
你会看到： 通过的候选变少；原有记录保留自己的动量。赝快度描述粒子相对束流轴的方向，限制它的绝对值会留下更靠近横向的粒子。
04
看看别的碰撞样子
选择双喷注或光子反冲，再展开“探测层与事例生成”。
你会看到： 这些预设生成独立的教学事例，用于比较径迹、量能器和穿透信号。回到质量峰，就继续查看双缪子候选。

读仪器原理、来源与适用范围

核心问题: 哪些损失来自物理选择，哪些来自有限资源？
一句话直觉: 阈值选择的是可读出的信号模式；要把完整事件留下，还需要空闲缓存、处理时间和输出容量。

核心数学模型

曲率给出有条件的动量

p_T/(\mathrm{GeV}/c)=0.299792458\,|q/e|\,|B/\mathrm T|\,(R/\mathrm m)

三个标定跟踪层与规定的精确IP约束一条圆弧：内外层拟合，中层检验。曲率无法分辨、读出关联歧义或磁场标定失败时，动量停报。

把不确定度带进选择

s-3u_s\ge T

教学触发采用明确保护带：支持区间高于阈值才通过，确定低于阈值则拒绝，中间区域标为无法判定。独立的或分支分别保留支持。

等完整包输出完

t_{\rm done}=t_{\rm start}+N_{\rm bytes}d_{\rm tick/byte}

两端都是实际数字counter边沿；整包在完成前一直占用输出容量。跨过观察终点的工作保留为在途。

每个事件去了哪里

N_{\rm arrived}=N_{\rm rejected}+N_{\rm veto}+N_{\rm dropped}+N_{\rm pending}+N_{\rm saved}

同一tick上，已有工作先完成并释放资源，再处理新的到达；已经复制或仍在发送的包都还不能算保存。

说明对照样本

\widehat\epsilon_{\rm probe}=N_{\rm decision}/N_{\rm tagged}

预定标签对照给出资源竞争前的有限通过比例，未分辨情况仍保留在分母中；不推断概率置信区间。队列内保存比例同样只描述有限竞争集合。

常见难点

通过不等于完成保存

容易误解HLT通过就说明事件已经保存。

正确理解包还需要输出空间和发送时间，最后一个字节也要在观察区间内发送完成。

更紧的选择也会释放资源

容易误解提高阈值后，最终保存集合一定是原集合的子集。

正确理解固定hit与标定时，逐事件判定具有单调性；竞争的包改变了队列，原先被阻挡的事件也可能获得完成机会。

动手实验

01
跟随同一组hit
依次查看探测器、读出与触发近景；固定一个事件，在ADC表旁改变第一级阈值。
你会看到： 原始事件集保持固定；L1粗读出与HLT细读出使用不同的信息。
02
让决定晚到
选择“决定来得太晚”，比较前端保留期限与L1决定的实际tick。
你会看到： 即使信号模式本来能通过，也可能在软件处理前就失去等待位置。
03
分开看CPU与输出损失
比较“CPU队列拥挤”和“输出链路变慢”，查看末段事件状态与尚未发送的字节。
你会看到： 排队丢弃与仍在发送是不同的结果，完整包输出结束才进入已保存。
04
比较独立探针
查看拟合、留出与盲探针组，再导出当前JSON和CSV。改变现场旋钮后，选回旧记录并再次导入。
你会看到： 阈值选择会改变对照动量分布；重建不会改写保留的hit和队列日志。

物理结论

本模式重放固定、不可变的96事件教学读出及独立对照曝光。理想中心平面轨迹经过已知IP和硬边界磁场；分层响应、丢hit概率及电子学为规定的缩减模型，未模拟真实强子簇射或设施性能。触发只看ADC、sector、时钟和独立标定，3倍标准不确定度的保护带内停报判定；不会读取生成身份。CPU与输出在整数counter边沿调度，整包完成才算保存，观察结束仍在途则保留pending。标签对照只支持条件效率；竞争队列的保存比例是有限样本观察。场磁铁/吸收体作为固定无限质量外部动量reservoir，不声称有限孤立系统四动量守恒。粒子与数据脉冲放大并减慢；低曲率、范围外、标定失效及关联歧义按依赖停报。

包需要等待的位置

整组事件的量能读出

独立探针显示选择的影响

保留的程序与原始历史

核心数学模型

两个粒子的总能量与总动量

磁场中的横向曲率

常见难点

峰里也会混入普通事例

筛选会改变留下的样本

动手实验

从谱回到径迹

比较清晰与模糊的峰

筛选同一批候选

看看别的碰撞样子

核心数学模型

曲率给出有条件的动量

把不确定度带进选择

等完整包输出完

每个事件去了哪里

说明对照样本

常见难点

通过不等于完成保存

更紧的选择也会释放资源

动手实验

跟随同一组hit

让决定晚到

分开看CPU与输出损失

比较独立探针

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