München 1997 – scientific programme

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T: Teilchenphysik

T 507: Kalorimeter I

T 507.3: Talk

Thursday, March 20, 1997, 16:25–16:40, 224

Anwendung neuronaler Netze bei der Schaueranalyse in einem feinsegmentierten LAr-Kalorimeter unter Verwendung evolutionärer Algorithmen — •M. Höppner — Institut für Physik, Universität Dortmund

Ein Verfahren wird vorgestellt, das die Signale von segmentierten Kalorimetern mit Hilfe eines neuronalen Netzes auswertet. Nach einem Training mit simulierten Daten und der Optimierung der Netzstruktur durch evolutionäre Algorithmen ist die Rekonstruktion der Energie einfallender Teilchen sowie Teilchenidentifikation möglich.

Besonders untersucht wurde das Verhalten des Verfahrens bei realistischen experimentellen Bedingungen, wie z.B. ein starkes magnetisches Feld, Materie vor dem Detektor oder Inhomogenitäten in der Struktur des Kalorimeters.

Ergebnisse von Monte-Carlo-Simulationen und Vergleiche mit Messungen werden vorgestellt. Es wurden Energieauflösungen erreicht, die bis zu 10% besser sind, als die herkömmlicher Methoden. Netze zur e/π-Trennung erzielten Resultate, die bis zu dreimal besser waren als die anderer Standardmethoden.

Die Methode wurde für das Flüssigargon-Kalorimeter des H1 Experimentes entwickelt, verwendet aber nur Größen, die bei jedem segmentierten Kalorimeter zur Verfügung stehen.