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The Pandora Software Development Kit and algorithm libraries provide pattern-recognition logic essential to the reconstruction of particle interactions in liquid argon time projection chamber detectors. Pandora is the primary event reconstruction software used at ProtoDUNE-SP, a prototype for the Deep Underground Neutrino Experiment far detector. ProtoDUNE-SP, located at CERN, is exposed to a charged-particle test beam. This paper gives an overview of the Pandora reconstruction algorithms and how they have been tailored for use at ProtoDUNE-SP. In complex events with numerous cosmic-ray and beam background particles, the simulated reconstruction and identification efficiency for triggered test-beam particles is above 80% for the majority of particle type and beam momentum combinations. Specifically, simulated 1 GeV/c charged pions and protons are correctly reconstructed and identified with efficiencies of 86.1 ± 0.6 % and 84.1 ± 0.6 %, respectively. The efficiencies measured for test-beam data are shown to be within 5% of those predicted by the simulation.
Abud, A., Abi, B., Acciarri, R., Acero, M., Adames, M., Adamov, G., et al. (2023). Reconstruction of interactions in the ProtoDUNE-SP detector with Pandora. THE EUROPEAN PHYSICAL JOURNAL. C, PARTICLES AND FIELDS, 83(7) [10.1140/epjc/s10052-023-11733-2].
Reconstruction of interactions in the ProtoDUNE-SP detector with Pandora
Abud A. A.;Abi B.;Acciarri R.;Acero M. A.;Adames M. R.;Adamov G.;Adamowski M.;Adams D.;Adinolfi M.;Adriano C.;Aduszkiewicz A.;Aguilar J.;Ahmad Z.;Ahmed J.;Aimard B.;Akbar F.;Ali-Mohammadzadeh B.;Allison K.;Monsalve S. A.;AlRashed M.;Alt C.;Alton A.;Alvarez R.;Amedo P.;Anderson J.;Andreopoulos C.;Andreotti M.;Andrews M.;Andrianala F.;Andringa S.;Anfimov N.;Ankowski A.;Antoniassi M.;Antonova M.;Antoshkin A.;Antusch S.;Aranda-Fernandez A.;Arellano L.;Arnold L. O.;Arroyave M. A.;Asaadi J.;Asquith L.;Aurisano A.;Aushev V.;Autiero D.;Ayala Lara V.;Ayala-Torres M.;Azfar F.;Back A.;Back H.;Back J. J.;Backhouse C.;Bagaturia I.;Bagby L.;Balashov N.;Balasubramanian S.;Baldi P.;Baller B.;Bambah B.;Barao F.;Barenboim G.;Barker G.;Barkhouse W.;Barnes C.;Barr G.;Monarca J. B.;Barros A.;Barros N.;Barrow J. L.;Basharina-Freshville A.;Bashyal A.;Basque V.;Batchelor C.;Battat J.;Battisti F.;Bay F.;Bazetto M. C. Q.;Bazo Alba J. L.;Beacom J. F.;Bechetoille E.;Behera B.;das Chagas E. B. 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A.;Kuhlmann S.;Kulagin S.;Kumar J.;Kumar P.;Kunze P.;Kuravi R.;Kurita N.;Kuruppu C.;Kus V.;Kutter T.;Kvasnicka J.;Kwak D.;Lambert A.;Land B.;Lane C. E.;Lang K.;Langford T.;Langstaff M.;Larkin J.;Lasorak P.;Last D.;Laundrie A.;Laurenti G.;Lawrence A.;Lazanu I.;LaZur R.;Lazzaroni M.;Le T.;Leardini S.;Learned J.;LeBrun P.;LeCompte T.;Lee C.;Lee S.;Lehmann Miotto G.;Lehnert R.;de Oliveira M. L.;Leitner M.;Lepin L. M.;Li S.;Li Y.;Liao H.;Lin C.;Lin Q.;Lin S.;Lineros R. A.;Ling J.;Lister A.;Littlejohn B. R.;Liu J.;Liu Y.;Lockwitz S.;Loew T.;Lokajicek M.;Lomidze I.;Long K.;Lord T.;LoSecco J.;Louis W. C.;Lu X.;Luk K.;Lunday B.;Luo X.;Luppi E.;Lux T.;Luzio V. P.;Maalmi J.;MacFarlane D.;Machado A.;Machado P.;Macias C.;Macier J.;Maddalena A.;Madera A.;Madigan P.;Magill S.;Mahn K.;Maio A.;Major A.;Maloney J. A.;Mandrioli G.;Mandujano R. C.;Maneira J. C.;Manenti L.;Manly S.;Mann A.;Manolopoulos K.;Manrique Plata M.;Manyam V. 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F.;Moreno D.;Moretti D.;Morris C.;Mossey C.;Mote M.;Motuk E.;Moura C. A.;Mousseau J.;Mouster G.;Mu W.;Mualem L.;Mueller J.;Muether M.;Mufson S.;Muheim F.;Muir A.;Mulhearn M.;Munford D.;Muramatsu H.;Murphy M.;Murphy S.;Musser J.;Nachtman J.;Nagai Y.;Nagu S.;Nalbandyan M.;Nandakumar R.;Naples D.;Narita S.;Nath A.;Navrer-Agasson A.;Nayak N.;Nebot-Guinot M.;Negishi K.;Nelson J. K.;Nesbit J.;Nessi M.;Newbold D.;Newcomer M.;Newton H.;Nichol R.;Nicolas-Arnaldos F.;Nikolica A.;Niner E.;Nishimura K.;Norman A.;Norrick A.;Northrop R.;Novella P.;Nowak J. A.;Oberling M.;Ochoa-Ricoux J.;Olivier A.;Olshevskiy A.;Onel Y.;Onishchuk Y.;Ott J.;Pagani L.;Palacio G.;Palamara O.;Palestini S.;Paley J. M.;Pallavicini M.;Palomares C.;Panduro Vazquez W.;Pantic E.;Paolone V.;Papadimitriou V.;Papaleo R.;Papanestis A.;Paramesvaran S.;Parke S.;Parozzi E.;Parsa Z.;Parvu M.;Pascoli S.;Pasqualini L.;Pasternak J.;Pater J.;Patrick C.;Patrizii L.;Patterson R. 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2023
Abstract
The Pandora Software Development Kit and algorithm libraries provide pattern-recognition logic essential to the reconstruction of particle interactions in liquid argon time projection chamber detectors. Pandora is the primary event reconstruction software used at ProtoDUNE-SP, a prototype for the Deep Underground Neutrino Experiment far detector. ProtoDUNE-SP, located at CERN, is exposed to a charged-particle test beam. This paper gives an overview of the Pandora reconstruction algorithms and how they have been tailored for use at ProtoDUNE-SP. In complex events with numerous cosmic-ray and beam background particles, the simulated reconstruction and identification efficiency for triggered test-beam particles is above 80% for the majority of particle type and beam momentum combinations. Specifically, simulated 1 GeV/c charged pions and protons are correctly reconstructed and identified with efficiencies of 86.1 ± 0.6 % and 84.1 ± 0.6 %, respectively. The efficiencies measured for test-beam data are shown to be within 5% of those predicted by the simulation.
Abud, A., Abi, B., Acciarri, R., Acero, M., Adames, M., Adamov, G., et al. (2023). Reconstruction of interactions in the ProtoDUNE-SP detector with Pandora. THE EUROPEAN PHYSICAL JOURNAL. C, PARTICLES AND FIELDS, 83(7) [10.1140/epjc/s10052-023-11733-2].
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
