next up previous contents
Next: Z-камера Up: Дрейфовая камера Previous: Моделирование координатного разрешения дрейфовой

   
Моделирование координатного разрешения дрейфовой камеры в Z проекции


  
Figure 13: Параметры Z разрешения дрейфовой камеры для первых трех проволочек, описываемого суммой двух нормальных распределений с малой и большой шириной: ширина каждого распределения в зависимости от времени, измеренного камерой, доля нормального распределения с малой шириной в суммарной подгонке, вероятность потери Z координаты.
\begin{figure}
\begin{center}
\vspace{-.5cm}
\mbox{
\psfig{file=Z13.eps,width=0.8\textwidth} }
\vspace{-1cm}
\end{center}\end{figure}

Аналогичным образом определяются параметры, характеризующие разрешение дрейфовой камеры вдоль оси Z. Отклонения измеренной Z координаты точки от расчетной по параметрам трека также изучались в зависимости от времени дрейфа, т.е. от положения точки по $\varphi $. Такие отклонения для Z координаты в отличие от R-$\varphi $ проекции уже нельзя подогнать одним нормальным распределением. Они описываются суммой двух нормальных распределений с разными ширинами. Кроме того, часть точек трека, восстановленных в R-$\varphi $ проекции, не имеют Z координаты по различным причинам. Такая потеря эффективности также учитывается в зависимости от времени дрейфа.

На Рис.13 приведены ширины двух нормальных распределений, описывающие разрешение по Z, в зависимости от времени, доля нормального распределения с малой шириной в суммарной подгонке, а также вероятность вообще не восстановить Z координату. Данные, приведенные на рисунке, получены на одном из заходов 1996 года для трех проволочек, ближайших к пучку. Параметры для Z разрешения получались для групп из трех-четырех проволочек в двух первых слоях дрейфовой камеры, а третьего слоя -- целиком. Такое разбиение связано с тем, что резкое ухудшение разрешения происходит вблизи края ячейки, а поскольку мы параметризуем разрешение в зависимости от времени, то необходимо разбивать на группы, внутри которых граница по времени дрейфа незначительно изменяется. Таким образом, для каждой группы данных изучались и фитировались такие распределения, что затем использовалось в моделировании.



Pavel P.Krokovny
1999-01-15