Les codes pour l'analyse physique des données avec le spectro-

 La simulation de la réponse du spectromètre pour les collisions hadroniques. Le module MUON gère la génération Monte-Carlo des particules et la simulation de leur passage à travers les volumes actifs modélisés avec Fluka ou Geant3 ;  La reconstruction des données brutes. Ce point est détaillé dans la section 4.3 ;  La calibration du spectromètre. Le module MUON gère le bruit d'origine

élec-tronique et le gain des diérentes chambres du spectromètre ;

 L'alignement du spectromètre. Cette partie est exposée dans la partie 4.2.2.

4.4.3 Les codes pour la simulation : EVGEN

Ce module contient des classes virtuelles qui permettent de travailler avec les générateurs d'événements Monte-Carlo (Pythia, Herwig et Hijing) via AliRoot. Le module EVGEN contient également une classe de librairie pour la physique du spec-tromètre à muons. Cette classe permet la production de (di)muon de décroissance des saveurs lourdes ouvertes, des quarkonia et des hadrons légers. Deux générateurs pour la physique du spectromètre à muons ont été développés dans AliRoot8 :

 AliGenMUONCocktailpp est dédiée à la production de muons dans les col-lisions proton-proton aux énergies du LHC. On peut choisir quelles sont les sources de muons considérées. En ce qui concerne les quarkonia, on utilise une paramétrisation obtenue à partir de l'extrapolation des données expérimentales sur les quarkonia dans les collisions proton-antiproton aux énergies du Teva-tron [178, 179]. La paramétrisation des paires de hadrons beaux et charmés a été développée9 an de décrire correctement la production corrélée de paires de muons qui est la contribution principale du continuum dans la distribution en masse invariante des dimuons entre 2 GeV/c2 et 10 GeV/c2.

 AliGenMUONCocktail est dédiée à la production de muons dans les collisions d'ions lourds aux énergies du LHC. Elle est basée sur une normalisation de Glauber à partir de collisions proton-proton avec un fort "shadowing" [85]. Comme pour AliGenMUONCocktailpp, la paramétrisation des quarkonia est obtenue à partir de l'extrapolation des données du Tevatron. Finalement, la contribution muonique des hadrons légers a été implémentée via une para-métrisation basée sur des simulations Hijing complètes de collisions Plomb-Plomb [180].

4.4.4 Les codes pour l'analyse physique des données avec le

spectromètre : PWG3

Le Module PWG3 contient les codes d'analyse préparés pour l'étude des sujets de physique du PWG3 (Physics Working Group 3) d'ALICE [181] (i.e. l'étude des

8. Ces deux générateurs utilisent la classe générique AliGenCocktail.

9. La classe permettant cette paramétrisation est la classe AliGenCorrHF. Elle prend en compte la paramétrisation des calculs LO pQCD et des calculs NLO pQCD.

Figure 4.14  Vue Schématique de l'analyse des données du spectromètre dans le module PWG3.

quarkonia et des saveurs lourdes ouvertes). Dans cette section, seule l'analyse phy-sique des données du spectromètre à muons est présentée. Tous les codes préparés pour cette analyse peuvent fonctionner avec des données stockées localement, sur la Grille (GRID) ou sur la CAF (CERN Analysis Facility).

Les tâches d'analyse spéciques au spectromètre dans le module PWG3 sont :  La génération et l'analyse des chiers AOD MUON. L'environnement

d'ana-lyse d'ALICE est basé sur ce qu'on appelle un train d'anad'ana-lyse. Cette procédure est un moyen ecace de traiter un grand nombre de données car elle permet d'eectuer plusieurs analyses simultanément. Le train est un assemblage de plusieurs wagons contenant les tâches, c'est à dire les codes d'analyse. Tous les wagons traitent le même chier d'entrée, partagent la même boucle d'évé-nements et peuvent ajouter leurs propres informations à un chier de sortie commun.

Le train d'analyse ociel d'ALICE crée des chiers AOD standard à partir des chiers ESD ALICE. Les AODs sont obtenus par un ltrage des informations des ESD qui s'eectue en deux étapes : (i) Une première tâche d'analyse

(AliA-nalysisTaskESDlter) copie toutes les informations pertinentes pour l'analyse physique dans les AODs. Certaines informations comme le vertex d'interaction et les traces reconstruites dans le tonneau central font partie des éléments ajou-tés ; (ii) La seconde tâche d'analyse (AliAnalysisTaskESDMuonFilter) remplit les AODs avec les informations relatives au traces des muons reconstruites dans le spectromètre.

Ensuite, à partir des AODs standards, des AODs spéciques pour les usagers sont créées par un autre train d'analyse ociel. Pour l'analyse des données du spectromètre à muons, une boucle sur les événements dans les AODs est pro-duite. Cette boucle permet alors de remplir les AODs MUON en sélectionnant tous les événements où au moins un muon est reconstruit.

Comme les AODs MUON ont une taille beaucoup moins importante que les AODs standards, plusieurs AODs sont fusionnées dans le même AOD MUON ;  L'analyse pour les muons simples. Cette tâche (AliAnalysisTaskSingleMu) four-nit des informations pour l'analyse des muons simples. En particulier, elle contient toutes les informations nécessaires à la soustraction des muons de décroissance des hadrons légers et des muons secondaires produits dans l'ab-sorbeur. Ainsi, il sera possible d'extraire les muons de décroissance des saveurs lourdes. Le travail présenté dans cette thèse est l'étude de base qui a permis d'écrire cette tâche d'analyse ;

 L'analyse des dimuons. Les AODs DIMUON sont construites de la même ma-nière que les AODs MUON. Les AODs DIMUON sont obtenues en répliquant le contenu des AODs standards où au moins deux muons sont reconstruits dans le spectromètre. Les AODs DIMUON ont une taille relativement petite (la fraction d'événements avec au moins deux muons est ∼ 1% des événements avec un seul muon). Ainsi, comme dans le cas de la création des AODs MUON, on peut fusionner les AODs DIMUON entre elles. De plus, la taille limitée des AODs (DI)MUON permet d'eectuer des analyses locales en parallèle de celles eectuées sur la grille ou sur la CAF ;

 L'analyse de la polarisation des quarkonia. Cette tâche d'analyse permet d'éva-luer les variables de polarisation des quarkonia. La tâche calcule les distribu-tions en angle azimutal et polaire. Pour cela les données reconstruites sont corrigées par l'acceptance et l'ecacité du spectromètre. La construction des tâches utilise les outils de correction développés dans AliRoot ;

 L'analyse suivant la technique dite "event mixing technique". L'une des contri-butions au spectre en masse invariante des dimuons est le bruit de fond com-binatoire. Cette contribution peut être soustraite en combinant aléatoirement les traces des muons appartenant à diérents événements. An de reproduire correctement la forme du bruit de fond combinatoire, les muons utilisés lors du mélange doivent être regroupés en fonction des événements auxquels ils appar-tiennent. En pratique, les muons d'un même groupe doivent appartenir à des événements collectés dans des conditions similaires. En particulier, les muons peuvent, par exemple, être regroupés suivant la coordonnée z du vertex ou de la centralité de l'événement auxquels ils appartiennent. Les muons simples

peuvent alors être extraits des AODs MUON et mélangés en utilisant les ou-tils mis en place dans AliRoot. Les muons extraits d'AODs MUON distinctes permettent de créer des dimuons qui sont alors stockés dans un AOD MIXED-DIMUON. L'AOD MIXED-DIMUON contiendra également des informations sur les groupes d'événements à partir desquels ont été construits les dimuons. Ces dimuons, une fois stockés dans les AODs DIMUON, pourront être utilisés pour estimer le bruit de fond combinatoire ;

 Le calcul de l'ecacité des chambres des systèmes de trajectographie et de dé-clenchement. L'évaluation de l'ecacité de déclenchement des chambres (tâches d'analyse TrigChE et MuonTrackingE) sera utilisée pour calculer l'ecacité de reconstruction des muons ;

 Le calcul de l'ecacité de détection. Les calculs d'ecacité pour un signal donné (muons simples, quarkonia...) sont principalement menés à bien par des simulations du spectromètre. Ces simulations incluent une description précise des conditions de fonctionnement du spectromètre (voies électroniques man-quantes, défauts d'alignement résiduels, fonctions de réponse...). Le signal gé-néré par la simulation sera reconstruit. Finalement, les ESDs et les AODs seront produites. La comparaison des informations reconstruites stockées dans les AODs avec le signal généré fournira l'ecacité de détection.

La gure 4.14, montre une vue schématique du module PWG3 où l'on peut re-trouver toutes les tâches citées précédemment ainsi que leurs interactions.

4.4.5 Les codes pour la compression des données du