TFCOM Pedro Martins. 3/11/2008 Instituto Superior Técnico - MEFT

Transcrição

1 1. Instalação do ROOT em Windows 2. Unbinned data Trees 3. Binned data Histogramas 4. Revisão de funções 5. Fits ajustes de histogramas 6. Input/Output ficheiros ROOT 3/11/2008 Instituto Superior Técnico - MEFT TFCOM Pedro Martins

2 Instalação do ROOT em Windows É necessário instalar primeiro o Visual C++ da Microsoft, distribuido gratuitamente. A versão mais recente é a 9.0. O ROOT possui um instalador em Windows. Verifiquem a escolhem a versão adequada à versão do VC++ que possuem no vosso computador. Peculariedades: para vermos as mudanças que fazemos num canvas em Windows, é fundamental pedirmos um Refresh().

3 Unbinned data Considerem a seguinte experiência: o disparo de uma arma em direcção a um alvo, onde se guardam as coordenadas exactas (X,Y) da posição final do projéctil. Cada evento será constituido por um par de coordenadas (X,Y). Um evento pode ser descrito através de uma classe.

4 Unbinned data (2) Este tipo de eventos pode ser lido pelo ROOT, utilizando estruturas apropriadas (como Ntuples ou Trees), podemos efectuar uma análise estatística a este conjunto de dados unbinned. De momento, definiremos unbinned como não agrupado por categoria/frequência.

5 Unbinned data (3) Carregamento de uma classe em memória:.l Event.cxx+g Declaração de uma instância da classe: Event *bullets = new Event(); Declaração de uma TTree: TTree *t = new TTree( t, exemplo ); Atribuição da instância bullets como elemento de armazenamento (branch): t->branch( mybranch,&bullets) class Event{ private: double fx; double fy; public: Event(){}; ~Event(){}; double GetX(){return fx;} double GetY(){return fy;} void Hit(double x, double y); }

6 Binned data Imaginem agora o mesmo exercício, mas em vez de guardamos as coordenadas (X,Y), guardamos simplesmente a zona pontuável atingida pelo projéctil. Deste modo, minimizamos o espaço de armazenamento dos nossos eventos, sacrificando alguma informação. A partir do momento que agrupamos os nossos eventos em categorias ou caixotes (bins), estamos a lidar com binned data. Histogramas são utilizados intensivamente em todo e qualquer tipo de tratamento estatístico de dados.

7 Binned data (2) O ROOT possui várias classes para histogramas, dependendo da sua dimensão: TH1F, TH2F, TH3F (T classe de ROOT, H histograma, 2 dimensão, F float (existem outros tipos como int ou double) Para declarar um histograma em ROOT, após definirmos a sua dimensão e o tipo de variável a ser armazenado, apenas necessitamos de escolher o número de bins para as nossas variáveis e o intervalo onde os nossos observáveis podem variar. O primeiro bin é muitas vezes denominado underflow, o último bin, seguindo a lógica, é o overflow.

8 Binned data (3) declaração de histogramas TH1F *h = new TH1F( h, exemplo, 100,0,1000); for(int i=0;i<10000;i++) h->fill(tmath::sqrt(i)); h->draw(); //outro exemplo para encher o histograma h->fillrandom( gaus,10000);

9 Binned vs Unbinned e Qual a vantagem de usar trees, uma vez que apenas aumentam o espaço utilizado em disco e a complexidade do nosso programa? O armazenamento dos dados em modo unbinned permite-nos efectuar cortes nos nossos eventos em função do diferente tipo de análise Imaginem que na nossa classe, guardávamos também a massa, ou o calibre de cada projéctil. Como procederiam para fazer um estudo estatístico apenas da munição com calibre.45? As classes TTree e semelhantes permitem projectar os eventos relevantes em histogramas. Um armazenamento misto unbinned + binned poderá ser a solução adequada para quem pretenda efectuar vários tipos diferentes de análises para um mesmo conjunto de dados.

10 Funções em ROOT (revisão) O ROOT oferece um pacote de operações básicas de matemática TMath, que possui as funções já conhecidas das típicas bibliotecas math disponíveis em C e C++. A série de classes, no ROOT, para usar ou definir funções é a TF1, TF2 ou TF3, dependendo do número de dimensão pretendida. Uma função pode ser utilizada como uma variável ou um ponteiro: TF1 var( var, TMath::Sqrt(x)/TMath:Cos(x),0,4); TF1 *ptr = new TF1( ptr,tmath::sqrt(x)/tmath:cos(x),0,4); Uma função do tipo TF* também pode ser definida por uma função tradicional de C/C++. Essa definição pode encontrar-se dentro do ficheiro onde reside o nosso programa ou pode encontrar-se noutro ficheiro que será compilado quando a funçãose torne necessária.

11 Ajuste de funções O ROOT possui um conjunto de métodos adequados ao ajuste de dados a modelos teóricos. Estes métodos encontram-se implementados dentro das classes de TH* (histogramas do ROOT). Os ajustes (fits) podem ser realizados utilizando funções pré-definidas do ROOT ou utilizando funções definidas por nós.

12 Ajuste de funções (2) Um pequeno exemplo, criação de um histograma preenchido com a função gaussiana por defeito, e posterior ajuste da mesma função aos dados gerados: TH1F *h = new TH1F( h, exemplo,-2,2,200); h->fillrandom( gaus,10000); h->draw(); h->fit( gaus ); h->draw();

13 Input/Output ficheiros ROOT i Todos os objectos mencionados hoje (e grande parte dos objectos em ROOT), podem ser escritos dentro de um ficheiro com a extensão.root. Histogramas, TTrees, canvas, funções Após a abertura do ficheiro, cada objecto tem um método Write() que pode ser utilizado Criação/abertura de um novo ficheiro, utilizando a classe TFile: TFile *f = new TFile( example.root, recreate ); Se não for dada nenhuma opção no segundo argumento, o modo de leitura é assumido. Não se esqueçam de fazer f->close() quando tiverem terminado as operações de input/output no ficheiro.