A new trackster linking algorithm based on graph theory for reconstruction in HGCAL at the CMS experiment

Al termine del Run-3, il Large Hadron Collider verrà sottoposto ad una fase di aggiornamento secondo il progetto HL-LHC (High-Luminosity Large Hadron Collider) che prevede un aumento della luminosità di un fattore 7.5 rispetto a quella del Run-1. Ciò rappresenta una sfida sia per i rivelatori, sia per gli algoritmi di ricostruzione, a causa del forte aumento del numero di collisioni simultanee (pileup) e di dati da processare. La collaborazione CMS (Compact Muon Solenoid) ha pertanto progettato lo High Granularity Calorimeter (HGCAL), un nuovo calorimetro ad alta granularità che sostituirà quello attuale. Un nuovo framework per la ricostruzione di HGCAL, The Iterative Clustering Framework (TICL), è in fase di sviluppo. La struttura modulare di TICL prevede diverse fasi, tra cui il linking, che ha il compito di unire cluster tridimensionali di energia, detti tracksters, originati dalla stessa particella primaria. Questa tesi esplora un possibile approccio per effettuare il linking basato sulla teoria dei grafi e, in particolare, su un algoritmo detto di Leiden. L’algoritmo è stato implementato in C++ e integrato nel software di CMS. Le prestazioni dell’algoritmo, in termini di qualità della ricostruzione, sono state valutate tramite eventi simulati. L’algoritmo presenta una buona prestazione sia nel caso di singola particella sia nel caso di particelle vicine, riuscendo a distinguere le due particelle anche in caso di sovrapposizione. Tuttavia, mostra una tendenza a collegare troppo poco i trackster. Al momento l’algoritmo non include al suo interno le informazioni fisiche provenienti dai sensori: si ritiene che, con la loro introduzione, si potrà avere un maggiore controllo sul linking ed un significativo miglioramento nella qualità della ricostruzione.