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Making RooFit Ready for Run 3
arXiv - CS - Mathematical Software Pub Date : 2020-03-28 , DOI: arxiv-2003.12861 Stephan Hageboeck and Lorenzo Moneta
arXiv - CS - Mathematical Software Pub Date : 2020-03-28 , DOI: arxiv-2003.12861 Stephan Hageboeck and Lorenzo Moneta
RooFit and RooStats, the toolkits for statistical modelling in ROOT, are used
in most searches and measurements at the Large Hadron Collider. The data to be
collected in Run 3 will enable measurements with higher precision and models
with larger complexity, but also require faster data processing. In this work,
first results on modernising RooFit's collections, restructuring data flow and
vectorising likelihood fits in RooFit will be discussed. These improvements
will enable the LHC experiments to process larger datasets without having to
compromise with respect to model complexity, as fitting times would increase
significantly with the large datasets to be expected in Run 3.
中文翻译:
让 RooFit 为 Run 3 做好准备
RooFit 和 RooStats 是 ROOT 中的统计建模工具包,用于大型强子对撞机的大多数搜索和测量。在 Run 3 中收集的数据将使测量具有更高的精度和更复杂的模型,但也需要更快的数据处理。在这项工作中,将讨论在 RooFit 中现代化 RooFit 集合、重组数据流和矢量化可能性拟合的初步结果。这些改进将使 LHC 实验能够处理更大的数据集,而不必在模型复杂性方面做出妥协,因为随着运行 3 中预期的大型数据集,拟合时间将显着增加。
更新日期:2020-07-27
中文翻译:
让 RooFit 为 Run 3 做好准备
RooFit 和 RooStats 是 ROOT 中的统计建模工具包,用于大型强子对撞机的大多数搜索和测量。在 Run 3 中收集的数据将使测量具有更高的精度和更复杂的模型,但也需要更快的数据处理。在这项工作中,将讨论在 RooFit 中现代化 RooFit 集合、重组数据流和矢量化可能性拟合的初步结果。这些改进将使 LHC 实验能够处理更大的数据集,而不必在模型复杂性方面做出妥协,因为随着运行 3 中预期的大型数据集,拟合时间将显着增加。