hepi.input ========== .. py:module:: hepi.input Attributes ---------- .. autoapisummary:: hepi.input.in_dir hepi.input.out_dir hepi.input.pre hepi.input.multi_scan hepi.input.scale_scan hepi.input.seven_point_scan hepi.input.pdf_scan Classes ------- .. autoapisummary:: hepi.input.Input Functions --------- .. autoapisummary:: hepi.input.get_input_dir hepi.input.get_output_dir hepi.input.get_pre hepi.input.set_input_dir hepi.input.set_output_dir hepi.input.set_pre hepi.input.is_gluino hepi.input.is_neutralino hepi.input.is_chargino hepi.input.is_weakino hepi.input.is_squark hepi.input.is_slepton hepi.input.update_slha hepi.input.scan hepi.input.scan_multi hepi.input.scan_scale hepi.input.scan_seven_point hepi.input.keep_where hepi.input.remove_where hepi.input.change_where hepi.input.scan_invariant_mass hepi.input.slha_write hepi.input.masses_scan hepi.input.mass_scan hepi.input.slha_scan hepi.input.slha_scan_rel hepi.input.scan_pdf Module Contents --------------- .. py:data:: in_dir :value: './input/' Input directory. .. py:data:: out_dir :value: './output/' Output directory. .. py:data:: pre :value: 'nice -n 5' Prefix for run commands. .. py:function:: get_input_dir() Get the input directory. :returns: :attr:`in_dir` :rtype: str .. py:function:: get_output_dir() Get the output directory. :returns: :attr:`out_dir` :rtype: str .. py:function:: get_pre() Gets the command prefix. :returns: :attr:`pre` :rtype: str .. py:function:: set_input_dir(ind) Sets the input directory. :param ind: new input directory. :type ind: str .. py:function:: set_output_dir(outd, create = True) Sets the output directory. :param outd: new output directory. create (bool): create directory if not existing :type outd: str .. py:function:: set_pre(ppre) Sets the command prefix. :param ppre: new command prefix. :type ppre: str .. py:class:: Input(order, energy, particle1, particle2, slha, pdf_lo, pdf_nlo, mu_f=1.0, mu_r=1.0, pdfset_lo=0, pdfset_nlo=0, precision=0.001, max_iters=50, invariant_mass='auto', result='total', pt='auto', id='', model='', update=True) Bases: :py:obj:`hepi.util.DictData` Input for computation and scans. :ivar order: LO, NLO or NLO+NLL computation. :vartype order: :class:`Order` :ivar energy: CMS energy in GeV. :vartype energy: int :ivar energyhalf: Halfed `energy`. :vartype energyhalf: int :ivar particle1: PDG identifier of the first final state particle. :vartype particle1: int :ivar particle2: PDG identifier of the second final state particle. :vartype particle2: int :ivar slha: File path of for the base slha. Modified slha files will be used if a scan requires a change of the input. :vartype slha: str :ivar pdf_lo: LO PDF name. :vartype pdf_lo: str :ivar pdf_nlo: NLO PDF name. :vartype pdf_nlo: str :ivar pdfset_lo: LO PDF member/set id. :vartype pdfset_lo: int :ivar pdfset_nlo: NLO PDF member/set id. :vartype pdfset_nlo: int :ivar pdf_lo_id: LO PDF first member/set id. :vartype pdf_lo_id: int :ivar pdf_nlo_id: NLO PDF first member/set id. :vartype pdf_nlo_id: int :ivar mu: central scale factor. :vartype mu: double :ivar mu_f: Factorization scale factor. :vartype mu_f: double :ivar mu_r: Renormalization scale factor. :vartype mu_r: double :ivar precision: Desired numerical relative precision. :vartype precision: double :ivar max_iters: Upper limit on integration iterations. :vartype max_iters: int :ivar invariant_mass: Invariant mass mode 'auto = sqrt((p1+p2)^2)' else value. :vartype invariant_mass: str :ivar pt: Transverse Momentum mode 'auto' or value. :vartype pt: str :ivar result: Result type 'total'/'pt'/'ptj'/'m'. :vartype result: str :ivar id: Set an id of this run. :vartype id: str :ivar model: Path for MadGraph model. :vartype model: str :ivar update: Update dependent `mu` else set to zero. :vartype update: bool .. py:attribute:: order .. py:attribute:: energy .. py:attribute:: energyhalf .. py:attribute:: particle1 .. py:attribute:: particle2 .. py:attribute:: slha .. py:attribute:: pdf_lo .. py:attribute:: pdfset_lo :value: 0 .. py:attribute:: pdf_nlo .. py:attribute:: pdfset_nlo :value: 0 .. py:attribute:: pdf_lo_id :value: 0 .. py:attribute:: pdf_nlo_id :value: 0 .. py:attribute:: mu_f :value: 1.0 .. py:attribute:: mu_r :value: 1.0 .. py:attribute:: precision :value: 0.001 .. py:attribute:: max_iters :value: 50 .. py:attribute:: invariant_mass :value: 'auto' .. py:attribute:: pt :value: 'auto' .. py:attribute:: result :value: 'total' .. py:attribute:: id :value: '' .. py:attribute:: model :value: '' .. py:attribute:: mu :value: 0.0 .. py:method:: has_gluino() .. py:method:: has_neutralino() .. py:method:: has_charginos() .. py:method:: has_weakino() .. py:method:: has_squark() .. py:method:: has_slepton() .. py:function:: is_gluino(iid) .. py:function:: is_neutralino(iid) .. py:function:: is_chargino(iid) .. py:function:: is_weakino(iid) .. py:function:: is_squark(iid) .. py:function:: is_slepton(iid) .. py:function:: update_slha(i) Updates dependent parameters in Input `i`. Mainly concerns the `mu` value used by `madgraph`. .. py:function:: scan(input_list, var, rrange) Scans a variable `var` over `rrange` in `input_list`. .. note:: This function does not ensure that dependent vairables are updated (see `energyhalf` in Examples). :param input_list: Input parameters that get scanned each. :type input_list: :obj:`list` of :class:`Input` :param var: Scan variable name. :type var: str :param rrange: Range of `var` to be scanned. :type rrange: Iterable :returns: Modified list with scan runs added. :rtype: :obj:`list` of :class:`Input` .. rubric:: Examples >>> li = [Input(Order.LO, 13000, 1000022,1000022, "None", "CT14lo","CT14lo",update=False)] >>> li = scan(li,"energy",range(10000,13000,1000)) >>> for e in li: ... print(e) {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} >>> for e in scan(li,"order",[Order.LO,Order.NLO,Order.NLO_PLUS_NLL]): ... print(e) {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} .. py:function:: scan_multi(li, **kwargs) Magically scans the variables passed to this function. :param \*\*kwargs: .. rubric:: Examples >>> oli = [Input(Order.LO, 13000, 1000022,1000022, "None", "CT14lo","CT14lo",update=False)] >>> li = scan_multi(oli,energy=range(10000,13000,1000)) >>> for e in li: ... print(e) {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} >>> for e in scan_multi(oli,energy=range(10000,13000,1000),order=[Order.LO,Order.NLO,Order.NLO_PLUS_NLL]): ... print(e) {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} .. py:data:: multi_scan .. py:function:: scan_scale(l, rrange=3, distance=2.0) Scans scale by varying `mu_f` and `mu_r`. They take `rrange` values from 1/`distance` to `distance` in lograthmic spacing. Only points with `mu_f`=`mu_r` or `mu_r/f`=1 or `mu_r/f`=`distance` or `mu_r/f`=1/`distance` are returned. .. rubric:: Examples >>> li = [Input(Order.LO, 13000, 1000022,1000022, "None", "CT14lo","CT14lo",update=False)] >>> for e in scan_scale(li): ... print(e) {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 0.5, 'mu_r': 0.5, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 0.5, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 0.5, 'mu_r': 2.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 0.5, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 2.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 2.0, 'mu_r': 0.5, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 2.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 2.0, 'mu_r': 2.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} .. py:data:: scale_scan .. py:function:: scan_seven_point(input_list) Scans scale by varying `mu_f` and `mu_r` by factors of two excluding relative factors of 4. .. rubric:: Examples >>> li = [Input(Order.LO, 13000, 1000022,1000022, "None", "CT14lo","CT14lo",update=False)] >>> for e in scan_seven_point(li): ... print(e) {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 0.5, 'mu_r': 0.5, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 0.5, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 0.5, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 2.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 2.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 2.0, 'mu_r': 2.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} .. py:data:: seven_point_scan .. py:function:: keep_where(input_list, condition) Only keep the inputs where the condition is true. Inversion of the `remove_where` function. :param input_list: List[Input] The list of inputs to filter. :param condition: Callable[[Input.__dict__], bool] The condition to filter on. .. py:function:: remove_where(input_list, condition, **kwargs) Remove elements in list which satisfy condition. :param input_list: List[Input] The list of inputs to filter. :param condition: Callable[[Input.__dict__], bool] The condition to filter on. .. rubric:: Examples >>> li = scan_multi([Input(Order.LO, 13000, 1000022,1000022, "None", "CT14lo","CT14lo",update=False)],energy=range(10000,13000,1000)) >>> for e in remove_where(li,lambda dict : (dict["energy"] == 10000 or dict["energy"] == 11000)): ... print(e) {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} .. py:function:: change_where(input_list, dicts, **kwargs) Applies the values of `dicts` if the key value pairs in `kwargs` agree with a member of the list `input_list`. The changes only applied to the matching list members. .. rubric:: Examples >>> li = scan_multi([Input(Order.LO, 13000, 1000022,1000022, "None", "CT14lo","CT14lo",update=False)],energy=range(10000,13000,1000)) >>> for e in change_where(li,{'order':Order.NLO},energy=11000): ... print(e) {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 12000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} >>> li = scan_multi([Input(Order.LO, 13000, 1000022,1000022, "None", "CT14lo","CT14lo",update=False)],energy=range(10000,12000,1000),mu_f=range(1,3)) >>> for e in change_where(li,{'order':Order.NLO},energy=11000,mu_f=1): ... print(e) {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 10000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 2, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 1, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 11000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14lo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13200, 'mu_f': 2, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} .. py:function:: scan_invariant_mass(input_list, diff, points, low=0.001) Logarithmic `invariant_mass` scan close to the production threshold. .. py:function:: slha_write(newname, d) .. py:function:: masses_scan(input_list, varis, rrange, diff_L_R=None, negate=None) Scans the PDG identified masses in `varis` over `rrange` in the list `input_list`. `diff_L_R` allows to set a fixed difference between masses of left- and right-handed particles. .. py:function:: mass_scan(input_list, var, rrange, diff_L_R=None) Scans the PDG identified mass `var` over `rrange` in the list `l`. `diff_L_R` allows to set a fixed difference between masses of left- and right-handed particles. .. py:function:: slha_scan(input_list, block, var, rrange) Scan a generic .. py:function:: slha_scan_rel(input_list, lambdas, rrange) Scan a generic slha variable. .. py:function:: scan_pdf(input_list) Scans NLO PDF sets. The PDF sets are infered from `lhapdf.getPDFSet` with the argument of `pdfset_nlo`. .. rubric:: Examples >>> li = [Input(Order.NLO, 13000, 1000022,1000022, "None", "CT14lo","CT14nlo",update=False)] >>> for e in scan_pdf(li): ... print(e) {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14nlo', 'pdfset_nlo': 0, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13100, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14nlo', 'pdfset_nlo': 1, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13100, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14nlo', 'pdfset_nlo': 2, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13100, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14nlo', 'pdfset_nlo': 3, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13100, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14nlo', 'pdfset_nlo': 4, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13100, 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'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14nlo', 'pdfset_nlo': 7, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13100, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14nlo', 'pdfset_nlo': 8, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13100, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 'auto', 'pt': 'auto', 'result': 'total', 'id': '', 'model': '', 'mu': 0.0} {'order': , 'energy': 13000, 'energyhalf': 6500.0, 'particle1': 1000022, 'particle2': 1000022, 'slha': 'None', 'pdf_lo': 'CT14lo', 'pdfset_lo': 0, 'pdf_nlo': 'CT14nlo', 'pdfset_nlo': 9, 'pdf_lo_id': 13200, 'pdf_nlo_id': 13100, 'mu_f': 1.0, 'mu_r': 1.0, 'precision': 0.001, 'max_iters': 50, 'invariant_mass': 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