作业 4.1（选做）：望远镜模拟数据的 TTree 存储与关联分析

课程作业

将作业 1.2中逐粒子模拟得到的能量沉积和粒子种类保存到 ROOT 文件，再参照实验数据：三层 Si 望远镜实验数据处理进行关联分析。模拟中已知每个粒子的质量数和电荷数，可以用它们确认 PID 投影中各个峰的来源。

TTree 的创建、读写与事件选择可参考 ROOT Tutorial II（PyROOT · ROOT C++）。

数据结构

建立名为 tree 的 TTree，每个 entry 对应一个模拟粒子，包含以下三个 branch：

Branch	类型	内容	ROOT leaflist
e	Float_t[3]	e[0]、e[1]、e[2] 分别为 D1、D2、D3 的能量沉积，单位 MeV	e[3]/F
A	Int_t	粒子的质量数	A/I
Z	Int_t	粒子的电荷数	Z/I

每完成一个粒子的模拟，就把该粒子的三个能量值及 A、Z 写入相应变量，并调用一次 Fill()。所有事例填充完成后，将 tree 保存到一个 ROOT 文件。

作业要求

1. 按上述结构保存作业 1.2 的模拟数据。重新打开文件，用 Print() 查看 tree 结构，检查 entry 数是否与保存的模拟粒子数一致。
2. 参照实验数据处理页，依次重复各项能量关联分析：D1–D2 关联；D2 停止与穿透事例的叠加和分别显示；D2–D3 关联；薄探测器近似下的 PID；有限厚度经验 PID；最后作 PID 参数的一维投影。将实验页的 dE1、dE2、dE3 对应到 e[0]、e[1]、e[2]，并比较模拟与实验中的条带和穿透点。
3. 对“进阶：PID 参数的一维投影”中的每个峰，用已保存的 A、Z 分别选择粒子，将各核素的投影叠加到总投影上，标明峰与粒子种类的对应关系。如果不同核素的峰重叠，也应在图中说明。

本题的模拟记录不含入射位置和 hit 信息，因此不作实验页中的 D1 位置图，也不套用实验数据的 hit 筛选条件。能量关联与 PID 分析沿用作业 1.2 的探测器设置和分辨率处理。

进度对应第 4 章。