Repository logo
 

Searching for Beyond-the-Standard-Model Physics Using Signatures with Tau Leptons in the Final State at the ATLAS Experiment

Loading...
Thumbnail Image

DOI

Date

2021

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Institute of Nuclear Physics Polish Academy of Sciences
License Type
Creative commons license
CC BY 4.0
Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Abstract

Głównym tematem niniejszej rozprawy są poszukiwania ciężkich, nienaładowanych bozonów Higgsa rozpadających się na dwa leptony tau. Istnienie takich bozonów jest przewidywane w niektórych modelach spoza Modelu Standardowego, jak na przykład w modelach z dwoma dubletami Higgsa i w Minimalnym Supersymetrycznym Modelu Standardowym (MSSM). Poszukiwania obejmowały przedział mas od 200 GeV do 2.5 TeV i wykorzystywały dane ze zderzeń protonów, które zostały zebrane przez detektor ATLAS na LHC w latach 2015-2018 przy energii środka masy równej 13 TeV. Analiza była podzielona na dwie rundy. W pierwszej rundzie grupa wykonująca analizę korzystała ze strategii używanej we wcześniejszej wersji analizy, w której badano tylko dane z lat 2015 i 2016. Głównym zadaniem autorki wewnątrz grupy była walidacja estymacji tła z dżetami QCD niepoprawnie zidentyfikowanymi jako leptony tau, w zdarzeniach, w których jeden lepton tau rozpada się na leptony, a drugi na hadrony i neutrino (‘kanał rozpadu tau lep tau had). W tej rundzie analizy nie stwierdzono obecności nowych bozonów. Wyznaczono nowe limity wykluczające ich istnienie powyżej pewnych wartości iloczynu przekroju czynnego na produkcję bozonu i współczynnika rozgałęzienia bozonu na dwa leptony tau (limit niezależny od modelu) oraz w pewnych obszarach przestrzeni fazowej dwóch wersji modelu MSSM (limit zależny od modelu). W drugiej rundzie analizy wprowadzono ulepszenia strategii. Zdaniem autorki było stworzenie modeli uczenia maszynowego do rozróżniania sygnału i tła w kanale rozpadu tau lep tau had. Celem było uzyskanie poprawy czułości analizy względem używania standardowej zmiennej dyskryminacyjnej, którą była zmienna masowa mtotT. Wytrenowano zboostowane (wzmacniane) drzewa decyzyjne oraz sieci neuronowe sparametryzowane masa˛ używając zmiennych masowych i kinematycznych. Najlepszą czułość uzyskano stosując zboostowane drzewa decyzyjne; oczekiwany limit niezależny od modelu został poprawiony o maksymalnie 67.5% i 28.6% dla zdarzeń z niskimi masami sygnałowymi, odpowiednio w stanach końcowych z i bez dżetów b. W momencie składania tej pracy analiza jest ciągle w toku. W rozprawie poruszane są jeszcze dwa tematy. Pierwszym są teoretyczne rozważania o możliwym związku między problemem ‘nienaturalnie dostrojonej’ masy bozonu Higgsa i problemem stałej kosmologicznej, w kontekście warunków Veltmana i Pauliego na kasowanie się rozbieżności oraz w kontekście Modelu Standardowego jako efektywnej teorii pola. Omówiona jest również możliwa rola dodatkowych bozonów Higgsa. Ta część rozprawy jest skutkiem współpracy między autorką a Stevenem Bassem. Drugim tematem jest walidacja ATLAS-owych próbek Monte Carlo z leptonami tau. W ramach walidacji sprawdzane były: polaryzacja, współczynniki rozgałęzienia i rozkłady zmiennych kinematycznych leptonów tau oraz rozkłady zmiennych wejściowych do zboostowanego drzewa decyzyjnego używanego do identyfikacji leptonów tau w eksperymencie ATLAS.
The main focus of this thesis is the search for heavy, neutral Higgs bosons decaying to two tau leptons. The existence of such bosons is predicted by certain Beyond-the- Standard-Model (BSM) models such as Two-Higgs-Doublet Models and the Minimal Supersymmetric Standard Model (MSSM). The search was conducted in the mass range between 200 GeV and 2.5 TeV using proton-proton collision data collected by the ATLAS detector at the LHC in the years 2015-2018 at a center-of-mass energy of 13 TeV. The analysis was split into two rounds. In the first round, the analysis group followed the same strategy as the one used in a previous paper analyzing only 2015 and 2016 data. The author’s main task within the analysis group was to validate the estimation of back- ground contributions with QCD jets misidentified as tau leptons in events where one of the tau leptons decays to leptons and the other one to hadrons and a neutrino (‘τlepτhad decay channel’). In this analysis round, no evidence of new bosons was found, and new exclusion limits were set on the BSM Higgs boson production cross-section times the branching ratio to two tau leptons (model-independent limit) and on the phase space of two MSSM benchmark scenarios (model-dependent limits). In the second analysis round, improvements were introduced to the analysis strategy. The author’s task was to develop machine learning models for discriminating between signal and background events in the τlepτhad decay channel. The goal was to obtain a better performance compared to the standard final discriminating variable, the mass variable mtot. Boosted decision trees and mass-parameterized neural networks were trained using mass variables and kine- matic variables. Ultimately, the best performance was obtained with boosted decision trees, improving the expected model-independent exclusion limits by up to 67.5% and 28.6% for low-signal-mass events with and without b-jets in the final state, respectively. At the time of submitting this thesis, the second analysis round was ongoing. Two additional areas of focus are presented in this thesis. The first is a theoretical examination of the possible link between the Higgs mass fine-tuning problem and the cosmological constant problem, taking into consideration Veltman and Pauli divergence-cancelling conditions, as well as the Standard Model effective field theory. The possible role of BSM Higgs bosons is discussed here. This part of the thesis is the result of a collaboration between the author and Steven Bass. The second area of focus is the validation of ATLAS Monte Carlo samples containing tau leptons. Validation studies included polarization measurements, branching ratio and kinematic variable checks, and comparisons of input variables for the ATLAS tau-lepton-identifying boosted decision tree model.

Description

Keywords

Citation

Sponsorship:

Grantnumber:

License Type

Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe