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http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/17088
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Identificação de pares de fótons utilizando informações aneladas de calorimetria para a busca por ALPs no ATLAS |
Título(s) alternativo(s): | Photons’ pair identification using ringed calorimetry information for ALP search in ATLAS |
Autor: | Oliveira, Thales Menezes de ![]() |
Primeiro orientador: | Begalli, Marcia |
Primeiro coorientador: | Coutinho, Yara do Amaral |
Primeiro membro da banca: | Malbouisson, Helena Brandão |
Segundo membro da banca: | Carvalho, Wagner de Paula |
Terceiro membro da banca: | Leite, Marco Aurélio Lisboa |
Quarto membro da banca: | Nepomuceno, André Asevedo |
Resumo: | Apesar de todo o sucesso do Modelo Padrão (MP) na física de partículas, diversos fenômenos continuam não resolvidos, entre eles, vale destacar, a assimetria bariônica, a natureza da matéria escura e o problema CP forte. Estas questões levantam a ideia de que qualquer desvio entre as previsões do MP e as medidas experimentais, abre espaço para contribuições de nova física, onde partículas menos estabelecidas, como o bóson de Higgs podem desempenhar papel importante na relação entre a matéria ordinária e aquela não carregada para as interações do MP. Para modelos estendidos, como os de dois dubletos de Higgs, ou 2HDM, novas análises para os decaimentos exóticos do bóson de Higgs do MP, em estados mais leves, podem ser estudadas no LHC, em especial com partículas do tipo axion, e suas generalizações, que podem ser consideradas como candidatos a matéria escura. Embora bem motivado, o estudo do decaimento de escalares leves em pares de fótons é afetado pela resolução angular dos detectores. Para partículas leves e com um grande fator de boost (βa ≈ 1), a produção de fótons ocorre com um pequeno ângulo de abertura, de forma que a granularidade das células do detector do ATLAS pode não permitir a separação em dois objetos. Para lidar com a limitação de resolução, técnicas que envolvem a descrição dos desenvolvimentos lateral e longitudinal dos chuveiros destes fótons se faz proveitosa. A técnica de deposição de energia em anéis, ou de anelamento, utiliza-se da estrutura cônica do chuveiro, para o fornecimento de informações com relação às características do fótons que produzem estes chuveiros. Este trabalho está sendo desenvolvido em colaboração com grupo H/γ do ATLAS, liderado pelo Prof. Bertrand Laforge, LPNHE (Laboratoire de Physique Nucléaire et de Hautes Énergies). Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta baseada em técnicas de Machine Learning para a identificação de pares de fótons, utilizando a informação dos anéis das duas células mais energéticas de um dado cluster, como input. Para a preparação dos dois conjuntos, o algoritmo de construção de anéis, presente na seção de reconstrução do framework Athena, fora adaptado para tal propósito. Para este estudo foram utilizadas amostras de fótons isolados, e provenientes do decaimento de um méson π⁰ , de forma a “simular” o decaimento de uma partícula leve, como o ALP, em um par de fótons. Neste estudo foram avaliadas as performances de diferentes modelos de AutoEncoders, redes neurais desenvolvidas para tarefas de reconstrução. A abordagem de duas sementes e a aplicação de redes neurais, podem ser utilizadas para o aperfeiçoamento dos algoritmos de reconstrução de fótons e jatos, no Experimento ATLAS, bem como para análises envolvendo decaimentos de novas partículas em pares de fótons, acompanhando os estudos atuais envolvendo a detecção da matéria escura nos aceleradores. |
Abstract: | Despite all the success of the Standard Model (SM) in particle physics, several phenomena remain unresolved, among them, it is worth mentioning, the baryonic asymmetry, the nature of the dark matter and the strong CP problem. These questions raise the idea that any deviation between the SM predictions and the experimental measurements opens room for new physics contributions. In this sense, less established particles such as the Higgs boson can have an important role in the relationship the between ordinary and the matter which is uncharged for the SM interactions. For extended models, such as Two-Higgs doublet, 2HDM, new analyses for the exotic decays of the MP Higgs boson, in lighter states, can be studied at the LHC, especially with axion-like particles, and their generalizations, which can be considered as dark matter candidates. Although well motivated, the study of the decay of light scalars into photon pairs is affected by the angular resolution of the detectors. For light particles with a large boost factor (βa ≈ 1), photon production occurs with a small opening angle, so the granularity of the ATLAS detector cells does not allow separation into two objects. To deal with the limitation on the resolution, techniques that involve the description of the lateral and longitudinal developments of the showers of these photons are useful. The technique of deposition of energy in rings, or annealing technique, exploits the conical structure of the shower development, to provide information regarding the characteristics of the photons that produce these showers. This work is being developed in collaboration with the H/γ ATLAS group, led by Prof. Bertrand Laforge from the LPNHE (Laboratoire de Physique Nucléaire et de Hautes Énergies). The project aims to develop a tool based on Machine Learning techniques for the identification of photon pairs, using information from the rings of the two most energetic cells of a given cluster, such as input. For the preparation of the two sets, the rings building algorithm, stored in the reconstruction section of the Athena framework, was adapted for this purpose. For this study samples of isolated photons, and from the decay of a π⁰ meson were used, in order to “simulate” the decay of a light particle, such as ALP, in a photon pair. In this study, the performances of different models of AutoEncoders, neural networks developed for reconstruction tasks, were evaluated. The two seeds approach and the application of neural networks can be used to improve the photon and jet reconstruction algorithms in the ATLAS Experiment. It can be also used for analyses with decays of new particles in photon pairs, following the current studies involving the detection of dark matter in accelerators. |
Palavras-chave: | Fótons – Aprendizado do computador Higgs, Bósons de Áxions Modelo padrão (Física nuclear) Calorimetria Fótons Partículas do tipo áxion Experimento ATLAS Redes neurais Photons - Machine learning Higgs bosons Axions Standard model (Nuclear physics) Calorimetry Photons Axion-Like-Particle ATLAS experiment Neural networks |
Área(s) do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA::FISICA DAS PARTICULAS ELEMENTARES E CAMPOS::TEORIA GERAL DE PARTICULAS E CAMPOS |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
Sigla da instituição: | UERJ |
Departamento: | Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Física Armando Dias Tavares |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Física |
Citação: | OLIVEIRA, Thales Menezes de. Identificação de pares de fótons utilizando informações aneladas de calorimetria para a busca por ALPs no ATLAS. 2021. 170 f. Dissertação (Mestrado em Física) - Instituto de Física Armando Dias Tavares, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2021. |
URI: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/17088 |
Data de defesa: | 20-Ago-2021 |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Física |
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Dissertação - Thales Menezes de Oliveira - 2021 - Completa.pdf | 17,2 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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