Busca por matéria escura no CMS/LHC: um estudo de implementação de métodos de aprendizado de máquina e aplicação de fatores de correção para jatos de quark bottom
| Ano de defesa: | 2023 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Física Armando Dias Tavares Brasil UERJ Programa de Pós-Graduação em Física |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20641 |
Resumo: | Nesse trabalho é apresentado um estudo da implementação de algoritmos de aprendizado de máquina e correção de eventos de simulação com a presença de jatos provenientes do quark bottom na busca por matéria escura fermiônica produzida através do processo de decaimento de um bóson de Higgs (H) pesado originado da quebra de simetria espontânea de dois dupletos de Higgs. O estado final do processo ¯bbZ (→ℓ¯ℓ)+E T(a → χ¯χ) é sondado utilizando todos os dados disponíveis no Run-2 do LHC/CMS. A presença de jatos provenientes de quark bottom no estado final tornam obrigatória a correção dos eventos de simulação de modo que exista uma boa concordância com os dados. Devido à baixa seção de choque do sinal, a performance e discriminantes dos algoritmos XGBooste Multi Layer Perceptron foram comparados para melhor determinação da sensibilidade do sinal. |
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Busca por matéria escura no CMS/LHC: um estudo de implementação de métodos de aprendizado de máquina e aplicação de fatores de correção para jatos de quark bottomSearch for dark matter at CMS/LHC: a study on the implementation of machine learning method implementation of machine learning methods and application of correction factors for bottom quark jetsDark matter (Astronomy)Machine learningStandard model (Nuclear physics)Compact muon solenoidLarge hadron collider (France and Switzerland)Experimental high energy physicsCMS experimentMatéria escura (Astronomia)Aprendizado do computadorModelo padrão (Física nuclear)Solenóide de múon compactoGrande colisor de hádrons (França e Suíça)Física experimental de altas energiasExperimento CMSAprendizado de máquinaCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA::FISICA DAS PARTICULAS ELEMENTARES E CAMPOSNesse trabalho é apresentado um estudo da implementação de algoritmos de aprendizado de máquina e correção de eventos de simulação com a presença de jatos provenientes do quark bottom na busca por matéria escura fermiônica produzida através do processo de decaimento de um bóson de Higgs (H) pesado originado da quebra de simetria espontânea de dois dupletos de Higgs. O estado final do processo ¯bbZ (→ℓ¯ℓ)+E T(a → χ¯χ) é sondado utilizando todos os dados disponíveis no Run-2 do LHC/CMS. A presença de jatos provenientes de quark bottom no estado final tornam obrigatória a correção dos eventos de simulação de modo que exista uma boa concordância com os dados. Devido à baixa seção de choque do sinal, a performance e discriminantes dos algoritmos XGBooste Multi Layer Perceptron foram comparados para melhor determinação da sensibilidade do sinal.In this work, a study of the implementation of machine learning algorithms and correction of simulation events with the presence of quark bottom jets in the search for fermionic dark matter produced through the decay process of a heavy Higgs boson (H) from the spontaneous symmetry breaking of two Higgs doublets is presented. The process final state ¯bbZ (→ℓ¯ℓ)+E T(a → χ¯χ) is probed using all available data in Run-2 from LHC/CMS. The presence of quark bottom jets in the final state makes it mandatory to correct the simulation events so that there is good agreement between data and Monte Carlo. Due to the low cross section of the signal, the performance and discriminants of the XGBoost and Multi Layer Perceptron algorithms were compared to better determine the signal sensitivity.Universidade do Estado do Rio de JaneiroCentro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Física Armando Dias TavaresBrasilUERJPrograma de Pós-Graduação em FísicaMalbouisson, Helena Brandãohttp://lattes.cnpq.br/6149366713641382Damião, Dilson de Jesushttp://lattes.cnpq.br/8848728750986358Costa, Eliza Melo dahttp://lattes.cnpq.br/7575206097919470Guimarães, Marcelo Santoshttp://lattes.cnpq.br/5257334599729020Hensel, Carstenhttp://lattes.cnpq.br/7666576260448993Silva, Gilson Correiahttp://lattes.cnpq.br/0264576059662156Campos, Gabriel Moreira da Silva2023-11-14T15:31:30Z2023-02-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCAMPOS, Gabriel Moreira da Silva. Busca por matéria escura no CMS/LHC: um estudo de implementação de métodos de aprendizado de máquina e aplicação de fatores de correção para jatos de quark bottom. 2023. 120 f. Dissertação (Mestrado em Física) - Instituto de Física Armando Dias Tavares, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2023.http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20641porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJinstname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJ2024-02-27T18:40:22Zoai:www.bdtd.uerj.br:1/20641Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bdtd.uerj.br/PUBhttps://www.bdtd.uerj.br:8443/oai/requestbdtd.suporte@uerj.bropendoar:29032024-02-27T18:40:22Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false |
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Busca por matéria escura no CMS/LHC: um estudo de implementação de métodos de aprendizado de máquina e aplicação de fatores de correção para jatos de quark bottom Campos, Gabriel Moreira da Silva Dark matter (Astronomy) Machine learning Standard model (Nuclear physics) Compact muon solenoid Large hadron collider (France and Switzerland) Experimental high energy physics CMS experiment Matéria escura (Astronomia) Aprendizado do computador Modelo padrão (Física nuclear) Solenóide de múon compacto Grande colisor de hádrons (França e Suíça) Física experimental de altas energias Experimento CMS Aprendizado de máquina CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA::FISICA DAS PARTICULAS ELEMENTARES E CAMPOS |
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