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Étude des performances du calorimètre électromagnétique tonneau d'ATLAS. Mesure de l'asymétrie Avant-Arrière dans les événements $q\bar{q}\rightarrow Z/\gamma^* \rightarrow e^+e^-$.

Aharrouche, Mohamed 11 December 2006 (has links) (PDF)
Le démarrage de l'expérience ATLAS auprès du LHC au CERN est prévu pour l'année 2007. Le programme de physique de l'expérience couvre un domaine vaste allant du Modèle Standard (mise en évidence du boson de Higgs) jusqu'au delà avec les nouvelles théories (supersymétrie, dimensions supplémentaires ....etc). Le travail présenté dans cette thèse rentre dans le cadre de préparation au démarrage de cette expérience. Après avoir présenté le run combiné de 2004, ses installations et les analyses des données de calibration et des piédestaux du calorimètre électromagnétique, nous développons une méthode d'étalonnage de l'énergie des<br />électrons dans le calorimètre électromagnétique basée totalement sur les données de la simulation GEANT4 du run combiné. Nous exposons ensuite l'étude des performances du calorimètre électrom\-agnétique ainsi que les résultats obtenus: un terme d'échantillonnage de la résolution en énergie de 10.6$\%$ GeV$^{0.5}$ et un terme constant local de 0.43$\%$, une non-uniformité de réponse de 0.44$\%$ donnant un terme constant global de 0.6$\%$ et une linéarité en fonction de l'énergie meilleure que 0.2$\%$ pour des énergies d'électrons entre 20 et 250 GeV. Côté simulation de "physique" de cette thèse, nous montrons une première étude sur la détermination de l'angle effectif de mélange $\sin^{2}\theta^{lept}_{eff}$ avec une précision meilleure que les résultats actuels, 10$^{-4}$. Pour atteindre une telle précision il va falloir identifier les électrons dans les régions vers l'avant du détecteur. Ce point fait l'objet de la dernière partie de ce manuscrit, il montre qu'on peut atteindre un taux de rejet électron-jet de 100 avec une efficacité de reconstruction des électrons de 50$\%$, en utilisant une analyse discriminante basée sur les méthodes de Fisher, le<br />maximum de vraisemblance et les réseaux de neurones.

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