Die laufenden Aufrüstungsarbeiten des Large Hadron Colliders haben das Ziel, die Luminosität der Teilchenkollisionen zu erhöhen. Die erhöhte Luminosität liefert zwar neue Möglichkeiten für Präzisionsmessungen und Teilchensuchen, stellt aber gleichzeitig eine große Herausforderung an die beteiligten Experimente. Aus diesem Grund wird auch der ATLAS-Detektor aufgerüstet. Der Fokus ist dabei, eine hohe Effizienz des Triggers sicherzustellen, der die interessanten Physikereignisse in Echtzeit auswählt. Dafür wird das Flüssig-Argon-Kalorimeter des ATLAS-Detektors mit einer neuen Ausleseelektronik ausgerüstet. Um die Funktionsfähigkeit zu testen, wurde ein Demonstrationsaufbau der zukünftigen Ausleseelektronik installiert und von 2014 bis 2018 parallel zur ATLAS- Datennahme betrieben. In dieser Arbeit werden die Daten, die mit dem Aufbau aufgezeichnet wurden, analysiert. Die neue Ausleseelektronik erlaubt es, komplexere Algorithmen zur Erkennung von Signal- und Untergrundereignissen zu nutzen. Es handelt sich dabei um Variablen zur Beschreibung der Form von elektromagnetischen und hadronischen Teilchenschauern im Flüssig-Argon-Kalorimeter. Die Effizienz dieser Variablen wird untersucht. Dabei wird nach Kombination mehrerer Variablen eine Untergrundunterdrückung hadronischer Jets von 75 % bei einer Elektronenerkennungseffizienz von 90 % erreicht. Die zukünftige, erhöhte Luminosität führt dazu, dass sich bei Teilchenkollisionen die Zahl der Ereignisse, die sich sowohl zeitlich als auch räumlich überlappen, erhöht. Der Effekt dieser Überlappereignisse hat Auswirkungen auf die Energierekonstruktion. Daher wird eine Untersuchung der Überlappereignisse durchgeführt, um eine möglichst genaue Kenntnis über diese zu erhalten. Für die Rekonstruktion aus den Signalen der im Detektor deponierten Energie stehen verschiedene digitale Signalfilter zur Auswahl. Die Performanz hinsichtlich der Signalerkennung dieser Algorithmen wird überprüft. Es zeigt sich, dass neue digitale Signalfilter zwar den Effekt des zeitlichen Überlapps von Detektorpulsen reduzieren, jedoch sehr sensitiv auf die genaue Pulsmodellierung sind. / The ongoing upgrade activities at the Large Hadron Collider aim for an increase of the luminosity in the particle collisions. The increased luminosity delivers new capabilities for precision measurements and searches for signatures of new physics. At the same time, challenges arise for the experiments. For this reason, the ATLAS detector is upgraded. The focus is on maintaining the high efficiency of the trigger that selects interesting physics events in real-time. Therefore, the Liquid-Argon calorimeter of the ATLAS detector is upgraded with new readout electronics. To evaluate the performance, a demonstrator readout was installed and operated in parallel to the data taking of the main readout between 2014 and 2018. In this thesis, the data recorded with the demonstrator is analyzed. The new readout electronics allow more sophisticated algorithms to distinguish between signal and background events. They are based on variables that describe electromagnetic and hadronic showers. The proposed shower-shape variables are studied concerning their trigger efficiency and background rejection power. With a combination of the shower-shape variables, a background rejection power of 75 % for hadronic jets is achieved while keeping the electron trigger efficiency at 90 %. The increase in luminosity will lead to an increase in in-time and out-of-time pile-up effects. These have an impact on the energy reconstruction. Therefore, pile-up events are investigated, to gain precise knowledge about their effects. For the energy reconstruction of the detector signals, different digital filter algorithms are available. The signal detection efficiency of these algorithms is examined. While new filter algorithms are capable of reducing the effect of out-of-time pile-up, they depend greatly on the correct phase of the pulse shape.

Im Jahr 2026 beginnt im Rahmen der Phase-II Erweiterung der Ausbau des Large Hadron Colliders, damit dieser zukünftig mit dem bis zu 7.5-fachen seiner nominellen Luminosität betrieben werden kann. Der Beginn der Datenaufnahme für den sogenannten High-Luminosity Large Hadron Collider ist für 2029 vorgesehen. Durch die Erweiterung wird eine wesentliche Zunahme der Kollisionsrate und damit der Kollisionsdaten erwartet, welche die heutige Auffassung von Theorien jenseits des Standardmodells der Teilchenphysik verbessern wird. Zusammen mit der Steigerung interessanter Ereignisse werden jedoch auch Proton-Proton-Kollisionen mit meist niederenergetischen hadronischen Teilchen im Endzustand und damit Signalüberlappungen zunehmen. Am ATLAS-Experiment führt dies zu höheren Anforderungen an die Detektorelektronik und die Echtzeit-Datenverarbeitung. Für die Flüssig-Argon-Kalorimeter ist ein Austausch der gesamten Elektronik vorgesehen. Studien konnten zeigen, dass der Optimalfilter, der derzeit zur Energierekonstruktion eingesetzt wird, einen erheblichen Leistungsabfall verzeichnen wird. Eine zuverlässige Energieinformation ist jedoch essentiell, insbesondere auch für das Triggersystem. Im Rahmen dieser Arbeit wurden sogenannte Faltungsnetzwerke für die Rekonstruktion von Energiedepositionen in Flüssig-Argon-Kalorimeterzellen entwickelt. Da diese auf Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) mit strengen Ressourcenbeschränkungen implementiert werden sollen, müssen diese nicht nur eine hohe Rekonstruktionsgenauigkeit zeigen, sondern auch einen geringen Ressourcenverbrauch haben. Eine Hyperparametersuche wird präsentiert, die das Bestimmen geeigneter Netzwerkarchitekturen ermöglicht. Für das Trainieren und Testen von Faltungsnetzwerken wurden Daten mit realistischen Signalszenarien anhand der AREUS-Simulationssoftware generiert. Die verschiedenartigen Signalbedingungen und Leistungsanforderungen machen eine umfassende Untersuchung des Energierekonstruktionsalgorithmus erforderlich. Die Reproduzierbarkeit der Trainingsergebnisse der Faltungsnetzwerke stellt eine weitere Anwendungsvoraussetzung dar. Infolgedessen beschreibt diese Arbeit ein umfangreiches Qualifizierungsprozedere, welches für jedweden Energierekonstruktionsalgorithmus angewandt werden kann. Die präsentierten Faltungsnetzwerke erfüllen die FPGA Ressourcenbeschränkungen und zeigen darüber hinaus essentielle Leistungsverbesserungen gegenüber dem Optimalfilter. Das Faltungsnetz mit der besten Leistung besteht aus zwei Schichten und nutzt Dilatation, um den einfließenden Signalbereich auszudehnen. Dies erlaubt dem Netzwerk, mehr Informationen von vergangenen Signalereignissen zu erhalten, während gleichzeitig die Zahl der Netzwerkparameter niedrig gehalten wird. Es wird gezeigt, dass das zweischichtige Faltungsnetzwerk Verbesserungen hinsichtlich Signaleffizienz und Energieauflösung, insbesondere für überlappende Signale, liefert. Des Weiteren wird die Robustheit gegenüber variierenden Signalankunftszeiten und sich verändernden Untergrundbedingungen vorgestellt, sowie die Erfüllung der Trainingsreproduzierbarkeit demonstriert. Zusammengefasst beschreibt diese Arbeit die systematische Entwicklung und Erprobung von Faltungsnetzwerken für die Energierekonstruktion von Flüssig-Argon-Kalorimetersignalen am ATLAS-Detektor. In diesem Rahmen wurden allgemeine Qualifizierungskriterien erarbeitet, die das Potential der Faltungsnetzwerke gegenüber der aktuellen Methode, dem Optimalfilter, aufzeigen. / In 2026, the expansion of the Large Hadron Collider will begin as part of the Phase II extension so that it can be operated at up to 7.5 times its nominal luminosity in future. The start of data acquisition for the so-called High-Luminosity Large Hadron Collider is scheduled for 2029. The expansion is expected to significantly increase the collision rate and thus the collision data, which will improve the current understanding of theories beyond the standard model of particle physics. However, together with the increase in interesting events, proton-proton collisions with mostly low-energy hadronic particles in the final state and thus signal overlaps will also increase. At the ATLAS experiment, this will lead to higher demands on the detector electronics and real-time data processing. The entire electronics for the liquid argon calorimeters will be replaced. Studies have shown that the optimal filter, which is currently used for energy reconstruction, will experience a considerable drop in performance. However, reliable energy information is essential, especially for the trigger system. As part of this work, so-called convolutional networks were developed for the reconstruction of energy depositions in liquid argon calorimeter cells. Since these are to be implemented on field programmable gate arrays (FPGAs) with strict resource constraints, they must not only show a high reconstruction accuracy but also have a low resource consumption. A hyperparameter search is presented, which enables the determination of suitable network architectures. For the training and testing of convolutional networks, data with realistic signal scenarios were generated using the AREUS simulation software. The different signal conditions and performance requirements necessitate a comprehensive investigation of the energy reconstruction algorithm. The reproducibility of the training results of the convolutional networks is a further application requirement. Consequently, this thesis describes a comprehensive qualification procedure that can be applied to any energy reconstruction algorithm.

Electroweak gauge bosons as central components of the Standard Model of particle physics are well understood theoretically and have been studied with high precision at past and present collider experiments. The electroweak theory predicts the existence of a scattering process of these particles consisting of contributions from triple and quartic bosonic couplings as well as Higgs boson mediated interactions. These contributions are not separable in a gauge invariant way and are only unitarized in the case of a Higgs boson as it is described by the Standard Model. The process is tied to the electroweak symmetry breaking which introduces the longitudinal modes for the massive electroweak gauge bosons. A study of this interaction is also a direct verification of the local gauge symmetry as one of the fundamental axioms of the Standard Model. With the start of the Large Hadron Collider and after collecting proton-proton collision data with an integrated luminosity of 20.3/fb at a center-of-mass energy of 8 TeV with the ATLAS detector, first-ever evidence for this process could be achieved in the context of this work. A study of leptonically decaying WWjj, same-electric-charge diboson production in association with two jets resulted in an observation of the electroweak WWjj production with same electric charge of the W bosons, inseparably comprising WW->WW electroweak gauge boson scattering contributions, with a significance of 3.6 standard deviations. The measured production cross section is in agreement with the Standard Model prediction. In the course of a study for leptonically decaying WZ productions, methods for background estimation, the extraction of systematic uncertainties and cross section measurements were developed. They were extended and applied to the WZjj final state whereof the purely electroweakly mediated contribution is intrinsically tied to the scattering of all Standard Model electroweak gauge bosons: Wγ->WZ and WZ->WZ. Three charged leptons and a neutrino from the decay of the final state bosons allow inferences about the scattering process. A distinct signature is provided by the two accompanying tagging jets as remnants of the incoming quarks radiating the initial electroweak gauge bosons. The cross section of the electroweak WZjj production was measured to σ(fiducial, observed) = (0.63 +0.32 -0.28 (stat.) +0.41 -0.24 (syst.)) fb and was found to be consistent with the Standard Model prediction at next-to-leading order in perturbative quantum chromodynamics, σ(fiducial, theory) = (0.31 +0.03 -0.05) fb. Unfolded differential cross sections of kinematic variables sensitive to models of new physics were derived. Anomalous quartic electroweak gauge couplings are introduced as dimensionless coupling parameters of additional operators within an effective field theory approach. Constraints on the parameters of operators with dimension eight were set employing a unitarization prescription based on form factors.

There are experimental and theoretical indications that the Standard Model of particle physics, although tremendously successful, is not sufficient to describe the universe, even at energies well below the Planck scale. One of the most promising new theories to resolve major open questions, the Minimal Supersymmetric Standard Model, predicts additional neutral and charged Higgs bosons, among other new particles. For the search of the new heavy neutral bosons, the decay into two hadronically decaying tau leptons is especially interesting, as in large parts of the search parameter space it has the second largest branching ratio while allowing for a considerably better background rejection than the leading decay into b-quark pairs. This search, based on proton-proton collisions recorded at sqrt(s) = 13 TeV in 2015 and early 2016 by the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider at CERN, is presented in this thesis. No significant deviation from the Standard Model expectation is observed and CLs exclusion limits are determined, both model-independent and in various MSSM benchmark scenarios. The MSSM exclusion limits are significantly stronger compared to previous searches, due to the increased collision energy and improvements of the event selection and background estimation techniques. The upper limit on tan beta at 95% confidence level in the mhmod+ MSSM benchmark scenario ranges from 10 at mA = 300 GeV to 48 at mA = 1.2 TeV.

The search for additional heavy neutral Higgs bosons predicted in Minimal Supersymmetric Extensions of the Standard Model is presented, using the direct decay channel into two tau leptons which themselves decay hadronically. The study is based on proton-proton collisions recorded in 2011 at a center-of-mass energy of 7 TeV with the ATLAS detector at the Large Hadron Collider at CERN. With a sample size corresponding to an integrated luminosity of 4.5 fb−1, no significant excess above the expected Standard Model background prediction is observed and CLs exclusion limits at a 95% confidence level are evaluated for values of the CP-odd Higgs boson mass mA between 140 GeV to 800 GeV within the context of the mhmax and mhmod± benchmark scenarios. The results are combined with searches for neutral Higgs bosons performed using proton-proton collisions at a center-of-mass energy of 8 TeV recorded with the ATLAS detector in 2012, with a corresponding integrated luminosity of 19.5 fb−1. The combination allowed an improvement of the exclusion limit at the order of 1 to 3 units in tan β. Within the context of this study, the structure of additional interactions during a single proton-proton collision (the “underlying event”) in di-jet final states is analyzed using collision data at a center-of-mass energy of 7 TeV recorded with the ATLAS detector in 2010, with a corresponding integrated luminosity of 37 pb−1. The contribution of the underlying event is measured up to an energy scale of 800 GeV and compared to the predictions of various models. For several models, significant deviations compared to the measurements are found and the results are provided for the optimization of simulation algorithms.

This thesis contains a study of the robustness of the artificial neural network used in the ATLAS track reconstruction algorithm as a tool to recover tracks in dense environments. Different variations, motivated by potential discrepancies between data and simulation, are performed to the neural network’s input while monitoring the corresponding change in the output. Within reasonable variation magnitudes, the neural networks prove to be robust to most variations. In addition, a measurement of charged particle distributions is summarised. This is one of the first such measurements carried out for proton-proton colli- sions at √s = 13 TeV, limited to a phase space defined by transverse momentum pT &gt; 100 MeV and absolute pseudorapidity |η| &lt; 2.5. Tracks are corrected for de- tector inefficiencies and unfolded to particle-level. The result is compared to the prediction of different models. Overall, the EPOS and Pythia 8 A2 models show the best agreement with the data. / Spår från elektriskt laddade partiklar rekonstrueras i ATLAS genom att kombinera mätningar från de innersta subdetektorerna. I de extrema miljöer som skapas i proton-proton-kollisionerna i Large Hadron Collider vid CERN är det av yttersta vikt att algoritmen för att rekonstruera spår är högpresterande. Uppgiften är särskilt svår i partikelrika miljöer där flera partiklar färdas nära varandra, åtskilda av avstånd jämförbara med storleken på detektorns utläsningselement. Ett artificiellt neuralt nätverk används i algoritmen för att klassificera mätdata från pixeldetektorn, belägen närmast interaktionspunkten, för att lyckas identifiera spår i partikelrika miljöer som annars hade gått förlorade. I denna avhandling utreds det neurala nätverkets stabilitet. Dess känslighet studeras genom att manuellt manipulera dess indata och därefter utvärdera dess resultat. Nätverket tränas med simulerad data. Variationerna i indata är utformade för att undersöka skillnader mellan data och simulering, orsakade av osäkerheter i simuleringsmodellen eller osäkerheter i pixeldetektorns kalibrering. Av de undersökta variationerna har en osäkerhet i skalan eller utläsningströskeln för pixeldetektorns kalibrering den största effekten på nätverkets resultat. Andra variationer har en betydligt mindre påverkan. Avhandlingen presenterar också en studie av distributioner av elektriskt laddade partiklar producerade i proton-proton-kollisioner. Det är en av de första studierna av partikeldistributioner för Large Hadron Colliders andra körning med mass-centrum-energi √s = 13 TeV. Mätningen är begränsad till fasrymden definierad av en transversell rörelsemängd pT &gt; 100 MeV, och absolut rapiditet |η| &lt; 2.5. Spår av partiklar rekonstrueras och korrigeras för detektorns ineffektiviteter för att presenteras på partikelnivå. Dessa jämförs sedan med förutsägelser från olika modeller. Modellerna EPOS och Pythia 8 A2 är generellt de som bäst överensstämmer med data. Författaren har undersökt partiklar som migrerar in och ut ur fasrymden. Andelen spår associerade till partiklar som migrerat utifrån uppskattas med simulerad data, till som mest 10% nära fasrymdens gränser. Osäkerheten på denna andel uppskattas till att vara som mest 4.5%, huvudsakligen orsakad av osäkerheten på mängden material i de innersta subdetektorerna. / <p>QC 20160817</p>