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ATLAS : Search for Supersymmetry and optimization of the High Granularity timing detector / ATLAS : recherche de la supersymétrie et optimisation du détecteur de temps fortement segmentéAllaire, Corentin 27 September 2019 (has links)
Le Modèle Standard de la physique des particules a jusqu’alors extrêmement bien réussi à décrire les particules élémentaires et leurs interactions. Malgré cela, il demeure toujours des questions ouvertes. La possibilité de répondre à ces questions grâce la Supersymétrie est actuellement à l’étude dans les collisions proton-proton à 13 TeV dans le cadre de l’expérience ATLAS au LHC. Cette thèse présente la recherche de la production de paires de particules colorées dans ATLAS, ces dernières se désintégrant en paires de jets. Pour ce faire, les données de 2016, 2017 et 2018 ont été utilisées. De telles particules échappent aux recherches standards de la Supersymétrie du fait de l’absence d’énergie transverse manquante dans l’état final. Deux signatures furent considérées, la désintégration de stops via des couplages violant la R-parité et la production de sgluon, le partenaire scalaire du gluino. En l’absence de signal, une amélioration de 200 GeV sur la masse maximum exclue est attendue. Le HL-LHC augmentera la luminosité intégrée délivrée afin de nous permettre de rechercher des particules plus massives et d'améliorer les mesures de précision du Modèle Standard. La luminosité instantanée augmentera d’un facteur 5 et une luminosité intégrée de 4000 fb⁻¹ devrait pouvoir être atteinte à la fin du LHC en 2037.Cette thèse présente également une étude des perspectives de mesure des couplages du Higgs au HL-LHC effectuée à l’aide de SFitter. Il est démontré que dans le cadre des Delta et d’une EFT, l’augmentation de la luminosité génère une amélioration de la précision de la mesure des couplages. Finalement, le Détecteur de temps fortement segmenté, qui sera installé dans ATLAS au HL-LHC, est présenté. La simulation de ce détecteur a été développée pour prendre en compte la résolution temporelle du détecteur et fut utilisée pour optimiser sa géométrie. Les performances de ce détecteur ont été étudiées, plus de 80 % des traces ont leurs temps correctement associés avec une résolution de 20 ps avant irradiation de 50 ps après. En utilisant les informations temporelles, l’isolation des électrons peut être amélioré de 10 %. / The Standard Model of particle physics has been extremely successful in describing the elementary particles and their interactions. Nevertheless, there are open questions that are left unanswered. Whether supersymmetry can provide answers to some of these is being studied in 13 TeV proton-proton collisions in the ATLAS experiment at the LHC. In this thesis a search for pair produced colored particles in ATLAS decaying into pairs of jets using data from 2016, 2017 and 2018 is presented. Such particles would escape standard Supersymmetry searches due to the absence of missing transverse energy in the final state. Stops decaying via a R-parity violating coupling and sgluon, scalar partners of the gluino, were considered. In the absence of a signal, an improvement of 200 GeV on the limit on the stop mass is expected. The HL-LHC will increase the integrated luminosity delivered to probe even higher mass ranges as well as improving the precision of Standard model measurements. The instantaneous luminosity will be increased by a factor 5 and an integrated luminosity of 4000 fb⁻¹ should be reached by the end of the LHC in 2037.A study of the Higgs coupling measurement prospects at the HL-LHC using SFitter is performed. Using the Delta and EFT framework shows that the increase in luminosity will result in a significant improvement of the precision of the measurement of the couplings. The High granularity timing detector detector will be installed in ATLAS for the HL-LHC. A simulation of the detector that takes into account the timing resolution was developed and used to optimize its layout. The detector performance was studied. More than 80 % of the tracks have their time correctly reconstructed with a resolution of 20 ps before irradiation and 50 ps after. Using the timing information, the electron isolation efficiency is improved by 10 %.
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Using Graph Neural Networks for Track Classification and Time Determination of Primary Vertices in the ATLAS Experiment / Tillämpning av neurala grafnätverk för spårklassificering och tidsbestämning av primära vertex i ATLAS experimentetGullstrand, Mattias, Maraš, Stefan January 2020 (has links)
Starting in 2027, the high-luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC) will begin operation and allow higher-precision measurements and searches for new physics processes between elementary particles. One central problem that arises in the ATLAS detector when reconstructing event information is to separate the rare and interesting hard scatter (HS) interactions from uninteresting pileup (PU) interactions in a spatially compact environment. This problem becomes even harder to solve at higher luminosities. This project relies on leveraging the time dimension and determining a time of the HS interactions to separate them from PU interactions by using information measured by the upcoming High-Granularity Timing Detector (HGTD). The current method relies on using a boosted decision tree (BDT) together with the timing information from the HGTD to determine a time. We suggest a novel approach of utilizing a graph attentional network (GAT) where each bunch-crossing is represented as a graph of tracks and the properties of the GAT are applied on a track level to inspect if such a model can outperform the current BDT. Our results show that we are able to replicate the results of the BDT and even improve some metrics at the expense of increasing the uncertainty of the time determination. We conclude that although there is potential for GATs to outperform the BDT, a more complex model should be applied. Finally, we provide some suggestions for improvement and hope to inspire further study and advancements in this direction which shows promising potential. / Från och med 2027 kommer \textit{high-luminosity Large Hadron Collider} (HL-LHC) att tas i drift och möjliggöra mätningar med högre precision och utforskningar av nya fysikprocesser mellan elementarpartiklar. Ett centralt problem som uppstår i ATLAS-detektorn vid rekonstruktionen av partikelkollisioner är att separera sällsynta och intressanta interaktioner, så kallade \textit{hard-scatters} (HS) från ointressanta \textit{pileup}-interaktioner (PU) i den kompakta rumsliga dimensionen. Svårighetsgraden för detta problem ökar vid högre luminositeter. Med hjälp av den kommande \textit{High-Granularity Timing-detektorns} (HGTD) mätningar kommer även tidsinformation relaterat till interaktionerna att erhållas. I detta projekt används denna information för att beräkna tiden för enskillda interaktioner vilket därmed kan användas för att separera HS-interaktioner från PU-interaktioner. Den nuvarande metoden använder en trädregressionsmetod, s.k. boosted decision tree (BDT) tillsammans med tidsinformationen från HGTD för att bestämma en tid. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt baserat på ett s.k. uppvaktande grafnätverk (GAT), där varje protonkollision representeras som en graf över partikelspåren och där GAT-egenskaperna tillämpas på spårnivå. Våra resultat visar att vi kan replikera de BDT-baserade resultaten och till och med förbättra resultaten på bekostnad av att öka osäkerheten i tidsbestämningarna. Vi drar slutsatsen att även om det finns potential för GAT-modeller att överträffa BDT-modeller, bör mer komplexa versioner av de förra tillämpas. Vi ger slutligen några förbättringsförslag som vi hoppas ska kunna inspirera till ytterligare studier och framsteg inom detta område, vilket visar lovande potential.
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