Les mesures des propriétés du boson de Higgs dans le canal en 4 leptons sont rapportées dans cette thèse. Les données prises avec le détecteur CMS dans des collisions proton-proton à 13 TeV dans le centre de masse sont utilisées. Des améliorations importantes, touchant plusieurs aspects de l'analyse, ont été apportées. Mes contributions principales portent sur deux grands axes: amélioration de la mesure d'efficacité de sélection des électrons et analyse des données 2017 en tant qu'analyseur et éditeur principal.Les résultats sont montrées pour les données du Run II, collectées en 2016 et 2017, correspondant à des luminosités intégrées de 35.9 fb-1 et 41.5 fb-1, respectivement.Les modifications de l'intensité de signal, relative aux prédictions du Modèle Standard (MS), la masse et la largeur du boson de Higgs ainsi que les sections efficaces de production inclusives et différentielles sont mesurées. Tous les résultats sont en bon accord avec les prédictions du MS pour un boson de Higgs avec une masse de 125 GeV.Finalement, une mesure des modificateurs de l'intensité du signal est effectuée en combinant les données 2016 et 2017, pour un total de 77 fb-1. Une nouvelle fois, ces mesures sont en accord avec le MS. De nouvelles frontières sont désormais atteintes, les incertitudes statistiques et systématiques sont désormais d'égale contribution à l'incertitude totale sur les mesures inclusives de section efficace de production. / This thesis reports on measurements of Higgs boson properties in the four-lepton channel in proton-proton collisions at a centre-of-mass energy of 13 TeV with the CMS detector. Significant improvements in many aspects of the analysis are introduced. My contribution is twofold, improving the electron selection efficiency measurements and leading the analysis of data recorded in 2017 as the main author. Results of the analysis of Run II data are presented for two data sets recorded in 2016 and 2017, corresponding to integrated luminosities of 35.9 fb−1 and 41.5 fb−1, respectively. The signal strength modifiers relative to the standard model prediction, the mass and decay width of the boson, differential and inclusive cross sections are measured. All results are in good agreement with standard model expectations for a 125 GeV Higgs boson within the uncertainties. Finally, a measurement of the signal strength modifiers on combined 77.4 fb−1 of data collected in 2016 and 2017 is also performed and is again found to be compatible with the SM predictions. New frontiers are reached as the statistical and systematical contributions to the total uncertainty on the inclusive signal strength measurement are found to be of the similar size.

A search for the Higgs boson produced with large transverse momentum and decaying as H -> bb is presented, using the 80 fb^{-1} from the dataset collected by the ATLAS detector at sqrt{s}=13 TeV. The Higgs boson is reconstructed as a large-R jet with two b-tagged variable radius track-jets. The work focuses on a peculiar event topology in which the Higgs is produced in association with another Large-R jet. Considering events with reconstructed pT above 480 GeV and with a reconstructed mass from 70-230 GeV, a signal significance of 1.6 sigma for the Higgs and of 5 sigma for the V (Z boson + W boson) is observed. Furthermore, the new Full Run2 analysis is presented, using 136 fb^{-1} from the dataset collected by the ATLAS detector at sqrt{s}=13 TeV. The strategy up to the computation of the expected sensitivity for the Higgs boson is presented in this thesis. The validation of the background modeling is described in details, including tests on data. A preliminary extraction of the Z boson signal is performed and the measured signal strength corresponds to muZ = 0.82 +/- 0.09.

No description available.

No description available.

No description available.

This report introduces a signal discrimination framework for particle physics processes, including a novel ensemble learning method using multiple machine learning models. The framework is tested with a signal region of the Higgs boson decay channel H → WW∗ → lνlν with two or more jets. The final state consists of leptons with the same flavor but opposite electrical charges, and the Higgs bosons are produced by Vector-boson fusion (VBF). The background region consists of the three largest processes with the same final state without originating from the signal process. Multiple models are trained and evaluated on Monte Carlo samples corresponding to a subset of the full Run 2 dataset of proton-proton collisions recorded by the ATLAS experiment at CERN’s Large Hadron Collider (LHC). The analysis in this report shows that ensemble methods improve background rejection leading to increased discrimination between the signal and background region compared with individual machine learning models. / Denna rapport introducerar ett ramverk för signalseparering för processer inom partikelfysik, inklusive en ny ensemblemetod. Ensemblemetoden använder sig av flera maskininlärningsmodeller. Ramverket testas med en signalregion bestående av en sönderfallskanal för Higgsbosonen H → WW∗ → lvlv med två eller flera jets. Leptonerna i sluttillståndet är av samma typ men motsatt laddning. Higgsbosonerna produceras genom så kallad "Vector-boson fusion (VBF)". Bakgrundsregionen innehåller de tre största processerna som har samma sluttillstånd utan att komma ifrån signalprocessen. Flertal modeller tränas och utvärderas på Monte Carlo-simuleringar som motsvarar en delmängd av hela Run 2-datasetet bestående av proton-proton kollisioner som samlats in av ATLAS-experimentet vid CERNs Large Hadron Collider (LHC). Rapporten visar att ensemblemetoden förbättrar bakgrundsidentifieringen vilket leder till förbättrad separation mellan signal- och bakgrundsregionen jämfört med individuella maskininlärningsmodeller.

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(理学) / 甲第22999号 / 理博第4676号 / 新制||理||1671(附属図書館) / 京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻 / (主査) 長野 邦浩, 教授 中家 剛, 准教授 吉岡 興一 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Science / Kyoto University / DFAM

The development of quantum machine learning is bridging the way to fault tolerant quantum computation by providing algorithms running on the current noisy intermediate scale quantum devices.However, it is difficult to find use-cases where quantum computers exceed their classical counterpart.The high energy physics community is experiencing a rapid growth in the amount of data physicists need to collect, store, and analyze within the more complex experiments are being conceived.Our work approaches the study of a particle physics event involving the Higgs boson from a quantum machine learning perspective.We compare quantum support vector machine with the best classical kernel method grounding our study in a new theoretical framework based on metrics observing at three different aspects: the geometry between the classical and quantum learning spaces, the dimensionality of the feature space, and the complexity of the ML models.We exploit these metrics as a compass in the parameter space because of their predictive power. Hence, we can exclude those areas where we do not expect any advantage in using quantum models and guide our study through the best parameter configurations.Indeed, how to select the number of qubits in a quantum circuits and the number of datapoints in a dataset were so far left to trial and error attempts.We observe, in a vast parameter region, that the used classical rbf kernel model overtakes the performances of the devised quantum kernels.We include in this study the projected quantum kernel - a kernel able to reduce the expressivity of the traditional fidelity quantum kernel by projecting its quantum state back to an approximate classical representation through the measurement of local quantum systems.The Higgs dataset has been proved to be low dimensional in the quantum feature space meaning that the quantum encoding selected is not enough expressive for the dataset under study.Nonetheless, the optimization of the parameters on all the kernels proposed, classical and quantum, revealed a quantum advantage for the projected kernel which well classify the Higgs boson events and surpass the classical ML model. / Utvecklingen inom kvantmaskininlärning banar vägen för nya algoritmer att lösa krävande kvantberäkningar på dagens brusfyllda kvantkomponenter. Däremot är det en utmaning att finna användningsområden för vilka algoritmer som dessa visar sig mer effektiva än sina klassiska motsvarigheter. Forskningen inom högenergifysik upplever för tillfället en drastisk ökning i mängden data att samla, lagra och analysera inom mer komplexa experiment. Detta arbete undersöker Higgsbosonen ur ett kvantmaskinsinlärningsperspektiv. Vi jämför "quantum support vector machine" med den främsta klassiska metoden med avseende på tre olika metriker: geometrin av inlärningsrummen, dimensionaliteten av egenskapsrummen, och tidskomplexiteten av maskininlärningsmetoderna. Dessa tre metriker används för att förutsäga hur problemet manifesterar sig i parameterrummet. På så vis kan vi utesluta regioner i rummet där kvantalgoritmer inte förväntas överprestera klassiska algoritmer. Det finns en godtycklighet i hur antalet qubits och antalet datapunkter bestämms, och resultatet beror på dessa parametrar.I en utbredd region av parameterrummet observerar vi dock att den klassiska rbf-kärnmodellen överpresterar de studerade kvantkärnorna. I denna studie inkluderar vi en projicerad kvantkärna - en kärna som reducerar det totala kvanttillståndet till en ungefärlig klassisk representation genom att mäta en lokal del av kvantsystemet.Den studerade Higgs-datamängden har visat sig vara av låg dimension i kvantegenskapsrummet. Men optimering av parametrarna för alla kärnor som undersökts, klassiska såväl som kvantmekaniska, visade på ett visst kvantövertag för den projicerade kärnan som klassifierar de undersöka Higgs-händelserna som överstiger de klassiska maskininlärningsmodellerna.

Le boson de Higgs dans le mode de désintégration WW* est observé avec un excès d'événements sur le bruit de fond de 6,1 écarts-types dans l'état final avec dilepton, alors que l’importance du signal attendu pour le boson de Higgs du modèle standard est de 5,8 écarts-types. Une indication pour la production du processus en fusion de bosons vecteurs (VBF) est également obtenue avec une importance de 3,2 écarts-types. Les résultats sont obtenus à partir d'un échantillon de données en collisions proton-proton enregistrées par le détecteur ATLAS au LHC, qui correspond à une luminosité intégrée de 4,5fb-1 à √s = 7 TeV et 20,3fb-1 à √s = 8 TeV. Tous les canaux de saveur leptonique (ee/μμ et eμ/μe)) sont analysés, y compris de différentes catégories en multiplicité de jets (nj = 0, 1,≥ 2). Les canaux ayant différentes saveurs leptoniques eμ/μe ont la meilleure sensibilité au signal. Les catégories à basse multiplicité de jet sont contribuées principalement par la production du processus en fusion de gluon-gluon (ggF), tandis que la catégorie à haute multiplicité est plus sensible à la production VBF. Les bruits de fond dans différents canaux et catégories varient et leurs contributions sont obtenues dans la plupart de cas à partir des données avec des régions de contrôle ou validation. Les bruits de fond dominants sont les productions WW et le quark top. Dans les canaux ayant la même saveur leptonique, la contribution Drell-Yan est aussi une autre source importante. Pour le boson de Higgs à 125,36GeV, le rapport du signal mesuré sur celui du modèle standard est de 1,09+0,16-0,15 (stat.) +0,17-0,14 (syst.). Les rapports correspondants pour les productions ggF et VBF sont de 1,02±0, 19 (stat.) +0,22-0,18 (syst.) et 1,27+0,44-0,40 (stat.) +0,30-0,21 (syst.), respectivement. La section efficace totale mesurée à √s = 8 TeV est de σ(gg → H → WW∗) =8TeV est de σ(gg → H → WW∗) et σ(VBFH → WW∗) = 0,51+0,17−0,15 (stat.)+0,13−0,08 (syst.) pb. La section efficace fiducielle est aussi mesurée pour la production ggF dans l'était final exclusif avec zéro ou un seul jet. En plus des couplages, d'autres propriétés du boson de Higgs, notamment le nombre quantique de spin et la largeur totale de désintégration, sont également étudiées en utilisant les données de 8TeV et les canaux ayant différentes saveurs leptoniques seulement. L'étude du spin est basée sur un échantillon de données dominé par les événements sous le pic de résonance en utilisant les catégories de jet nj ≤ 1. L'hypothèse sur le spin-parité JCP = 0++ du modèle standard est comparée à d'autres hypothèses. Les données sont compatibles avec le modèle standard et les limites sont placées sur des hypothèses alternatives de spin. Les événements dans la queue hors pic de résonance à haute masse dans la catégorie inclusive de jet sont ensuite utilisés pour mesurer les couplages du boson de Higgs hors de sa couche de masse et pour imposer une contrainte sur la limite supérieure de la largeur totale du boson de Higgs, lorsque certaines hypothèses sont faites / The Higgs boson decays to WW* is observed based on an excess of events over background of 6.1 standard deviations in the dilepton final state including all flavour channels (ee/μμ and eμ/μe) and jet multiplicity categories (nj = 0, 1,≥ 2), where theStandard Model expectation is 5.8 standard deviations. Evidence for thevector-boson fusion (VBF) production process is also obtained with a significance of3.2 standard deviations. The different favour channels eμ/μe have the best expected signal sensitivity. The low jet multiplicity categories are dominantly contributed by the gluon-gluon fusion (ggF) production process whereas the large jet multiplicity category has the best sensitivity to the VBF production process. The results are obtained from proton-proton collision data recorded by the ATLAS detector at the LHC, corresponding to 4.5fb-1 at √s = 7TeV and 20.3fb-1 at √s = 8TeV. The background contribution in each channel and jet multiplicity category varies and is determined mostly with data-driven techniques with dedicated control or validation regions. The dominant background processes are the continuum WW and top quark productions. In the same flavour channels (ee/μμ), the Drell-Yan process is another important background source. For a Higgs boson mass of 125.36GeV, the ratio of the measured value to the expected value of the total production cross section times branching ratio fraction is 1.09+0.16-0.15 (stat.) +0.17-0.14 (syst.). The corresponding ratios for the gluon fusion and vector-boson fusion production modes are 1.02 ± 0.19 (stat.)+0.22−0.18 (syst.) and 1.27+0.44-0.40 (stat.) +0.30-0.21 (syst.), respectively. At √s = 8TeV, the total production cross section is measured to beσ(gg → H → WW∗) = 4.6±0.9 (stat.)+0.8−0.7 (syst.) pb σ(VBFH → WW∗) = 0.51+0.17−0.15 (stat.)+0.13−0.08 (syst.) pb. The fiducial cross section is determined for the gluon-fusion process in exclusive final states with zero and one associated jet. In addition to the on-shell couplings, other properties of the Higgs boson, namely the spin quantum number and the total decay width, are also studied using the 8TeV data and the different flavour channels only. The spin study is based on the on-shell dominated event sample using the nj ≤ 1 jet categories. The Standard Model spin-parity JCP = 0++ hypothesis is compared with alternative hypotheses. The data are found to be consistent with the Standard Model and limits are placed on alternative spin hypotheses.The off-shell events in the high mass tail from the inclusive jet category are then used to measure the off-shell couplings and impose a constraint on the upper limit of the total width of the Higgs boson indirectly, when certain assumptions are made.

De nombreuses recherches ont été consacrées aux signatures des modèles supersymétrique depuis le Run1 du LHC qui a fourni des données à 7 et 8 TeV. Parmi ceux-ci, la recherche du chargino-neutralino (C1, N2) dans les états finals avec 1 lepton, 2 b-jets compatibles avec un boson de Higgs et une énergie transverse manquante. L'analyse des données collectées par ATLAS à 8 TeV en 2012 a permis d'exclure à 95% C.L. les modèles simplifiés pour lesquels le neutralino le plus léger (N1) est non massif et les C1, N2 sont de moins de 250 GeV. La présente analyse utilise les données collectées par ATLAS en 2015, 2016 et montre une meilleure sensibilité au signal due à l’augmentation de l'énergie des collisions au Run 2 jusqu'à 13 TeV. Cependant, les résultats sont compatibles avec les prédictions du modèle standard et ainsi les limites sur les masses de C1, N2 sont élevées et permettent d'exclure a 95% C.L. les modèles avec C1, N2 de moins de 680 GeV pour un N1 non massif. L'identification des b-jets joue un rôle important dans cette analyse. Dans cette thèse, on présente aussi des études sur la robustesse des performances du b-tagging avec diverses conditions de détection pour le détecteur a pixels, le plus important pour l'étiquetage de saveur des jets. Comme la plupart des recherches SUSY au LHC, cette analyse est effectuée en utilisant un modèle simplifié, ainsi le spectre de masse est choisi manuellement et les désintégrations SUSY considérées sont forcées. Suspect3 est l'un des outils théoriques utilisés pour interpréter les résultats de la recherche en modèles SUSY réalistes. Cette thèse présente la version SuSpect3 post-découverte du Higgs que nous développons. / During the LHC 8 TeV Run1, many searches were dedicated to the supersymmetric models. Among those, the search for the chargino-neutralino (C1, N2) pair production in final states with 1 lepton, 2 b-jets consistent with a Higgs boson and missing transverse energy. This search had negative outcome resulting in excluding C1, N2 masses up to 250 GeV for a massless lightest neutralino (N1) at 95% C.L.. The Run1 search used the 8 TeV ATLAS data collected in 2012. In this thesis, this search with ATLAS at LHC 13 TeV Run2 is presented, it uses 36.1 fb$^{-1}$ ATLAS data collected in 2015 and 2016. This Run 2 search provides an unprecedented sensitivity to high mass C1, N2 production. However, no evidence of new physics is observed and tighter new limits are placed on the C1, N2 production, with significant improvements over previous searches: C1, N2 masses up to 680 GeV for a massless N1 are excluded at 95% C.L. The identification of b-jets plays a significant role in this analysis. In this thesis, we present studies of the robustness of b-tagging performance with various conditions of the pixel detector, being the most important sub-detector for b-tagging. As most SUSY searches at the LHC, this analysis is carried out using Simplified Model of SUSY, i.e. the mass spectrum is chosen by hand and the considered SUSY decays are forced. Suspect3 is one of the theory tools utilized to map the search result into realistic SUSY models. This thesis presents the post Higgs discovery SuSpect3 version we have been working on. This version takes advantage of the very important new Higgs boson mass input to constrain other basic model parameter currently given as an input.