Cette thèse présente le travail de trois ans effectué dans l'expérience CMS, dans le contexte des premières collisions du LHC. L'étude porte en particulier sur les électrons, objets essentiels pour les analyses de recherche en canaux multi-leptons, notamment l'analyse H → ZZ(∗) → 4ℓ. Durant les premiers mois de collisions, nous avons pris part à la validation des données enregistrées par le calorimètre électromagnétique. Nous avons mesuré l'efficacité du système de déclenchement de niveau 1 en électrons et photons tout au long de l'année 2010. L'efficacité sur le plateau est de 99.6 % (resp. 98.5 %) pour des électrons dans le tonneau (resp. dans les bouchons) du calorimètre. En vue d'optimiser le potentiel de découverte, nous avons mis au point un nouvel algorithme de mesure de la charge des électrons. Dans CMS, celle-ci est affectée par la grande quantité de matière présente dans le trajectographe. Les performances de cet algorithme ont été mesurées sur les données enregistrées en 2010, sur des électrons issus de désintégrations de bosons Z, passant une sélection standard. La probabilité d'erreur est de 1.06 % (0.19 % après une sélection spécifique), en accord avec la simulation. L'analyse de physique effectuée dans cette thèse porte sur la recherche de bosons de Higgs doublement chargés, dans leurs désintégrations en paires de leptons. Avec les données enregistrées en 2010, un événement de bruit de fond est attendu à la fin de la sélection, pour un nombre d'événements de signal qui dépend de l'hypothèse de masse et du modèle considéré. Un événement est observé dans les données, en accord avec le bruit de fond attendu, ce qui permet d'exclure ce signal sur des domaines de masse plus larges que précédemment : la limite varie de 122 GeV à 176 GeV en fonction du modèle.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00617514 |
| Date | 12 July 2011 |
| Creators | Broutin, Clémentine |
| Publisher | Ecole Polytechnique X |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0013 seconds