La première partie de cette thèse est dédiée à l’extraction des corrections de l’échelle en énergie des jets dans l’expérience CMS du LHC. Les diverses méthodes d’extraction sont détaillées, en insistant tout particulièrement sur l’utilisation des événements photon + jets. Les corrections ainsi extraites sont primordiales pour les analyses de physique utilisant des jets, et sont d’ores et déjà utilisées par toute la collaboration.La deuxième partie présente la recherche de physique au-delà du Modèle Standard dans le secteur du quark top. De nombreux modèles de nouvelle physique prédisent en effet de nouvelles particules, pouvant se manifester comme des résonances dans le spectre de masse top-antitop. Deux analyses sont présentées dans cette thèse, une dédiée à la recherche des résonances de spin 1 et une dédiée à la recherche de résonances de spin 0, où les phénomènes d’interférences avec le Modèle Standard sont pris en compte / The first part of this thesis is dedicated to the extraction of jet energy scale corrections for the CMS experiment at the LHC. Various extraction methods are described, with a particular interest on corrections extraction using photon + jets events. These corrections are necessary for all analyses using jets and are already used by the whole collaboration. The second part presents the searches for new physics beyond the Standard Model. Many models of new physics predict new particles with enhanced coupling to the top quark, which can show up as resonances in the top-antitop invariant mass spectrum. Two separate analyses are described in this thesis, one dedicated to the search of spin 1 resonances and one dedicated to the search of spin 0 resonances, where interference effects with the Standard Model production are taken into account
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014LYO10108 |
Date | 30 June 2014 |
Creators | Brochet, Sébastien |
Contributors | Lyon 1, Chierici, Roberto, Perries, Stéphane |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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