In dieser Dissertation werden Resultate einer Suche nach der Produktion von Einzel-Top-Quarks über flavour-verletzende neutrale Ströme (FCNCs) in starken Welchselwirkungen vorgestellt. Hierfür werden Daten aus Proton-Proton-Kollisionen am Large Hadron Collider bei einer Schwerpunktsenergie von 8TeV verwendet. Die Daten wurden mit dem ATLAS-Experiment im Jahr 2012 aufgenommen und entsprechen einer integrierten Luminosität von 14.1 fb−1. In der Analyse werden FCNC-Ereignisse selektiert, in denen ein leichtes Quark (u oder c) mit einem Gluon wechselwirkt, und ein einzelnes Top-Quark und potentiell ein weiterer einzelner Jet produziert wird. Mittels der Forderung nach genau einem Myon oder Elektron, großer fehlender Transversalenergie und exakt einem Bottom-Quark-Jet und eventuellem zusätzlichen Jet im Endzustand werden Kandidaten der gesuchten Ereignisse im leptonischen Zerfallskanal des Top-Quarks selektiert. Zur Unterscheidung zwischen Signal- und Untergrundereignissen werden multivariate Methoden herangezogen. Künstliche neuronale Netze werden verwendet, um diverse kinematische Variablen zu einem einzelnen Klassifikator zu kombinieren. Um die potentielle Produktion von Top-Quarks über FCNCs zu quantifizieren, werden die Ausgaben der neuronalen Netze einer Bayes''schen statistischen Analyse unterzogen. Da kein Überschuss an Signalereignissen festgestellt werden kann und die Ergebnisse den Erwartungen der theoretischen Vorhersagen entsprechen, werden neue obere Schranken auf den FCNC-Produktionswirkungsquerschnitt von Einzel-Top-Quarks ermittelt. Aus diesen werden unter Verwendung von modell-unabhängigen theoretischen Berechnungen neue obere Schranken auf die Kopplungskonstanten sowie auf die entsprechenden Verzweigungsverhältnisse ermittelt. / This thesis presents results of a search for single top-quark production via flavour-changing neutral currents (FCNCs) in strong interactions using data recorded with the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider in 2012. A dataset from proton-proton collisions at a centre-of-mass energy of 8TeV and corresponding to an integrated luminosity of 14.1 fb−1 is used. It is searched for FCNC events in which a light quark (u or c) interacts with a gluon to produce a single top quark, either with or without the associated production of another light quark or gluon. Candidate events of leptonically decaying top-quarks are selected by requiring a single electron or muon, a substantial amount of missing transverse energy, and exactly one or two jets of which exactly one has to fulfil a b-tagging criterion. Multivariate techniques are employed in order to distinguish between signal- and background-like events by making use of artificial neural networks that combine multiple kinematic variables into a single classifier output. A Bayesian statistical analysis is performed on the classifier outputs in order to quantify potential signs of FCNC single top-quark production. No excess in signal events is observed and the results are in agreement with the theory predictions. Consequently a new upper limit is set on the FCNC single top-quark production cross-section multiplied by the t->Wb branching fraction. Using theory calculations within a model-independent effective theory framework, this limit is converted into upper limits on the coupling constants of the FCNC interactions as well as into respective upper limits on the branching fractions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/18000 |
| Date | 21 September 2015 |
| Creators | Friedrich, Conrad |
| Contributors | Husemann, Ulrich, Lacker, Heiko, Straessner, Arno |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Namensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/ |
Page generated in 0.0026 seconds