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Supersymétrie avec scalaires découplés et reconstruction et identification des électrons dans le détecteur ATLAS

Le LHC est un collisionneur de protons avec une énergie de 14 TeV dans le centre de masse, situé au CERN (Genève, Suisse). Les premières collisions sont attendues à l'été 2009. L'expérience ATLAS est l'une des deux expériences généralistes installées sur le LHC. L'énergie disponible ainsi que la haute luminosité de celui-ci permettra à l'expérience ATLAS de rechercher le boson de Higgs ainsi que d'autres nouvelles particules prédites par les modèles de physique au-delà du modèle standard.<br /><br />Les électrons occupent une place importante pour la mesure du modèle standard ainsi que la recherche de nouvelle physique. Ils procurent<br />également de nombreux indicateurs des performances du détecteur. D'autre part, avec 10**5 jets hadroniques attendus pour chaque électron, une sévère discrimination du bruit de fond est nécessaire.<br /><br />Dans cette thèse, la reconstruction et l'identification des électrons dans le détecteur ATLAS est présentée. Plusieurs variables sont étudiées pour rejeter le bruit de fond hadronique et électromagnétique tout en optimisant l'efficacité du signal. Les performances d'identification des électrons et de réjection du bruit de fond sont estimés dans un environement de détection potentiellement défavorable.<br /><br />La recherche de la supersymétrie est l'un des objectifs primaires de l'expérience ATLAS. Dans cette thèse, les signatures d'un modèle supersymétrique dans lequel les scalaires sont découplés sont étudiés. Le potentiel de découverte est quantifié. Les mesures réalisables, leurs bruits de fonds et leurs incertitudes sont investigués. Ces observables sont ensuite utilisées pour estimer le potentiel de détermination des paramètres du modèle au LHC.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00378992
Date02 April 2009
CreatorsTurlay, E.
PublisherUniversité Paris Sud - Paris XI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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