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dc.contributor
Piegaia, Ricardo Nestor  
dc.contributor
Otero y Garzon, Gustavo Javier  
dc.contributor.author
Marceca, Gino  
dc.date.available
2019-10-11T14:45:28Z  
dc.date.issued
2019-03-12  
dc.identifier.citation
Marceca, Gino; Piegaia, Ricardo Nestor; Otero y Garzon, Gustavo Javier; Medición de la producción de pares de jets a 13 TeV y uso de redes neuronales adversarias para identificar jets-W; 12-3-2019  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/85689  
dc.description.abstract
En esta tesis se presenta la medición de la sección eficaz de masa invariante entre pares de jets producidos en colisiones protón-protón a una energía de centro de masa de 13 TeV. Los datos fueron colectados por el detector ATLAS en el Gran Colisionador de Hadrones del Laboratorio CERN durante el año 2015. Las mediciones de la sección eficaz fueron comparados cuantitativamente con las predicciones teóricas del Modelo Estándar (ME) a orden siguiente al dominante (NLO) corregidas por efectos no pertubativos. Estos estudios ponen a prueba el ME por posible evidencia de nueva física. A su vez, la producción de jets contiene información acerca de la distribución partónica dentro del protón y de la constante de acoplamiento fuerte ↵s, lo que permite mejorar el conocimiento de QCD a una escala de energía nunca antes alcanzada. Los resultados xperimentales mostraron estar en acuerdo con las predicciones teóricas, validando por primera vez el ME a 13 TeV en lo que respecta a la producción de pares de jets. Por otro lado, se desarrollaron técnicas de aprendizaje automático para la identificación de jets provenientes de bosones W en medio de un fondo dominante de jets de QCD, tarea fundamental para la búsqueda de partículas masivas producto de nueva física o para la mejora de precisión de las propiedades del Higgs. El modelo propuesto en esta tesis está basado en redes neuronales adversarias, el cual permite lograr un clasificador no correlacionado con ciertos observables físicos de interés, como la masa del jet. Esto es importante pues ciertas búsquedas de nueva física en ATLAS son sensibles a efectos no deseados introducidos por la correlación entre la variable discriminante y la masa del jet, lo que resulta en la reducción de la significancia estadística del analisis. Estudios realizados en simulaciones Monte Carlo muestran mejoras significativas respecto a otros métodos analíticos y de multivariable utilizados tradicionalmente en ATLAS, resultando por lo tanto prometedor para futuras búsquedas de nueva física.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Jets  
dc.subject
Redes Neuronales  
dc.subject
Seccion Eficaz  
dc.subject
Atlas  
dc.subject.classification
Física de Partículas y Campos  
dc.subject.classification
Ciencias Físicas  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Medición de la producción de pares de jets a 13 TeV y uso de redes neuronales adversarias para identificar jets-W  
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.type
info:ar-repo/semantics/tesis doctoral  
dc.date.updated
2019-09-12T19:05:09Z  
dc.description.fil
Fil: Marceca, Gino. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina  
dc.conicet.grado
Universitario de posgrado/doctorado  
dc.conicet.titulo
Doctor en Fisica  
dc.conicet.rol
Autor  
dc.conicet.rol
Director  
dc.conicet.rol
Consejero de estudios  
dc.conicet.otorgante
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física