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dc.contributor
Piegaia, Ricardo Nestor
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dc.contributor
Otero y Garzon, Gustavo Javier
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dc.contributor.author
Marceca, Gino
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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
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dc.subject.classification
Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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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
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dc.conicet.titulo
Doctor en Fisica
dc.conicet.rol
Autor
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dc.conicet.rol
Director
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dc.conicet.rol
Consejero de estudios
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dc.conicet.otorgante
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física
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