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Tese de Doutorado
Busca por gluinos de vida longa em cenários de supersimetria comprimida usando redes neurais artificiais

Data do cadastro: 21/07/2021

Publicação/Divulgação: 29/11/2019

Resp. pelo cadastro:

Orientador: Carsten Hensel

Coorientador: Helena Brandão Malbouisson

Segundo Coorientador: -

Aluno: Gilson Correia Silva

Status atual: Defendida

Instituição de defesa: CBPF - Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas

Resumo: Esta análise é definida no contexto dos Cenários Supersimétricos Comprimidos, considerando o caso em que quase todas as partículas supersimétricas têm grandes massas, acima da escala TeV e fora do alcance do LHC, mas com gluinos e neutralinos capazes de serem criados nas colisões próton-próton do experimento. Usa-se dados do Run II do CMS, com uma energia de centro de massa de raiz quadrada de S = 13TeV, para realizar uma pesquisa no canal caracterizado pela produção de dois gluinos de vida longa, cada um deles decaindo em quark, anti-quark e no neutralino mais leve. Embora esse canal já tenha sido pesquisado antes, a característica crucial desse cenário é a, relativamente pequena, diferença de massa entre os gluinos e os neutralinos (~ 40-100GeV) que implica na produção de quarks e anti-quarks de baixa energia, originando jatos no limite da sensibilidade de reconstrução do CMS. O sinal possui uma assinatura difícil de detectar, caracterizada pela presença de energia transversa perdida, vértices secundários e jatos de baixa energia de tal maneira, que esse tipo de evento seria facilmente perdido por buscas anteriores. Na maioria dos eventos, não é possível reconstruir todos os jatos associados ao decaimento do gluino, de modo que se tornou necessário criar uma estratégia para extrair o máximo de informação possível desses eventos, a fim de aumentar sua sensibilidade. A estratégia aplicada usa análise multivariada baseada em métodos de aprendizado de máquina para processar a informação disponível nos objetos reconstruídos a fim de maximizar a sensibilidade da busca.

Área:

Data da defesa: 29/11/2019

Banca: Martín Makler; H. da Motta; S. F. Amato; Irina Nasteva


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