Vers une première mesure du rapport de branchement $B^{0}_{(s)} \to\mu^+ \mu^-$ avec le détecteur LHCb au LHC

• Main Author: Adrover Pacheco, Cosme
• Language: English
• Published: Aix-Marseille Université 2012
• Subjects: [PHYS:HEXP] Physics/High Energy Physics - Experiment; [PHYS:HEXP] Physique/Physique des Hautes Energies - Expérience; désintégrations rares; FCNC; au-delà du modèle standard; rapport de branchement; arbres de décision; physique des mésons beaux
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00740781; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/74/07/81/PDF/Cosme_these-2.pdf

Les désintégrations rares $B^{0}_{s} \to \mu^+ \mu^-$ et $B^{0} \to \mu^+ \mu^-$ sont des canaux de référence pour contraindre les modèles au-delà du Modèle Standard avec secteur de Higgs étendu. Dans le Modèle Standard, le rapport d' embranchement de ces désintégrations est prédit avec une bonne précision: $\mathcal{B}(B^{0}_{(s)} \to \mu^+ \mu^-) = (3.2 \pm 0.2) \times 10^{-9}$ et $\mathcal{B}(B^{0} \to \mu^+ \mu^-) = (0.10 \pm 0.01) \times 10^{-10}$. Tout écart par rapport à ces valeurs peut donner des indications sur une nouvelle physique. Le cœur de cette thèse, basée sur l'analyse des données prises par l'experience LHCb en 2011, comporte deux thèmes principaux: le rejet du bruit de fond et l'extraction du signal. Nous avons optimisé un classificateur multivariée basé sur les arbres de décision boostés permettant une réduction drastique du bruit de fond de $B \to h^+ h'^-$ ($h \equiv \pi, K$). Après la sélection, environ 76$\%$ du bruit de fond combinatoire de $B^{0}_{s} \to \mu^+ \mu^-$ est éliminé, tout en conservant une efficacité sur le signal de l'ordre de 92$\%$. Une autre discrimination entre le signal et le fond est réalisé avec un autre classificateur multivarié optimisé pour avoir un grand rejet du bruit de fond dans la région de faible efficacité en signal. Le travail présenté dans cette thèse décrit l'optimisation d'un des arbres de décision boostés qui supprime 99.9$\%$ du bruit, après le processus de sélection ci-dessus, pour une efficacité de signal de 50$\%$. Nous avons proposé une méthode pour estimer les signaux présents dans notre échantillon de données en utilisant un ajustement de la fonction de vraisemblance. La validation de l'ajustement avec simulation reflète la bonne estimation des incertitudes statistiques et les incertitudes systématiques ont été soigneusement étudiés et prises en compte dans les résultats finaux pour l'échantillon de données de 2011: $\mathcal{B}(B^{0}_{s} \rightarrow \mu^+\mu^-) = (1.4 \left(^{+1.6}_{-1.1} \right)_{(stat)} \left(^{+0.5}_{-0.8} \right)_{(syst)} ) \times 10^{-9}$ et $\mathcal{B}(B^{0} \rightarrow \mu^+\mu^-) = (0.3 \left(^{+0.5}_{-0.4}\right)_{(stat)} \left(^{+0.5}_{-0.3}\right)_{(syst)}) \times 10^{-9}$. Etant donné l'absence de signal, les limites supérieures des rapports d'embranchement sont calculées: $\mathcal{B}(B^{0}_{(s)} \to \mu^+ \mu^-)<4,5 \times 10^{-9}$ et $\mathcal{B}(B^{0} \to \mu^ + \mu^-) <1,0 \times 10^{-10}$ á 95\% de niveau de confiance, qui sont les limites les plus restrictives jusqu'à ce jour.