Recherche de Supersymétrie à l’aide de leptons de même charge électrique dans l’expérience ATLAS

• Main Author: Trépanier, Hubert
• Other Authors: Arguin, Jean-François
• Language: fr
• Published: 2017
• Subjects: Physique des particules; ATLAS; Collisionneurs hadroniques; Modèle standard; Supersymétrie; Électrons; Retraçage; Analyse multivariée; Arbres de décision; Particle physics; Hadron colliders; Standard Model; Supersymmetry; Electrons; Tracking; Multivariate analysis; Boosted decision trees; Physics - Elementary Particles and High Energy / Physique - Particules (UMI : 0798)
• Online Access: http://hdl.handle.net/1866/18802

La théorie de la Supersymétrie est étudiée ici en tant que théorie complémentaire au Modèle Standard, sachant que celui-ci n'explique qu'environ 5% de l'univers et est incapable de répondre à plusieurs questions fondamentales en physique des particules. Ce mémoire contient les résultats d'une recherche de Supersymétrie effectuée avec le détecteur ATLAS et utilisant des états finaux contenant entre autres une paire de leptons de même charge électrique ou trois leptons. Les données proviennent de collisions protons-protons à 13 TeV d'énergie dans le centre-de-masse produites au Grand Collisionneur de Hadrons (LHC) en 2015. L'analyse n'a trouvé aucun excès significatif au-delà des attentes du Modèle Standard mais a permis tout de même de poser de nouvelles limites sur la masse de certaines particules supersymétriques. Ce mémoire contient aussi l'étude exhaustive d'un bruit de fond important pour cette analyse, soit le bruit de fond provenant des électrons dont la charge est mal identifiée. L'extraction du taux d'inversion de charge, nécessaire pour connaître combien d'événements seront attribuables à ce bruit de fond, a démontré que la probabilité pour que la charge d'un électron soit mal identifiée par ATLAS variait du dixième de pourcent à 8-9% selon l'impulsion transverse et la pseudorapidité des électrons. Puis, une étude fut effectuée concernant l'élimination de ce bruit de fond via l'identification et la discrimination des électrons dont la charge est mal identifiée. Une analyse multi-variée se servant d'une méthode d'apprentissage par arbres de décision, basée sur les caractéristiques distinctives de ces électrons, montra qu'il était possible de conserver un haut taux d'électrons bien identifiés (95%) tout en rejetant la grande majorité des électrons possédant une charge mal identifiée (90-93%). === Since the Standard Model only explains about 5% of our universe and leaves us with a lot of open questions in fundamental particle physics, a new theory called Supersymmetry is studied as a complementary model to the Standard Model. A search for Supersymmetry with the ATLAS detector and using final states with same-sign leptons or three leptons is presented in this master thesis. The data used for this analysis were produced in 2015 by the Large Hadron Collider (LHC) using proton-proton collisions at 13 TeV of center-of-mass energy. No excess was found above the Standard Model expectations but we were able to set new limits on the mass of some supersymmetric particles. This thesis describes in detail the topic of the electron charge-flip background, which arises when the electric charge of an electron is mis-measured by the ATLAS detector. This is an important background to take into account when searching for Supersymmetry with same-sign leptons. The extraction of charge-flip probabilities, which is needed to determine the number of charge-flip events among our same-sign selection, was performed and found to vary from less than a percent to 8-9% depending on the transverse momentum and the pseudorapidity of the electron. The last part of this thesis consists in a study for the potential of rejection of charge-flip electrons. It was performed by identifying and discriminating those electrons based on a multi-variate analysis with a boosted decision tree method using distinctive properties of charge-flip electrons. It was found that we can reject the wide majority of mis-measured electrons (90-93%) while keeping a very high level of efficiency for well-measured ones (95%).