Estudo da aplicabilidade de classificadores de aprendizado de máquinas na procura por acoplamentos quárticos anômalos no canal semileptônico da produção central exclusiva de WW usando CMS e PPS - Sousa, Matheus Pereira Macedo de (2021)
No presente texto é apresentado um estudo comparativo entre o método cut-based e machine learning para a busca de acoplamento quártico anômalo de gauge usando prótons identificados no subdetector PPS do CMS. Foi desenvolvida a motivação teórica para a busca desses acoplamentos pela Teoria de Campo Efetiva e a descrição de novos limites superior e inferior. É narrada toda a estrutura experimental que foi usada na reconstrução das partículas usadas na análise. O Precision Proton Spectrometer (PPS) está totalmente aninhado com o detector central, possibilitando a observação dos prótons sobreviventes de processos via Produção Central Exclusiva. A tecnologia usada nos detectores é baseada em silícios que são alocados em dispositivos móveis chamados de Roman Pots que se aproximam da linha do feixe. A amostra de sinal é composto pela produção do par WW a partir da fusão de dois fótons para a topologia de Produção Central Exclusiva (do inglês Central Exclusive Production - CEP), enquanto o fundo possui o mesmo estado final porém vindo de processos diferentes. A busca foi desenvolvida de forma comparativa por dois métodos, o cut-based e o machine learning. Para o segundo, foi usado o LightGBM, um algoritmo baseado em árvore de decisão. Para comparar dados e monte carlo, foi feita a divisão em regiões de controle. A análise foi preparada para uma luminosidade de 9.792 fb⁻¹, o que de certa forma é baixa para busca de física além do Modelo Padrão, por isso usamos o método blinded da região de sinal para os dados para evitar bias. Por fim, contamos a quantidade de eventos que passaram na seleção final dos dois métodos e comparamos os resultados das principais variáveis. Apresentamos os resultados para a sensibilidade dos limites superiores e inferiores das constantes de acoplamentos de ambos os métodos.