Estudo de técnicas de otimização para reconstrução de energia de jatos no primeiro nível de seleção de eventos do experimento ATLAS - Barbosa, Davis Pereira (2012)
Atualmente, o LHC é o maior e mais energético colisionador de partículas em fun-cionamento, colidindo prótons com energias de 7 TeV no centro de massa a cada 50 ns. Vários detectores estão posicionados para medir as características das partículas após a colisão, sendo então utilizadas para verificar a validade das novas teorias de física de partículas. O ATLAS é o maior dos detectores do LHC, estando em operação desde 2009 e fornecendo uma grande quantidade de dados para as análise físicas para a busca do Higgs. Um dos principais responsáveis pelas qualidade das informações adquiridas pelo ATLAS é o seu sistema de seleção de eventos online que foi desenvolvido para rejeitar informações irrelevantes das colisões, excluindo a enorme quantidade de ruído de fundo do experimento. Entretanto, o LHC passará por atualizações visando o au-mento da sua luminosidade em uma ordem de grandeza (103' para 1035) nos próximos dez anos, gerando assim uma maior quantidade de eventos por colisão, aumentando a probabilidade de empilhamento de eventos. Desta forma, o ATLAS e o seu sistema de seleção de eventos online também deverão sofrer modificações para atender aos novos requisitos do experimento. O presente trabalho realizou estudos sobre a utilização de novos algoritmos para estimação da energia de jatos no primeiro nível de seleção de eventos do detector ATLAS. Inicialmente, uma janela bidimensional é aplicada na região onde o jato foi identificado, visando a redução do impacto do empilhamento dos eventos nas bordas desta região. Em seguida, é proposta a utilização da informação de profundidade do calorímetro hadrônico do ATLAS na estimação de energia do jato, através de técnicas de otimização linear (mínimos quadrados) e não-linear (redes neu-rais artificiais). Os resultados obtidos, através de simulações Monte Carlo, mostraram que a informação de profundidade do TileCal reduz o erro de estimação da energia dos jatos em aproximadamente 23%, enquanto que a utilização da janela bidimen-sional melhora o comportamento inicial da curva de acionamento de jatos indicando sua efetividade em cenários de empilhamento de eventos.