Separation of Electroweak and QCD production of WZ boson pairs in association with two jets in pp collisions at √s=13 TeV in the ATLAS experiment, using machine learning techniques
Creators: name: Κασίμη, Ειρήνη Στέφανου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Διαχωρισμός σήματος και υποβάθρου
Τεχνικές εκμάθησης μηχανών
Συγκρούσεις πρωτονίου-πρωτονίου
Separation of signal and background
Machine learning techniques
Proton-proton collisions

description: This thesis discusses the study of separation of electroweak and QCD production of WZ boson pairs in association with two jets in pp collisions at 13 TeV in the ATLAS experiment, using machine learning techniques. We use three WZjj samples, which are: the electroweak WZjj, the QCD WZjj and the inclusive WZjj, all the above simulate the signal, the background and the data accordingly. The Z boson decays into two same flavor but opposite charge leptons, while W boson decays into a lepton and a neutrino. In this thesis, we are only interested to the decay of Z and W into muons or electrons and as a consequence the decay channels that emerge are: μμμ, μμe, eeμ and eee. The samples are produced with the leading order (LO) Monte Carlo (MC) generator MadGraph and the parton shower is carried out with Pythia. After that, in the events of the three samples, an object and event selection is applied, similar to the one in the data, in order to reconstruct the W and Z bosons. The analysis is carried out with the EventLoop framework. To continue, the control plots for some key kinematic variables were examined, for the simultaneous production of the two bosons, in order to verify that our analysis agrees with the published one. Furthermore, we calculate the 15 most relevant kinematic variables, which were used in order to implement the machine learning technique, TMVA, to separate signal from background. In this thesis, only one TMVA method is used, the Boosted Decision Trees (BDT). This method discriminates signal from background the best way possible, by “training event trees”, which include random events from signal and background. After that, the training is checked in other independent event trees, in order to check their credibility. Finally, several techniques are used, in order to determine the stability of the training. Using the result of the BDT the signal contribution in the inclusive sample is estimated and its cross section is confronted with the one from the MC.
description: Η εργασία αυτή πραγματεύεται τη μελέτη του διαχωρισμού της ηλεκτρασθενούς και της ισχυρής παραγωγής WZ ζεύγων μποζονίων συνοδευόμενα από δύο πίδακες σωματιδίων σε pp συγκρούσεις στα 13 TeV στο πείραμα ATLAS, με την χρήση τεχνικών εκμάθησης μηχανών. Χρησιμοποιούμε τρία δείγματα WZjj γεγονότων, τα οποία είναι: τα ηλεκτρασθενή, τα ισχυρά και τα inclusive, τα οποία προσομοιώνουν το σήμα, το υπόβαθρο και τα δεδομένα αντίστοιχα. Το Ζ μποζόνιο διασπάται σε δύο ταυτόσημα αλλά αντίθετου φορτίου λεπτόνια, ενώ το W μποζόνιο σε ένα λεπτόνιο και το αντίστοιχο νετρίνο του. Στην εργασία αυτή της ενδιαφέρει μόνο οι διασπάσεις σε μιόνια και ηλεκτρόνια και τα κανάλια των διασπάσεων που παίρνουμε είναι τα: μμμ, μμe, eeμ και eee. Τα δείγματα παράγονται με τον leading order (LO) Monte Carlo γεννήτορα MadGraph και ο καταιγισμός των παρτονίων γίνεται με Pythia. Έπειτα στα γεγονότα των τριών δειγμάτων εφαρμόζεται η κατάλληλη διαλογή σύμφωνα με κάποια κριτήρια, ώστε να ανακατασκευάσουμε τα W και Z μποζόνια. Η ανάλυση γίνεται με την EventLoop δομή. Στη συνέχεια γίνονται τα ιστογράμματα ελέγχου για κάποιες σημαντικές κινηματικές μεταβλητές για την ταυτόχρονη παραγωγή δύο μποζονίων, για να διαπιστώσουμε αν τα αποτελέσματα της συμφωνούν με τα δημοσιευμένα. Στην συνέχεια υπολογίζουμε της 15 πιο σημαντικές κινηματικές μεταβλητές, της οποίες της χρησιμοποιούμε για να εφαρμόσουμε τη μέθοδο εκμάθησης μηχανών, TMVA, για να διαχωρίσουμε το σήμα από το υπόβαθρο. Στην ανάλυση της χρησιμοποιούμε μία από της μεθόδους του TMVA, τα Boosted Decision Trees (BDT). Η μέθοδος αυτή διαχωρίζει όσο καλύτερα γίνεται το σήμα από το υπόβαθρο, ‘’εκπαιδεύοντας δέντρα’’, τα οποία περιέχουν τυχαία γεγονότα από το σήμα και το υπόβαθρο.Η εκπαίδευση αυτή ελέγχεται σε άλλα ανεξάρτητα δέντρα ώστε να εξακριβωθεί η αξιοπιστία της. Έπειτα, εφαρμόζονται διάφορες τεχνικές για να διαπιστώσουμε αν η εκπαίδευση είναι σταθερή και αν μπορεί να περιγράψει με ακρίβεια τόσο την προσομοίωση όσο και τα δεδομένα. Τέλος, χρησιμοποιώντας τα αποτελέσματα του BDT, υπολογίζουμε την συνεισφορά του σήματος στο inclusive δείγμα και η ενεργός διατομή του συγκρίνεται με αυτό του ΜC.