New Physics Probes at Present/Future Hadron Colliders via Vh Production
Creators: name: Englert, Philipp
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2023
Subjects: subject: Diboson
subject: SMEFT
subject: Higgs
subject: Elektroschwache Wechselwirkung
subject: Boosted Decision Trees
subject: Maschinelles Lernen
subject: Neue Physik
subject: BSM
subject: Electroweak interaction
subject: Machine Learning
subject: New Physics
subject: 530 Physik

description: In dieser Arbeit nutzen wir Effektive Feldtheorien, genauer gesagt die SMEFT, um BSM-Effekte modellunabhängig zu parametrisieren. Wir demonstrieren die Relevanz von Präzisionsmessungen sowohl an aktuellen als auch an zukünftigen Hadronenbeschleunigern durch die Untersuchung von Vh-Dibosonen-Prozessen. Diese Prozesse ermöglichen uns die Untersuchung einer Reihe von Dimension-6-Operatoren, die BSM-Effekte erzeugen, die mit der Schwerpunktsenergie wachsen. Im Besonderen betrachten wir die leptonischen Zerfallskanäle der Vektorbosonen und zwei verschiedene Zerfallsmodi des Higgs-Bosons, den Diphoton-Kanal und den h-&gt;bb-Kanal. Der Diphoton-Kanal zeichnet sich durch eine saubere Signatur aus, die mit relativ einfachen Mitteln sehr gut von den relevanten Hintergründen unterschieden werden kann. Aufgrund der geringen Rate dieses Higgs-Zerfallskanals werden diese Prozesse allerdings erst für die Untersuchung von BSM-Effekten am FCC-hh relevant. Dank des großen h-&gt;bb Verzweigungsverhältnisse liefert der Vh(-&gt;bb)-Kanal bereits eine kompetitive Sensitivität für BSM-Effekte am LHC. Jedoch leidet dieser Kanal unter großen QCD-induzierten Hintergründen, weswegen ausgefeiltere Analysetechniken nötig sind, um dieses Niveau an BSM-Sensitivität zu erreichen. Wir leiten die erwarteten Schranken für die zuvor erwähnten Operatoren für den Vh(-&gt;gamma gamma)-Kanal am FCC-hh und für den Vh(-&gt;bb)-Kanal am LHC Run 3, HL-LHC und FCC-hh her. Unsere Studie des Vh(-&gt;bb)-Kanals zeigt, dass die Extraktion von Schranken für BSM-Operatoren an Hadronenbeschleunigern eine höchst nicht-triviale Aufgabe sein kann. Algorithmen des Maschinellen Lernens können potenziell nützlich zur Analyse solch komplexer Event-Strukturen sein. Wir leiten Schranken her, indem wir Boosted Decision Trees zur Signal-Hintergrund Klassifizierung benutzen und und vergleichen sie mit den Schranken aus der zuvor diskutierten Cut-and-Count Analyse. Wir finden eine leichte Verbesserung von O(einige %) für die verschiedenen Operatoren.
description: In this thesis, we utilise the framework of Effective Field Theories, more specifically the Standard Model Effective Field Theory, to parameterise New-Physics effects in a model-independent way. We demonstrate the relevance of precision measurements both at current and future hadron colliders by studying Vh-diboson-production processes. These processes allow us to probe a set of dimension-6 operators that generate BSM effects growing with the center-of-mass energy. More specifically, we consider the leptonic decay channels of the vector bosons and two different decay modes of the Higgs boson, the diphoton channel and the hadronic h-&gt;bb channel. The diphoton channel is characterised by a clean signature that can be separated very well from the relevant backgrounds with relatively simple methods. However, due to the small rate of this Higgs-decay channel, these processes will only become viable to probe New-Physics effects at the FCC-hh. Thanks to the large h-&gt;bb branching ratio, the Vh(-&gt;bb) channel already provides competitive sensitivity to BSM effects at the LHC. However, it suffers from large QCD-induced backgrounds that require us to use more sophisticated analysis techniques to achieve this level of BSM sensitivity. We derive the expected bounds on the previously mentioned dimension-6 operators from the Vh(-&gt;gamma gamma) channel at the FCC-hh and from the Vh(-&gt;bb) channel at the LHC Run 3, HL-LHC and FCC-hh. Our study of the Vh(-&gt;bb) channel demonstrates that extracting bounds on BSM operators at hadron colliders can be a highly non-trivial task. Machine-Learning algorithms can potentially be useful for the analysis of such complex event structures. We derive bounds using Boosted Decision Trees for the signal-background classification and compare them with the ones from the previously discussed cut-and-count analysis. We find a mild improvement of O(few %) across the different operators.