Yük-parite simetrisi ihlalinin üst kuark kromo elektrik dipol momentlerinden yola çıkılarak yapay öğrenme teknikleriyle araştırılması
Investigating the violation of charge parity symmetry through top quark chromo electric dipole momements by using machine learning techniques
Yazar: FATİH ILGIN
Danışman: DOÇ. DR. BORA IŞILDAK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı / Fizik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering
Dizin: Fizik = Physics ; Hadron fiziği = Hadron physics ; Parçacık fiziği = Particle physic ; Yüksek enerji fiziği = High energy physics

Özet:
LHC'deki üst kuark üretimlerinde Yük-Parite (CP) ihlali sinyallerini çözme arayışı, literatürde çok sayıda çalışmaya konu olmuştur. Bu araştırmaların çoğu, Standart Model (SM) tesir kesitlerinden sapmalar yoluyla ya da di-müon kanallarındaki T-odd asimetrilerini araştırarak, üst kuarkların KromoManyetik Dipol Momentlerini (CMDM) ve KromoElektrik Dipol Momentlerini (CEDM) sınırlamaya odaklanmıştır. Ancak, bu tesir kesitlerini değerlendirmek için gereken hassasiyet, mevcut ATLAS veya CMS deneylerinin ulaşabileceğinin çok üzerindedir. Bu çalışmada da, üst kuarkın yarı-leptonik bozunum kanalındaki momentum vektörlerinden oluşan üçlü çarpımların dağılımındaki asimetrileri kullanarak yeni fizik katkılarının gözlemlenebilirliğini test etmek için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Gelişmiş araçlar ve metodolojilerin etkili bir kombinasyonu olan bu çalışma, parçacık fiziğinde görece daha az keşfedilmiş bölgelere göz atmamıza ve potansiyel olarak Standart Model'in ötesinde yeni fiziğin ortaya çıkarılmasına olanak sunmaktadır. MadGraph5, Pythia8 ve Delphes yazılımlarından yararlanarak sinyal ve arkaplan olayları üretilip, sonrasında derin yapay ağlar vasıtasıyla birbirinden ayrılarak, çeşitli hesaplamalarla dedektör düzeyinde beklenen asimetri değerlerin belirlenebilmektedir. Üretilen bu sinyal-arkaplan olaylarının ayrımı için Derin Sinir Ağlarını (DNN) kullanmak güvenilir ve doğru sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır.

Abstract:
The quest to resolve Charge-Parity (CP) violation signals in top quark production at the LHC has been the subject of numerous studies in the literature. Most of these investigations have focused on constraining the ChromoMagnetic Dipole Moments (CMDM) and ChromoElectric Dipole Moments (CEDM) of top quarks, either through deviations from Standard Model (SM) cross sections or by probing T-odd asymmetries in di-muon channels. However, the precision required to evaluate these cross-section values is far beyond the reach of current ATLAS or CMS experiments. In this work, we propose a new approach to test the observability of new physics contributions by exploiting asymmetries in the distribution of triple products of momentum vectors in the top quark's semi-leptonic decay channel. An effective combination of advanced tools and methodologies, this work allows us to peek into relatively unexplored regions in particle physics and potentially uncover new physics beyond the Standard Model. Using MadGraph5, Pythia8 and Delphes software, signal and background events can be generated and then separated by deep artificial networks to determine the expected asymmetry values at the detector level by various calculations. Using Deep Neural Networks (DNN) for the separation of these signal-background events provides robust and accurate results. In this study, machine learning techniques are used to distinguish semi-leptonic top quark decays from after-field events with high efficiency, and unlike previous studies in the literature, asymmetry analysis is performed with detector-level simulations. Our approach is important in terms of the use of machine learning techniques, which can significantly improve the sensitivity and efficiency of the analysis.