Le calorimetre electromagnetique de CMS pour la recherche du boson de Higgs H->ZZ^(*)->4e au LHC.

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Ferri, Federico (2006) Le calorimetre electromagnetique de CMS pour la recherche du boson de Higgs H->ZZ^(*)->4e au LHC. Doctorat LLR, EP - LLR, EP/X p.199.

Autres Localisations: http://www.imprimerie.polytechnique.fr/Theses/Files/Ferri.pdf

Résumé

Le travail de cette thèse a été mené au sein de la collaboration CMS (Compact Muon Solenoid), une des quatre experiences en cours d'installation au LHC (Large Hadron Collider) du CERN. La thèse se focalise sur le calorimètre électromagnétique de CMS: les performances du detecteur sont étudiées en détail en utilisant soit des données de tests réalisés sur faisceau d'électrons soit une simulation complète du détecteur.
Une étude du bruit de fond électronique dans la chaîne de lecture a conduit à l'élaboration de deux méthodes de reconstruction de l'amplitude des signaux, l'une en cas de saturation de la chaîne et l'autre en cas de bruit de fond cohérent. La thèse presente aussi une étude des méthodes de reconstruction des électrons dans CMS, qui a conduit à la première définition dans CMS de la qualité de mesure d'un électron, à une procédure pour établir l'échelle d'énergie des électrons et à la combinaison des informations du calorimètre et du trajectomètre pour obtenir une estimation optimale de l'impulsion de l'électron au vertex. Ces resultats sont appliqués à l'analyse du potentiel de découverte de l'Higgs dans le canal de désintegration H->ZZ(*)->4e pour lequel une te!
chnique standard de selections séquentielles ainsi qu'une technique optimale utilisant des reseaux de neurones sont proposées.

Table des Matières

Introduction
1. Standard Model Physics (and Beyond)
1.1 General Concepts
1.1.1 Local Invariance
1.1.2 Spontaneously broken symmetries
1.2 The $SU(2)_L\times U(1)_Y$ Model
1.2.1 The Gauge Sector
1.2.2 Fermions
1.2.3 Anomaly Cancellation
1.2.4 The Higgs Boson
Existing Constraints on $m_H$
1.2.5 }Standard Model Higgs Production in $p-p$ collisions
1.3 Going Beyond
1.3.1 Supersymmetry
1.3.2 Extra-dimensions
Bibliography
2. The CMS Detector at LHC
2.1 The Large Hadron Collider
2.2 The Compact Muon Solenoid
2.2.1 Magnet
2.2.2 Tracker
2.2.3 Electromagnetic Calorimetry
PbWO$_4$ crystals
Mechanical Design
Readout System
Readout Electronics
Energy Resolution
Calibration
Monitoring
2.2.4 Hadron Calorimetry
2.2.5 Muons System
2.2.6 The Trigger and Data Acquisition System
Bibliography
3. ECAL: Test Beam Studies
3.1 Experimental Setup
3.2 Test Beam Results
3.3 Studies on the Amplitude Reconstruction
3.3.1 Noise Monitoring
3.3.2 Amplitude Reconstruction in the Time Domain
3.3.3 Amplitude Reconstruction in Case of Saturated Signals
3.3.4 Amplitude Reconstruction in the Frequency Domain
Pedestal and electron beam run analysis
3.4 Conclusions
Bibliography
4. Electron Reconstruction in CMS
4.1 Electron Propagation towards the Calorimeter
4.2 Electron Candidates
4.2.1 Calorimetric Reconstruction
The Hybrid Algorithm
The Island Algorithm
Optimization for Off-line Reconstruction
Default Energy Scale Correction
4.2.2 Electron \texttt {GSF} Track Reconstruction
4.3 Energy Measurements and Electron Classification
4.4 Energy Scale Correction
4.5 Energy-Momentum Combination
4.6 Effects on the $H\rightarrow ZZ^{(*)}\rightarrow 4e$ physics
4.7 Conclusions
Bibliography
5. The {\relax \mathversion {bold}$H\rightarrow ZZ^{(*)}\rightarrow 4e$} channel
5.1 Signal and Background Definition
5.2 Signal and Background: Generation and Simulation
5.2.1 Signal
5.2.2 Backgrounds
Irreducible background: $ZZ^{(*)}$
Reducible background: $t\overline {t}$
Reducible background: $Zb\overline {b}$
5.3 Events Trigger and Preselection
5.4 Signal Reconstruction and Background Rejection
5.4.1 Off-line reconstruction
5.4.2 Internal Bremsstrahlung
5.4.3 Vertexing
5.4.4 Isolation and Electron Identification
5.4.5 Kinematics of the reconstructed events
5.5 Significance Definition
5.6 Sequential Selection Analysis
5.7 Neural Network Analysis
5.7.1 Neural Network Structure
5.7.2 Multi-Layer Perceptrons
5.7.3 Neural Networks and Probability
5.7.4 Neural Network analysis
5.8 Conclusions
Bibliography
Conclusions
Acknowledgements
Résumé
Riassunto

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