Diplomarbeit, 2013
91 Seiten, Note: 1,3
This thesis aims to explore and analyze the possibility of supplementing the existing prel-method for calibrating b-tagging algorithms at the ATLAS experiment with the sPlot technique. The goal is to achieve continuous calibration, allowing for simultaneous calibration at every operating point, rather than at select points as with the prel-method. The work investigates the effectiveness and limitations of this combined approach.
1 Introduction: This chapter introduces the context of the research, highlighting the importance of b-tagging algorithms in analyzing data from the Large Hadron Collider (LHC) at CERN. It emphasizes the role of b-tagging in identifying particles containing bottom quarks, crucial for various physics analyses, such as top quark and Higgs boson decay studies. The chapter then outlines the thesis's structure and its objectives, focusing on improving the calibration of b-tagging algorithms through a combined approach using the prel-method and the sPlot technique.
2 The Standard Model of Particle Physics: This chapter provides a concise overview of the Standard Model of particle physics, serving as a theoretical foundation for the subsequent analysis of experimental data. It includes a description of the Standard Model's mathematical framework and its representation using Feynman diagrams. Particular focus is given to bottom quarks, their properties, and their importance in the context of b-tagging.
3 The ATLAS Experiment: This chapter describes the experimental setup, focusing on the Large Hadron Collider (LHC) and the ATLAS detector system. It details the detector components—the inner detector, calorimeters, and muon spectrometer—and explains their function in recording and reconstructing particle interactions. The ATLAS trigger system and data reprocessing are also described. Finally, the reconstruction of relevant physics objects like primary vertices, tracks, jets, and muons, is presented as these objects are directly used in the b-tagging algorithms.
4 b-Tagging Algorithms: This chapter introduces various b-tagging algorithms, focusing on those utilized in this thesis. It details the different approaches used to identify b-jets, including those based on impact parameters, secondary vertices, and soft leptons. The chapter also provides information on more advanced taggers and the use of artificial neural networks in b-tagging.
5 Calibrating b-Tagging Algorithms with the prel-Method: This chapter describes the current prel-method used for b-tagging algorithm calibration, explaining its functionality and limitations. It lays the groundwork for the introduction of the sPlot technique as a complementary method. The significance of selecting specific operating points for calibration is also discussed.
6 Continuous b-Tagging Calibration with the sPlot Technique: This chapter introduces the sPlot technique as a method to improve upon the prel-method. It provides an overview of the technique, detailing its mathematical formalism and implementation. The chapter establishes the theoretical foundations and demonstrates the plausibility of achieving a continuous calibration of b-tagging algorithms using this method.
b-tagging, ATLAS experiment, Large Hadron Collider (LHC), Standard Model, bottom quark, particle physics, calibration, prel-method, sPlot technique, Monte Carlo simulation, systematic uncertainties, data analysis.
Das Dokument ist eine umfassende Sprachvorschau, die Titel, Inhaltsverzeichnis, Ziele und Schwerpunktthemen, Kapitelzusammenfassungen und Schlüsselwörter umfasst.
Das Inhaltsverzeichnis umfasst: Einführung, Das Standardmodell der Teilchenphysik, Das ATLAS-Experiment, b-Tagging-Algorithmen, Kalibrierung von b-Tagging-Algorithmen mit der prel-Methode, Kontinuierliche b-Tagging-Kalibrierung mit der sPlot-Technik und Ergebnisse.
Die Hauptthemen sind: Kalibrierung von b-Tagging-Algorithmen am ATLAS-Experiment, Vergleich der prel-Methode und der sPlot-Technik zur b-Tagging-Kalibrierung, Entwicklung und Implementierung einer kontinuierlichen Kalibrierungsmethode, Analyse systematischer Unsicherheiten, und Anwendung der verbesserten Methode auf Monte-Carlo-Simulationen und reale ATLAS-Daten.
Ziel der Arbeit ist es, die Möglichkeit zu untersuchen und zu analysieren, die bestehende prel-Methode zur Kalibrierung von b-Tagging-Algorithmen am ATLAS-Experiment durch die sPlot-Technik zu ergänzen, um eine kontinuierliche Kalibrierung zu erreichen.
Die Schlüsselwörter sind: b-Tagging, ATLAS-Experiment, Large Hadron Collider (LHC), Standardmodell, Bottom-Quark, Teilchenphysik, Kalibrierung, prel-Methode, sPlot-Technik, Monte-Carlo-Simulation, systematische Unsicherheiten, Datenanalyse.
Kapitel 3 beschreibt das ATLAS-Experiment, einschließlich des Large Hadron Collider (LHC) und des ATLAS-Detektorsystems. Es werden die Detektorkomponenten, das Triggersystem und die Datenaufbereitung detailliert beschrieben. Ebenso wird die Rekonstruktion relevanter physikalischer Objekte wie primäre Vertices, Tracks, Jets und Myonen vorgestellt.
Kapitel 4 stellt verschiedene b-Tagging-Algorithmen vor, wobei der Schwerpunkt auf den in dieser Arbeit verwendeten liegt. Es werden verschiedene Ansätze zur Identifizierung von b-Jets beschrieben, einschließlich solcher, die auf Stoßparametern, sekundären Vertices und Soft-Leptonen basieren. Außerdem werden Informationen zu fortgeschritteneren Taggern und der Verwendung künstlicher neuronaler Netze beim b-Tagging gegeben.
Kapitel 5 beschreibt die aktuelle prel-Methode zur Kalibrierung von b-Tagging-Algorithmen und erläutert deren Funktionalität und Einschränkungen. Es legt den Grundstein für die Einführung der sPlot-Technik als ergänzende Methode. Die Bedeutung der Auswahl spezifischer Betriebspunkte für die Kalibrierung wird ebenfalls erörtert.
Kapitel 6 stellt die sPlot-Technik als eine Methode zur Verbesserung der prel-Methode vor. Es bietet einen Überblick über die Technik und erläutert deren mathematischen Formalismus und Implementierung. Das Kapitel legt die theoretischen Grundlagen und demonstriert die Plausibilität der Erzielung einer kontinuierlichen Kalibrierung von b-Tagging-Algorithmen mit dieser Methode.
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