Otimização dos algoritmos univariados e bivariados aplicados à identificação de elétrons no experimento ATLAS
A identificação de elétrons é de fundamental importância para os grupos de física do experimento ATLAS, devido à presença destes no processo final de decaimento de partículas de interesse. Nesse ambiente de física de partículas, a probabilidade de ocorrência de elétrons relevantes aos estudos proposto...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFJF |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/4179 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4179 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Identificação de elétrons Máxima verossimilhança KDE multivariado Electron identification Likelihood Multivariate KDE |
| Sumario: | A identificação de elétrons é de fundamental importância para os grupos de física do experimento ATLAS, devido à presença destes no processo final de decaimento de partículas de interesse. Nesse ambiente de física de partículas, a probabilidade de ocorrência de elétrons relevantes aos estudos propostos são baixíssimas em relação às partículas que formam o ruído de fundo, exigindo dos grupos de performance do ATLAS algoritmos com índices de eficiência de detecção dos sinais de interesse e rejeição de ruído de fundo cada vez melhores. Nessa dissertação, os métodos aplicados na identificação de elétrons no experimento ATLAS serão revisados e possíveis otimizações serão avaliadas a partir dos dados produzidos pelo ATLAS. Concentrado no contexto offline, o trabalho reproduz o método baseado em verossimilhança e propõe uma melhoria com o uso da técnica multivariada conhecida como MKDE (do inglês, Multivariate Kernel Density Estimation), capaz de mitigar o erro inserido na consideração de dependência entre as variáveis discriminantes inserida pelo método de Likelihood atualmente em uso pelo ATLAS. Inicialmente, este trabalho se propõe a implementar o método de verossimilhança em uso, que se baseia em densidade univariadas usadas na reconstrução da densidade conjunta das variáveis discriminantes, e a estudar o impacto de possíveis parâmetros relacionados à implementação do algoritmo de estimação de densidades univariadas. Este método será então comparado com o método padrão do ATLAS conhecido como e/γ. Em uma segunda etapa, a implementação do MKDE é inserida através de uma comparação direta com o método univariado. |
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