Mots clés |
Physique des Hautes Énergies, Collisionneur, Di-Higgs, Multilepton, Particules à longue durée de vie, Apprentissage automatique |
Resumé |
Le modèle standard (MS) de la physique des particules fournit un cadre complet qui a été vérifié expérimentalement à un degré impressionnant, avec le boson de Higgs comme élément central. Les recherches sur les interactions di-Higgs offrent un aperçu essentiel du comportement d'auto-couplage du boson de Higgs et permettent potentiellement d'élucider les mécanismes sous-jacents à la brisure de symétrie électrofaible. Dans la première analyse de la thèse, l'attention est centrée sur la production de paires de bosons de Higgs se désintégrant vers des états finaux multileptons, en particulier 3 leptons. En utilisant 140 fb-1 de données de collision proton-proton à ¿s = 13 TeV provenant du Run 2 du détecteur ATLAS, l'étude explore principalement la production HH via la fusion gluon-gluon, la fusion de bosons vectoriels apportant un signal supplémentaire. Un arbre de décision dopé (BDT) est utilisé pour une discrimination optimale entre le signal et le bruit de fond, affiné par une technique d'entraînement triple et un réglage exhaustif des hyperparamètres. Ce canal à 3 leptons atteint une limite supérieure sur la section efficace de production HH de 28,1 fois celle attendue dans le modèle standard, ce qui représente une amélioration d'un facteur 9,4 par rapport aux analyses précédentes. Si l'on considère tous les canaux multileptoniques, la limite supérieure attendue est de 9,7, ce qui fait du résultat du canal 3 leptons l'une des meilleures limites parmi les canaux de désintégration purement leptoniques. La deuxième partie de cette thèse concerne l'analyse HH ¿ b¯bτ+τ¿, également basée sur 140 fb-1 de données d'ATLAS. Ce travail se distingue par l'affinement ciblé des approches méthodologiques, en particulier en ce qui concerne les modificateurs de couplage κλ et κ2V. En utilisant des techniques avancées d'analyse multivariée (MVA), l'analyse est optimisée pour les modes de production de la fusion gluon-gluon et de la fusion de bosons vecteurs. La catégorisation des événements est faite par la masse invariante de la paire de Higgs dans la région cinématique dominée par le processus ggF, avec une catégorie VBF supplémentaire introduite pour améliorer la sensibilité à k2V. L'utilisation des résultats du MVA comme discriminants a permis des améliorations significatives par rapport aux données existantes : une augmentation de 17% de la sensibilité sur μHH, et des augmentations de 11,9% et 19,8% des intervalles de confiance à 95% pour κλ et κ2V, respectivement. Nous présentons également la combinaison HH+H pour conclure sur la partie di-Higgs de la thèse. Cette combinaison incorpore les canaux di-Higgs primaires avec des observables Higgs produit seul, pour imposer des contraintes strictes sur les modificateurs de couplage clés, en particulier kl et klambda. Dans la dernière partie de la thèse, nous passons à l'examen minutieux des modes de désintégration du boson de Higgs dans le domaine de la physique BSM, en ciblant spécifiquement les LLP. À cette fin, des algorithmes d'apprentissage automatique de pointe, tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux graphiques (GNN), sont déployés pour l'analyse directe des données brutes provenant du détecteur, ce qui améliore considérablement l'efficacité de la sélection des signaux attendus. Par exemple, dans le cas d'un LLP de 50 GeV avec une durée de vie de 1 ns, l'efficacité attendue du signal atteint 99%. Cette recherche permet d'obtenir une limite supérieure de 4 x 10-6 pour le rapport de branchement du Higgs se désintégrant en LLP dans l'hypothèse de 10+6 Higgs produits avec 5.6 fb-1 de données produits au CEPC ce qui est nettement supérieur à la limite supérieure de 10-3 actuellement établie par ATLAS et CMS. Pour les LLP dont la durée de vie est supérieure à 1 ns, l'analyse donne une limite supérieure attendue qui est d'un ordre de grandeur meilleur que les résultats attendus au collisionneur linéaire internati |