Geri Dön

Atlas verisi ile vektör benzeri ağır leptonların aranması

Search for vector-like heavy leptons with the atlas data

  1. Tez No: 877803
  2. Yazar: AHMETCAN SANSAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYTÜL ADIGÜZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yüksek Enerji ve Plazma Fiziği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 157

Özet

Bu tezde Standart Model ötesi kuramlar tarafından öngörülen, birinci ve ikinci aile hafif leptonlarıyla çiftlenen vektör benzeri ağır leptonların çift üretimine ait son durumda zıt yüklü 2 lepton, 3 lepton ve 4 lepton içeren bozunum kanalları, VLL singlet ve VLL dublet'ler ayrı ayrı ele alınarak ADL/CutLang analiz çerçevesi kullanılarak araştırılmıştır. ATLAS algıcının 2015 ve 2018 yılları arasında 13 TeV kütle merkezi enerjisinde topladığı 140 fb-1 toplam ışınlıktaki proton-proton çarpışma verisi kullanılmıştır. Farklı kütlelere sahip sinyaller ve Standart Model ardalan örnekleri üzerinde kesim yapmaya dayanan olay seçimi yöntemi gerçekleştirilmiştir. Veriye bakılmaksızın CLS yöntemi ile %95 güvenilirlik seviyesinde beklenen dışarlama limitleri sistematik belirsizlikler olmadan VLL singlet için 460.4+27.2-57.5 GeV ve VLL dublet için 1328.9+7.1-7.7 GeV olarak hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, pair production of vector like heavy leptons has been searched using the data collected by the ATLAS detector between 2015-2018, corresponding to 140 fb-1 of total integrated luminosity at center of mass energy of 13 TeV. The analysis has been conducted by using the ADL/CutLang analysis framework. VLL singlets and VLL doublets are considered separately in the decay channels containing oppositely charged two leptons, three leptons and four leptons in the final states. A cut based selection algorithm is used on Standard Model backgrounds and signal samples with different mass points. Without taking account of the data, expected exclusion limits without systematic uncertainties have been calculated as 460.4+27.2-57.5 GeV for VLL singlet and 1328.9+7.1-7.7 GeV for VLL doublet at 95% confidence level using CLS method.

Benzer Tezler

  1. Uydu verisi ve peyzaj metrikleri kullanılarak şehir yapılarının karşılaştırılması: Karabük ili merkez ve Safranbolu ilçeleri örneği

    Comparison of city structures by using satellite data and landscape metrics: Karabuk city center and Safranbolu district samples

    DUYGU ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  2. Optimization models for survival analysis to identify key gene sets in cancer

    Kanser hastalığında önemli gen kümelerini belirlemek için geliştirilen en iyileme modelleri

    ONUR DERELİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi

    PROF. DR. CEYDA OĞUZ

  3. Searches for supersymmetry with deep learning

    Derin öğrenim metodlarıyla süpersimetrinin araştırılması

    İLKNUR KÖSEOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUAMMER ALTAN ÇAKIR

  4. Yapay sinir ağları kullanılarak kısa süreli güneş enerjisi tahmini

    Short term solar energy prediction by using artifical neural networks

    ELA NUR ORUÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖZTOPAL

  5. Efficient machine learning models for cancer biology

    Kanser biyolojisi için etkin yapay öğrenme modelleri

    AYYÜCE BEGÜM BEKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET GÖNEN