Search for charged lepton flavor violation in the top quark sector with hadronic tau final state using CMS Run 2 data at \sqrt{s} = 13 TeV
초록/요약
2012년 힉스 입자의 발견 이후, 입자 물리 실험에서는 기존의 표준 모형을 벗어난 새로운 물리 현상을 찾아왔다. R(D) 와 R(D*) 의 변칙이 측정됨으로써 입자 간의 상호 작용에서 경입자 맛깔의 위배 가능성이 제안되었다. 본 연구에서는 유효장 이론 접근을 통한 경입자 맛깔 위배 현상을 탑쿼크와의 상호작용에서 탐색한다. 기계 학습 알고리즘의 초 매개 변수를 최적화하여 경입자 맛깔 위배 사건을 식별했다. 탑 쿼크 상호작용에서의 각 유효 연산자의 윌슨 계수의 상한값을 설정하면서 경입자 맛깔 위배 상호작용의 단면적과 갈래비의 예측 상한값을 신뢰도 95% 에서 설정했다.
more초록/요약
Searching for new physics beyond the Standard Model has been performed in particle physics experiments since the Higgs boson discovery in 2012. The possible violation of lepton universality is proposed in the interaction of particles with the anomaly measurement in R(D) and R(D*). This analysis aims to search the charged lepton flavor violation (CLFV) phenomenon in top quark interaction using an effective field theory approach. The machine learning technique identifies the CLFV signal events with fine-tuned hyperparameter optimization. In this analysis, we set upper limits of CLFV interaction cross sections, Wilson coefficients, and branching fractions at the confidence level of 95% for each effective operator in top quark interaction.
more목차
1. Introduction 1
1.1 The Standard Model 1
1.2 The CMS Detector 1
1.3 Lepton Flavor Violation 3
2 Lepton Flavor Violation in Top Quark using EFT 5
2.1 Effective Field Theory Interpretation 5
2.2 Generator Level Study 7
2.3 Signal Cross Sections 12
3 Samples 13
3.1 Data 13
3.2 MC Simulation Samples 15
3.3 Pileup 18
4 Object and Event Selections 19
4.1 Object Selections 19
4.1.1 Muon 19
4.1.2 Electron 20
4.1.3 Hadronic Tau 20
4.1.4 Jet 21
4.1.5 Missing Transverse Energy (MET) 22
4.2 Event Selections 23
5. Data and MC Comparison 24
5.1 Comparison for the Category 1 (ST LFV enriched region) 25
5.2 Comparison for the Category 2 (TT LFV enriched region) 32
5.3 Cutflow Table for Run2 39
6. Top Mass Reconstruction 42
7. Signal Extraction 46
7.1 Model Training 46
7.2 Evaluation 54
8. Systematic Uncertainties 54
8.1 Systematic Sources 54
8.2 Systematic Variations on DNN Output Distribution 56
9. Results 56
10 Conclusion 61