Multivariate analysis methods in the search for the Higgs boson produced in association with top pairs at the ATLAS experiment at LHC.

The Large Hadron Collider, located at the CERN laboratories in Geneva, is the largest particle accelerator in the world. One of the main research fields at LHC is the study of the Higgs boson, the latest particle discovered at the ATLAS and CMS experiments. Due to the small production cross section for the Higgs boson, only a substantial statistics can offer the chance to study this particle properties. In order to perform these searches it is desirable to avoid the contamination of the signal signature by the number and variety of the background processes produced in pp collisions at LHC. Much account assumes the study of multivariate methods which, compared to the standard cut-based analysis, can enhance the signal selection of a Higgs boson produced in association with a top quark pair through a dileptonic final state (ttH channel). The statistics collected up to 2012 is not sufficient to supply a significant number of ttH events; however, the methods applied in this thesis will provide a powerful tool for the increasing statistics that will be collected during the next LHC data taking.

Performance studies of the CMS distributed analysis system in the associated Higgs boson production with top quarks

L'obiettivo di questa tesi è studiare la fattibilità dello studio della produzione associata ttH del bosone di Higgs con due quark top nell'esperimento CMS, e valutare le funzionalità e le caratteristiche della prossima generazione di toolkit per l'analisi distribuita a CMS (CRAB versione 3) per effettuare tale analisi. Nel settore della fisica del quark top, la produzione ttH è particolarmente interessante, soprattutto perchè rappresenta l'unica opportunità di studiare direttamente il vertice t-H senza dover fare assunzioni riguardanti possibili contributi dalla fisica oltre il Modello Standard. La preparazione per questa analisi è cruciale in questo momento, prima dell'inizio del Run-2 dell'LHC nel 2015. Per essere preparati a tale studio, le implicazioni tecniche di effettuare un'analisi completa in un ambito di calcolo distribuito come la Grid non dovrebbero essere sottovalutate. Per questo motivo, vengono presentati e discussi un'analisi dello stesso strumento CRAB3 (disponibile adesso in versione di pre-produzione) e un confronto diretto di prestazioni con CRAB2. Saranno raccolti e documentati inoltre suggerimenti e consigli per un team di analisi che sarà eventualmente coinvolto in questo studio. Nel Capitolo 1 è introdotta la fisica delle alte energie a LHC nell'esperimento CMS. Il Capitolo 2 discute il modello di calcolo di CMS e il sistema di analisi distribuita della Grid. Nel Capitolo 3 viene brevemente presentata la fisica del quark top e del bosone di Higgs. Il Capitolo 4 è dedicato alla preparazione dell'analisi dal punto di vista degli strumenti della Grid (CRAB3 vs CRAB2). Nel capitolo 5 è presentato e discusso uno studio di fattibilità per un'analisi del canale ttH in termini di efficienza di selezione.

Elastic computing on Cloud resources for the CMS experiment

Nowadays, data handling and data analysis in High Energy Physics requires a vast amount of computational power and storage. In particular, the world-wide LHC Com- puting Grid (LCG), an infrastructure and pool of services developed and deployed by a ample community of physicists and computer scientists, has demonstrated to be a game changer in the efficiency of data analyses during Run-I at the LHC, playing a crucial role in the Higgs boson discovery. Recently, the Cloud computing paradigm is emerging and reaching a considerable adoption level by many different scientific organizations and not only. Cloud allows to access and utilize not-owned large computing resources shared among many scientific communities. Considering the challenging requirements of LHC physics in Run-II and beyond, the LHC computing community is interested in exploring Clouds and see whether they can provide a complementary approach - or even a valid alternative - to the existing technological solutions based on Grid. In the LHC community, several experiments have been adopting Cloud approaches, and in particular the experience of the CMS experiment is of relevance to this thesis. The LHC Run-II has just started, and Cloud-based solutions are already in production for CMS. However, other approaches of Cloud usage are being thought of and are at the prototype level, as the work done in this thesis. This effort is of paramount importance to be able to equip CMS with the capability to elastically and flexibly access and utilize the computing resources needed to face the challenges of Run-III and Run-IV. The main purpose of this thesis is to present forefront Cloud approaches that allow the CMS experiment to extend to on-demand resources dynamically allocated as needed. Moreover, a direct access to Cloud resources is presented as suitable use case to face up with the CMS experiment needs. Chapter 1 presents an overview of High Energy Physics at the LHC and of the CMS experience in Run-I, as well as preparation for Run-II. Chapter 2 describes the current CMS Computing Model, and Chapter 3 provides Cloud approaches pursued and used within the CMS Collaboration. Chapter 4 and Chapter 5 discuss the original and forefront work done in this thesis to develop and test working prototypes of elastic extensions of CMS computing resources on Clouds, and HEP Computing “as a Service”. The impact of such work on a benchmark CMS physics use-cases is also demonstrated.

Machine learning "as a service" for high energy physics (MLaaS4HEP): evolution of a framework for ML-based physics analyses

The scientific success of the LHC experiments at CERN highly depends on the availability of computing resources which efficiently store, process, and analyse the amount of data collected every year. This is ensured by the Worldwide LHC Computing Grid infrastructure that connect computing centres distributed all over the world with high performance network. LHC has an ambitious experimental program for the coming years, which includes large investments and improvements both for the hardware of the detectors and for the software and computing systems, in order to deal with the huge increase in the event rate expected from the High Luminosity LHC (HL-LHC) phase and consequently with the huge amount of data that will be produced. Since few years the role of Artificial Intelligence has become relevant in the High Energy Physics (HEP) world. Machine Learning (ML) and Deep Learning algorithms have been successfully used in many areas of HEP, like online and offline reconstruction programs, detector simulation, object reconstruction, identification, Monte Carlo generation, and surely they will be crucial in the HL-LHC phase. This thesis aims at contributing to a CMS R&D project, regarding a ML "as a Service" solution for HEP needs (MLaaS4HEP). It consists in a data-service able to perform an entire ML pipeline (in terms of reading data, processing data, training ML models, serving predictions) in a completely model-agnostic fashion, directly using ROOT files of arbitrary size from local or distributed data sources. This framework has been updated adding new features in the data preprocessing phase, allowing more flexibility to the user. Since the MLaaS4HEP framework is experiment agnostic, the ATLAS Higgs Boson ML challenge has been chosen as physics use case, with the aim to test MLaaS4HEP and the contribution done with this work.

Studio della parametrizzazione del fondo per la ricerca del bosone di higgs nel modello supersimmetrico minimale con l'esperimento cms a lhc

Questa tesi si svolge nell’ambito della ricerca del bosone di Higgs supersimmetrico all’esperimento CMS del Cern, sfruttando le collisioni protone-protone dell’acceleratore LHC. Il lavoro da me svolto riguarda lo studio della parametrizzazione dell’insieme dei dati che costituiscono il fondo dell’eventuale presenza di un segnale del bosone di Higgs nel modello supersimmetrico minimale. Ho eseguito dei fit al fondo aspettato tramite il package Root, utilizzando diverse funzioni per parametrizzarne analiticamente l’andamento. Nel lavoro di tesi mostro come tali funzioni approssimano i dati e ne discuto le loro caratteristiche e differenze.

Studio di produzione associata dei bosoni Higgs e Z in interazioni protone-protone a LHC

Uno dei cardini nel programma di ricerca attuale del Large Hadron Collider (LHC) al CERN è l’approfondimento della conoscenza relativa al bosone di Higgs e agli accoppiamenti di questa particella, di recente scoperta, con le altre del Modello Standard. Il prossimo Run di LHC sarà caratterizzato da collisioni di fasci di protoni con un'energia di 6.5 TeV ciascuno e renderà possibile l’acquisizione di grandi campioni di dati nei quali si prevede un aumento della statistica per tipologie di eventi che fino a questo momento è stato problematico studiare. Tra questi la produzione per Higgs-strahlung del bosone di Higgs associato al bosone vettore Z, che, essendo caratterizzata da una bassa sezione d’urto, è sempre stata considerata un processo molto difficile da investigare. Questa tesi fornisce uno studio preliminare della fattibilità di recuperare in modo efficiente questo canale, con l’obiettivo di individuare alcuni tagli che permettano di ripulire il grande fondo adronico prodotto nelle collisioni protone-protone a LHC. La presente analisi è stata effettuata su campioni di dati ottenuti tramite una generazione Monte Carlo e una simulazione parametrica del rivelatore ATLAS. Sebbene la statistica dei campioni MC sia ancora limitata e la simulazione della risposta del detector non sia dettagliata, le tecniche e i tagli utilizzati in questo lavoro di tesi potranno dare utili indicazioni per futuri studi più dettagliati e per l'investigazione di questo processo una volta che i dati del prossimo Run di LHC a √s=13 TeV saranno disponibili.

Competition between boson condensation and molecule formation in 2D Bose-Fermi mixtures with a pairing interaction

The study of ultra-cold atomic gases is one of the most active field in contemporary physics. The main motivation for the interest in this field consists in the possibility to use ultracold gases to simulate in a controlled way quantum many-body systems of relevance to other fields of physics, or to create novel quantum systems with unusual physical properties. An example of the latter are Bose-Fermi mixtures with a tunable pairing interaction between bosons and fermions. In this work, we study with many-body diagrammatic methods the properties of this kind of mixture in two spatial dimensions, extending previous work for three dimensional Bose-Fermi mixtures. At zero temperature, we focus specifically on the competition between boson condensation and the pairing of bosons and fermions into molecules. By a numerical solution of the main equations resulting by our many-body diagrammatic formalism, we calculate and present results for several thermodynamic quantities of interest. Differences and similarities between the two-dimensional and three-dimensional cases are pointed out. Finally, our new results are applied to discuss a recent proposal for creating a p-wave superfluid in Bose-Fermi mixtures with the fermionic molecules which form for sufficiently strong Bose-Fermi attraction.

Exploring the Higgs-muon coupling at a multi-TeV muon collider

We investigate the potential of a high-energy muon collider in measuring the muon Yukawa coupling (y_μ) in the production of two, three and four heavy bosons via muon-antimuon annihilations. We study the sensitivity of these processes to deviations of y_μ from the Standard Model prediction, parametrized by an effective dimension-6 operator in the Standard Model Effective Field Theory (SMEFT) framework. We also consider the κ framework, in which the deviation is simply parametrized by a strength modification of the μ+μ−h vertex alone. Both frameworks lead to an energy enhancement of the cross sections with one or more vector bosons, although the κ framework yields stronger effects, especially for the production of four bosons. On the contrary, for purely-Higgs final states the cross section is suppressed in the κ framework, while it is extremely sensitive to deviations in the SMEFT. We show that the triple-Higgs production is the most sensitive process to spot new physics effects on y_μ.

Evaluation of a cloud infrastructure for the CMS distributed data analysis in the top quark sector at the LHC

Nella fisica delle particelle, onde poter effettuare analisi dati, è necessario disporre di una grande capacità di calcolo e di storage. LHC Computing Grid è una infrastruttura di calcolo su scala globale e al tempo stesso un insieme di servizi, sviluppati da una grande comunità di fisici e informatici, distribuita in centri di calcolo sparsi in tutto il mondo. Questa infrastruttura ha dimostrato il suo valore per quanto riguarda l'analisi dei dati raccolti durante il Run-1 di LHC, svolgendo un ruolo fondamentale nella scoperta del bosone di Higgs. Oggi il Cloud computing sta emergendo come un nuovo paradigma di calcolo per accedere a grandi quantità di risorse condivise da numerose comunità scientifiche. Date le specifiche tecniche necessarie per il Run-2 (e successivi) di LHC, la comunità scientifica è interessata a contribuire allo sviluppo di tecnologie Cloud e verificare se queste possano fornire un approccio complementare, oppure anche costituire una valida alternativa, alle soluzioni tecnologiche esistenti. Lo scopo di questa tesi è di testare un'infrastruttura Cloud e confrontare le sue prestazioni alla LHC Computing Grid. Il Capitolo 1 contiene un resoconto generale del Modello Standard. Nel Capitolo 2 si descrive l'acceleratore LHC e gli esperimenti che operano a tale acceleratore, con particolare attenzione all’esperimento CMS. Nel Capitolo 3 viene trattato il Computing nella fisica delle alte energie e vengono esaminati i paradigmi Grid e Cloud. Il Capitolo 4, ultimo del presente elaborato, riporta i risultati del mio lavoro inerente l'analisi comparata delle prestazioni di Grid e Cloud.

Study of the performances of the H->ZZ*->4l analysis with the CMS phase-II upgrade

The performances of the H → ZZ* → 4l analysis are studied in the context of the High Luminosity upgrade of the LHC collider, with the CMS detector. The high luminosity (up to L = 5 × 10^34 cm−2s−1) of the accelerator poses very challenging experimental con- ditions. In particular, the number of overlapping events per bunch crossing will increase to 140. To cope with this difficult environment, the CMS detector will be upgraded in two stages: Phase-I and Phase-II. The tools used in the analysis are the CMS Full Simulation and the fast parametrized Delphes simulation. A validation of Delphes with respect to the Full Simulation is performed, using reference Phase-I detector samples. Delphes is then used to simulate the Phase-II detector response. The Phase-II configuration is compared with the Phase-I detector and the same Phase-I detector affected by aging processes, both modeled with the Full Simulation framework. Conclusions on these three scenarios are derived: the degradation in performances observed with the “aged” scenario shows that a major upgrade of the detector is mandatory. The specific upgrade configuration studied allows to keep the same performances as in Phase-I and, in the case of the four-muons channel, even to exceed them.