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.

The Poincaré polynomial for the Hilbert scheme of points of C^2

Questo lavoro prende in esame lo schema di Hilbert di punti di C^2, il quale viene descritto assieme ad alcune sue proprietà, ad esempio la sua struttura hyper-kahleriana. Lo scopo della tesi è lo studio del polinomio di Poincaré di tale schema di Hilbert: ciò che si ottiene è una espressione del tipo serie di potenze, la quale è un caso particolare di una formula molto più generale, nota con il nome di formula di Goettsche.

Multivariate analysis to discriminate top quark pair production channels at LHC

Il quark top è una delle particelle fondamentali del Modello Standard, ed è osservato a LHC nelle collisioni a più elevata energia. In particolare, la coppia top-antitop (tt̄) è prodotta tramite interazione forte da eventi gluone-gluone (gg) oppure collisioni di quark e antiquark (qq̄). I diversi meccanismi di produzione portano ad avere coppie con proprietà diverse: un esempio è lo stato di spin di tt̄, che vicino alla soglia di produzione è maggiormente correlato nel caso di un evento gg. Uno studio che voglia misurare l’entità di tali correlazioni risulta quindi essere significativamente facilitato da un metodo di discriminazione delle coppie risultanti sulla base del loro canale di produzione. Il lavoro qui presentato ha quindi lo scopo di ottenere uno strumento per effettuare tale differenziazione, attraverso l’uso di tecniche di analisi multivariata. Tali metodi sono spesso applicati per separare un segnale da un fondo che ostacola l’analisi, in questo caso rispettivamente gli eventi gg e qq̄. Si dice che si ha a che fare con un problema di classificazione. Si è quindi studiata la prestazione di diversi algoritmi di analisi, prendendo in esame le distribuzioni di numerose variabili associate al processo di produzione di coppie tt̄. Si è poi selezionato il migliore in base all’efficienza di riconoscimento degli eventi di segnale e alla reiezione degli eventi di fondo. Per questo elaborato l’algoritmo più performante è il Boosted Decision Trees, che permette di ottenere da un campione con purezza iniziale 0.81 una purezza finale di 0.92, al costo di un’efficienza ridotta a 0.74.