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Enregistrement W4389192327 · doi:10.22215/etd/2023-15710

A high-dimensional unbinned measurement of 24 kinematic observables using a machine learning-based analysis of data recorded by the ATLAS detector

2023· dissertation· en· W4389192327 sur OpenAlexaff
Laura Stephanie Miller

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservableLarge Hadron ColliderAtlas (anatomy)PhysicsDetectorKinematicsATLAS experimentParticle physicsEvent (particle physics)AlgorithmNuclear physicsComputer scienceClassical mechanicsOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, a precision measurement of high momentum Z → µµ events in protonproton collision data recorded during 2015-2018 by the ATLAS detector is performed.This measurement is made using a new method, MultiFold, that leverages machine learning to produce a result that is not only corrected for detector effects, but is also high-dimensional and unbinned.This marks the first measurement of its kind based Contents List of Tables ix List of Figures xi Conventions and acronyms xxii 7.7 The chosen binning for the 24 observables in this analysis. . . . . . .8.1 The p-values quantifying the agreement between the MultiFold and IBU results and the target truth pseudodata for the 24 observables. .8.2 The p-values quantifying the agreement between the MultiFold and IBU results and the target truth pseudodata for 3 derived observables.8.3 The p-values quantifying the agreement between the MultiFolded pseudodata and the target in kinematic subregions. . . . . . . . . . . . . .x 8.4 The p-values quantifying the agreement between the MultiFolded pseudodata and the target for two-dimensional distributions. . . . . . . .183 xi xiv 8.1 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with both the MultiFold method and IBU (1).. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .159 8.2 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with both the MultiFold method and IBU (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .161 8.3 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with both the MultiFold method and IBU (3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .162 8.4 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with both the MultiFold method and IBU (4). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .163 8.5 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with both the MultiFold method and IBU (5). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .164 8.6 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with IBU (1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .165 8.7 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with IBU (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .166 8.8 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with IBU (3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .167 xv 8.9 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with MultiFold (1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .168 8.10 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with MultiFold (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .169 8.11 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with MultiFold (3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .170 8.12 The relative total uncertainty in each bin of the unfolded pseudodata result using IBU and MultiFold. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .171 8.13 The differential cross section distributions for three observables derived from the MultiFolded pseudodata result. . . . . . . . . . . . . . . . .174 8.14 The differential cross section measurements obtained from the Multi-Folded pseudodata for each of the 24 observables in a kinematic subregion (1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .176 8.15 The differential cross section measurements obtained from the Multi-Folded pseudodata for each of the 24 observables in a kinematic subregion (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .177 8.16 The differential cross section measurements obtained from the Multi-Folded pseudodata for each of the 24 observables in a kinematic subregion (3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .179 8.17 The differential cross section measurements obtained from the Multi-Folded pseudodata for each of the 24 observables in a kinematic subregion (4). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .180 xvi 8.18 The differential cross section measurements obtained from the Multi-Folded pseudodata for each of the 24 observables in a kinematic subregion (5). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .181 8.19 Two dimensional distributions obtained from the MultiFolded pseudodata result (1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .184 8.20 Two dimensional distributions obtained from the MultiFolded pseudodata result (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .185 8.21 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data using the MultiFold method (1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .187 8.22 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data using the MultiFold method (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .188 8.23 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data using the MultiFold method (3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .189 8.24 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data using the MultiFold method (4). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .190 8.25 The differential cross section distributions for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data using the MultiFold method (5). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .191 8.26 The differential cross section distributions for three observables derived from the MultiFolded data result. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .193 xvii 8.27 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data with IBU (1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .194 8.28 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data with IBU (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .195 8.29 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data with IBU (3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .196 8.30 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data with MultiFold (1). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .197 8.31 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data with MultiFold (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .198 8.32 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the ATLAS Run 2 data with MultiFold (3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .199 A.1 MC predicted distributions compared with data (7). . . . . . . . . . .204 A.2 MC predicted distributions compared with data (8). . . . . . . . . . .205 A.3 MC predicted distributions compared with data (9). . . . . . . . . . .206 B.1 The result at the reconstructed level of reweighting the MadGraph+Pythia8FxFx sample to have only positive weights (1). . . . . . . . . . . . .208 B.2 The result at the reconstructed level of reweighting the MadGraph+Pythia8 FxFx sample to have only positive weights (2). . . . . . . . . . . . .209 xviii B.3 The result at the truth level of reweighting the MadGraph+Pythia8 FxFx sample to have only positive weights (1). . . . . . . . . . . . .210 B.4 The result at the truth level of reweighting the MadGraph+Pythia8 FxFx sample to have only positive weights (2). . . . . . . . . . . . .211 B.5 The result of reweighting the combined MC sample to match the data for use in the pseudodata production (1). . . . . . . . . . . . . . . . .212 B.6 The result of reweighting the combined MC sample to match the data for use in the pseudodata production (2). . . . . . . . . . . . . . . . .213 C.1 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with IBU (4). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .215 C.2 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with IBU (5). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .216 C.3 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with IBU (6). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .217 C.4 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 observables obtained by unfolding the pseudodata with IBU (7). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .218 C.5 The relative uncertainties and uncertainty correlation matrices for a subset of the 24 obser

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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