Searches for beyond the Standard Model physics with boosted topologies in the ATLAS experiment using the Grid-based Tier-3 facility at IFIC-Valencia
Bibliographic record
Abstract
Tanto el LHC como ATLAS han mostrado un rendimiento sin precedentes desde que empezaran a funcionar en diciembre de 2009. Con una eficiencia en la toma de datos superior al 95% y más del 99% de sus canales de lectura operativos, ATLAS suministra datos de una calidad sin par. Desde su inicio, casi 27/fb de colisiones han sido almacenados por el experimento ATLAS de los cuales 23/fb se obtuvieron en 2012. Esto se traduce en más de 140 PetaBytes (PB) de datos y simulaciones que están siendo analizados por casi 3000 físicos de 174 instituciones alrededor del mundo. Siguiendo un modelo basado en tecnologías Grid, los diferentes centros de computación del experimento ATLAS se agrupan según una jerarquía que va desde el Tier-0 en el CERN pasando por los 11 Tier-1 y los casi 80 centros Tier-2 repartidos por todo el mundo. En España hay un Tier-2 federado formado por IFIC (Instituto de Física Corpuscular de Valencia), IFAE (Instituto de Física de Altas Energías de Barcelona) y UAM (Universidad Autónoma de Madrid). IFIC representa el 50% de los recursos españoles y es el responsable de la coordinación de las actividades de la federación. Cada uno de los centros de la federación española tiene asociado un Tier-3 que comparte su infraestructura con el Tier-2. Los Tier-3 disponen de recursos adicionales de CPU y disco que, cuando están desocupados, pueden servir de apoyo al Tier-2.\n\nEn el nuevo régimen de energías que nos permite explorar el LHC se producen frecuentemente partículas pesadas, como bosones W y Z o quarks top, con un momento considerablemente mayor que su masa. El boost de Lorentz de estas partículas altera drásticamente la topología observada haciendo inservibles los criterios de identificación y aislamiento convencionales, que fueron desarrollados para partículas aproximadamente en reposo. A medida que los partones de la desintegración de la partícula se coliman en un área del detector más y más pequeña, los algoritmos de jets dejan de ser capaces de reconstruir los jets resultantes por separado. En su lugar, toda la desintegración es reconstruida como un único jet.\n\nLos jets originados por quarks top pueden diferenciarse de otros jets analizando su subestructura. El observable más sencillo conceptualmente hablando es la masa invariante del jet. Si la desintegración del top está contenida completamente en un solo jet, la masa de dicho jet será mayor que la de aquellos jets que procedan de quarks ligeros o de gluones. La subestructura del jet puede estudiarse volviendo a reconstruir los componentes del jet con el algoritmo kT. Las escalas de separación (d12 y d23) indican la escala a la que el jet final se separa en dos o tres subjets. \n\nHay modelos de nueva física más allá del Modelo Estándar que predicen nuevas resonancias fuertemente acopladas al quark top. Un conocido ejemplo es la resonancia leptofóbica en modelos topcolor. Propuestas más recientes prevén un compañero pesado del gluón en ciertos modelos con dimensiones espaciales extra. Los gluones de Kaluza Klein no se acoplan a leptones, y los quarks de la tercera familia son favoritos frente a quarks más ligeros. Dado que las resonacias top-antitop son la principal señal utilizada en búsquedas en este tipo de modelos, el estudio de topologías altamente colimadas y de la subestructura de jets juega un papel importante como herramienta de descubrimiento.\n\nNo se ha encontrado ninguna desviación significativa entre datos y patrón del Modelo Estándar una vez incluidas las incertidumbres. En ausencia de discrepancias, se procede a poner límites a la presencia de nueva física. En el caso de la resonancia estrecha que produce el bosón Z leptofóbico de los modelos topcolor, los límites en cross-section x branching ratio van desde los 30 pb para una masa de 500 GeV hasta 100 fb para masas superiores a 2 TeV, en acuerdo con los líites esperados. Estos modelos han sido excluidos para masas menores de 1.2 TeV por este análisis. También se han derivado límites para el casos de resonancias más anchas típicas de modelos con objetos pesados con carga de color. El líite superior en cross-section x branching ratio para el gluón de Kaluza-Klein es aproximadamente un factor dos mayor que el correspondiente a un bosón Z de la misma masa. El límite inferior en la masa del gluón de Kaluza-Klein se ha fijado en 1.6 TeV. \n\nEsta es la primera aplicación de estas técnicas en ATLAS. El método funciona especialmente bien para masas superiores a 800 GeV comparado con otras búquedas de resonancias coetáneas. Además, el método de reconstrucción se muestra robusto frente a los efectos de la radiación del estado inicial y del pile-up. Todo esto prueba que las técnicas de reconstrucción dirigidas a boosted objects pueden mejorar el potencial de las búsquedas de nueva física más allá del Modelo Estándar en el LHC.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".