Hledání nabitého Higgsova bosonu rozpadajícího se na neutrální Higgsův boson a W-boson pomocí strojového učení s daty ATLAS

Abstract

Nabitý Higgsův boson zůstává dosud neobjevený, a to navzdory jeho potenciálně zásadnímu vlivu na naše porozumění částicové fyzice. Jeho detekce by mohla představovat průlom například ve studiu narušení elektroslabé symetrie, rozšíření Standardního Modelu nebo by mohla naznačit cestu k nové fyzice. Tato práce se zaměřuje na hledání hypotetického nabitého Higgsova bosonu pomocí technik strojového učení, aplikovaných na simulovaná data srážek proton-proton. Hlavním cílem je vytvořit model, který dokáže spolehlivě odlišit události odpovídající signálu nabitého Higgsova bosonu od událostí pozadí.A charged Higgs boson remains undiscovered to this day, despite the significant impact it would have for improving our understanding of particle physics. The detection of such a particle could revolutionize areas such as the study of electroweak symmetry breaking, extensions to the Standard Model and potentially open doors to entirely new physics. This thesis focuses on the detection of the proposed charged Higgs boson using machine learning techniques applied to simulated proton-proton collisions. The main objective is to develop a machine learning model to identify and distinguish the desired events of the charged Higgs boson from background events.