Studio di un approccio multivariato per la ricerca di leptoni pesanti con l'esperimento ATLAS a LHC

La massa dei neutrini, non prevista dal Modello Standard, è una diretta evidenza dell’esistenza di nuova fisica ancora da scoprire. Il meccanismo Seesaw di tipo III è un’estensione del Modello Standard e fornisce una spiegazione naturale della massa dei neutrini tramite l’introduzione di un tripletto leptonico scalare (L+-;N0) . Si stanno effettuando numerosi studi che permettono di fissare dei limiti sempre più precisi sulla massa di queste particelle esotiche, con la speranza di osservarne traccia nei più potenti acceleratori attualmente esistenti. Il lavoro compiuto in questa tesi si pone come obiettivo quello di approcciare questo procedimento di ricerca di nuova fisica tramite algoritmi di analisi multivariata, per ottimizzare la discriminazione tra segnale e fondo. Lo studio è stato effettuato sul processo pp -> W*,Z*,gamma* -> L+-N0 ! W-+ l+- Z ni usando simulazioni Monte Carlo di dati raccolti dal rivelatore ATLAS. Si è scelto questo canale di decadimento perché interessato da molti processi di fondo del Modello Standard. L’analisi multivariata si pone come scopo quello di discriminare gli eventi di segnale da quelli di fondo, tramite diversi algoritmi di analisi. Per questo elaborato si sono studiate le prestazione di diversi algoritmi di analisi da cui si è ricavato il migliore in base all’efficienza di riconoscimento degli eventi di segnale e alla reiezione degli eventi di fondo. Per questo elaborato l’algoritmo prescelto è una rete neurale Multilayer Perceptron che ha consentito di ottenere una significanza del segnale sul fondo nella Signal Region prescelta pari a: S = 3.04; che confrontata con la significanza ottenuta dal metodo di analisi Cut and Count, evidenzia il potere discriminante dell’analisi multivariata.