Análisis de primeros datos de la Tercera Fase del Gran Colisionador de Hadrones en sucesos con pares top-antitop

Abstract

En este trabajo se presenta un análisis de la producción de pares top-antitop en la Tercera Fase del LHC (Gran Colisionador de Hadrones). Una parte fundamental de la física de partículas es el análisis de colisiones producidas en experimentos como el LHC del CERN (Organización Europea para la Investigación Nuclear). Particularmente, en este trabajo se han estudiado colisiones protón-protón analizadas en el detector CMS (Solenoide Compacto de Muones), con el objetivo de estudiar la producción de pares top-antitop, que resultan de especial interés por las características del quark top y por la importancia de su producción en varios procesos de la física de partículas. En primer lugar, se ha creado un código en un nuevo marco de trabajo de análisis de datos basado en ROOT y en un sistema de notebooks denominado SWAN proporcionado por el CERN. Con este formato de trabajo se ha creado una selección de eventos que sea compatible con la signatura del par top-antitop, y se han creado una serie de histogramas para analizar la distribución de las variables más significativas. Así mismo, se propone una optimización de la selección en el algoritmo de etiquetado de b jets (b-tagging) utilizado, mediante el análisis de los resultados producidos en distintos puntos operativos (WP) del algoritmo.

This work presents an analysis of the production of top-antitop pairs in the Run 3 of the LHC (Large Hadron Collider). A fundamental part of particle physics is the analysis of collisions produced in experiments such as the LHC in CERN (European Organization for Nuclear Research). In particular, this work focuses on proton-proton collisions in the CMS (Compact Muon Solenoid) detector, with the aim of studying the production of top-antitop pairs, which present special interest due to the characteristics of the top quark and the importance of its production in several processes of particle physics. Firstly, a code has been developed in a new data analysis framework based on ROOT and a notebook system called SWAN provided by CERN. Using this format, an event selection compatible with the signature of the top-antitop pair has been created, and a series of histograms have been generated to analyze the distribution of the most significant variables. Additionally, an optimization of the selection in the b-jet tagging algorithm is proposed by analyzing the results obtained at different working points (WP) of the algorithm.