Study of production of top-squark pairs in compressed-mass regions, using deep neural networks
- Tesis/Trabajos de Grado [121]
2019
En este trabajo, evaluamos el potencial de las redes neuronales profundas en la discriminación entre las señales supersimetricas del squark top y los backgrounds correspondientes al modelo estándar (SM), en la región de los espectros comprimidos de masa. Nos centramos en el canal de decaimiento semileptónico para la producción de pares de squarks tipo top (Stop), supercompañero del ya conocido quark top, en asociación con un jet de radiación de estado inicial (ISR jet). Nuestro estudio es de naturaleza fenomenológica, donde usamos el paquete de masa SOFTSUSY para generar diferentes puntos de masa de señal de stop en la región de espectros comprimidos, que corresponden a pequeñas diferencias de masa entre el squark superior y el neutralino más ligero, entre la banda de la masa del bosón W y la masa del quark top, dentro del modelo estándar supersimétrico mínimo (MSSM). Los parámetros MSSM luego se usan como entrada a MADGRAPH 5 para la generación de eventos... In this work, we evaluate the potential of deep neural networks in the discrimination between supersymmetry top squark signals and the corresponding backgrounds from the standard model(SM), in the region of compressed mass spectra. We focus on the semileptonic decay channel for the production of pairs of squarks type top (Stop), superpartner of the already known quark top, in association with a jet from initial state radiation (ISR jet). Our study is of a phenomenological nature, where we use the SOFTSUSY mass package to generate different stop signal mass points in the region of compressed spectra, which correspond to small mass differences between the top squark and the lightest neutralino, between the band of the mass of the W boson and the mass of the top quark, within the minimal supersymmetric standard model (MSSM). The MSSM parameters are then used as input to MADGRAPH 5 for event generation, then the PYTHIA 8 package...