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Observation of the Standard Model Higgs boson produced in association with a pair of top quarks at $\sqrt{s} = 13 \, \text{TeV}$ with the ATLAS experiment at the LHC with emphasis on the decay of the Higgs boson into a $b\bar{b}$-pair in the single-lepton channel

dc.contributor.advisorQuadt, Arnulf Prof. Dr.
dc.contributor.authorMellenthin, Johannes Donatus
dc.date.accessioned2019-10-30T09:31:47Z
dc.date.available2019-10-30T09:31:47Z
dc.date.issued2019-10-30
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/21.11130/00-1735-0000-0005-128B-A
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-7701
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc530de
dc.titleObservation of the Standard Model Higgs boson produced in association with a pair of top quarks at $\sqrt{s} = 13 \, \text{TeV}$ with the ATLAS experiment at the LHC with emphasis on the decay of the Higgs boson into a $b\bar{b}$-pair in the single-lepton channelde
dc.typedoctoralThesisde
dc.contributor.refereeQuadt, Arnulf Prof. Dr.
dc.date.examination2019-08-21
dc.subject.gokPhysik (PPN621336750)de
dc.description.abstractgerDas Top-Quark ist das schwerste Elementarteilchen des Standardmodells und hat eine erwartete Yukawa-Kopplung an das Higgs-Boson von etwa eins. Der Wert dieser Kopplung ist essentiell, um weitere Eigenschaften des beobachteten Higgs-Bosons präzise bestimmen zu können. Der bevorzugte Produktionsmechanismums mit einer direkten Sensitivität auf diese Kopplung ist die Produktion eines Higgs-Bosons in Assoziation mit einem Top-Quark-Paar, $t\bar{t}H$. Dieser Prozess wurde basierend auf der Analyse von Proton-Proton-Kollisionsdaten bei $\sqrt{s} = 13 \, \text{TeV}$ mit dem ATLAS-Experiment am LHC beobachtet. Hierfür wurden Daten, die integrierten Luminositäten von bis zu $79.8 \, \text{fb}^{-1}$ entsprechen, verwendet und Higgs-Boson Zerfälle in $b\bar{b}$, $WW^{*}$, $\tau^{+} \tau^{-}$, $\gamma \gamma$ und $ZZ^{*}$ berücksichtigt. Daraus ergibt sich eine Signalstärke von  \begin{equation*} \mu = 1.32 \pm 0.18 (\text{stat.})^{+0.21}_{-0.19}(\text{syst.}) = 1.32^{+0.28}_{-0.26}, \end{equation*} was einer beobachteten (erwarteten) Signal-Signifikanz von 5.8 (4.0) Standardabweichungen entspricht. Die auf den Higgs-Boson-Kanal mit der höchsten Zerfallswahrscheinlichkeit, $t\bar{t}H (H \rightarrow b\bar{b}$), spezialisierte Analyse wird im Detail vorgestellt und verwendet Daten, die einer integrierten Luminosität von $36.1 \, \text{fb}^{-1}$ entsprechen.  Der Schwerpunkt liegt hierbei auf dem Mono-Lepton-Kanal. Der dominierende Untergrund in diesem Zerfallskanal ist $t\bar{t}b\bar{b}$. Ein weiterer Untergrund entsteht durch sekundäre Leptonen und durch als Leptonen fehlidentifizierte Jets. Dieser Untergrund benötigt eine gesonderte Behandlung in Signalregionen mit vielen Jets und $b$-Jets. Trotz eines nur geringen Anteils ist eine Abschätzung dieses Untergrundes wichtig für eine erfolgreiche Messung in der $t\bar{t}H$-Analyse sowie in Analysen mit leptonischen Endzuständen. In dieser Doktorarbeit wird die Modellierung dieses Untergrundes mittels einer datengestützten Methode, der Matrixmethode, vorgestellt. Zum ersten Mal werden Effizienzen für die 2017 aufgezeichneten Daten gezeigt. Zusätzlich wird eine Tag-Rate-Funktion verwendet, um die Performance der Matrixmethode bei einem festen $b$-Tagger-Arbeitspunkt zu verbessern. Abschließend wird die Performance von neuronalen Netzen, trainiert an Low-Level-Variablen, untersucht, um das $t\bar{t}H$-Signal vom Untergrund zu trennen.de
dc.description.abstractengThe top quark is the heaviest elementary particle in the Standard Model and has an expected Yukawa coupling to the Higgs boson of order unity. The value of this coupling is a key ingredient to unravel the nature of the observed Higgs boson. The most favourable production mode that has a direct sensitivity to this coupling is the production of a Higgs boson in association with a top-quark pair, $t\bar{t}H$. This process was observed based on the analysis of proton-proton collision data at $\sqrt{s} = 13 \, \text{TeV}$ recorded with the ATLAS experiment at the LHC. Using data corresponding to integrated luminosities of up to $79.8 \, \text{fb}^{-1}$, and considering the Higgs boson decays into $b\bar{b}$, $WW^{*}$, $\tau^{+} \tau^{-}$, $\gamma \gamma$, and $ZZ^{*}$  yields a signal strength of \begin{equation*} \mu = 1.32 \pm 0.18 (\text{stat.})^{+0.21}_{-0.19}(\text{syst.}) = 1.32^{+0.28}_{-0.26}, \end{equation*} corresponding to an observed (expected) signal significance of 5.8 (4.9) standard deviations. The analysis targeting the Higgs boson decay channel with the highest branching ratio, $t\bar{t}H (H \rightarrow b\bar{b})$, uses data corresponding to an integrated luminosity of $36.1 \, \text{fb}^{-1}$ and will be presented in detail. A focus is placed on the single-lepton channel. The dominant background for this channel is $t\bar{t}b\bar{b}$. One of the small backgrounds originates from non-prompt leptons and fake leptons, which originate from jets misidentified as a reconstructed lepton. This background requires a special treatment in signal regions with many jets and $b$-jets. Despite its small contribution, an estimate of non-prompt leptons and fake leptons is important for a successful measurement in the $t\bar{t}H$ analysis as well as other analyses with leptonic final states. In this thesis, a fully data-driven technique - the matrix method - is presented. For the first time, efficiencies for the 2017 dataset are shown. In addition, a tag rate function could be employed to increase the performance of the matrix method for a fixed $b$-tagging working point. Finally, the performance of neural networks using low-level input variables is examined to discriminate the $t\bar{t}H$ signal from backgrounds.de
dc.contributor.coRefereeLai, Stan Prof. Dr.
dc.subject.engtop quarkde
dc.subject.engHiggs bosonde
dc.subject.engttHde
dc.subject.engttH(H→bb)de
dc.subject.engCERNde
dc.subject.engATLASde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-21.11130/00-1735-0000-0005-128B-A-3
dc.affiliation.instituteFakultät für Physikde
dc.identifier.ppn1680793667


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