Con lusions

σ^t= 244.8^+35.0_−36.5

pb,

σ^tW = 67.6^+16.1_−18.6

pb et

σ^s = 7.9^+7.6_−5.3

pb. Pour1fb

−1

,leserreursstatistiquessonten oreimportantes,tandisqu'ave uneluminosité 100foisplusgrande,l'analyseestentièrementdominéeparleseetssystématiques.En ore une fois, du fait de la marginalisation, on observe un biais dans les se tions e a es mesurées.Ce biaisresteinférieuràladispersiondeladensitéaposteriori. L'intérêtde es résultats marginalisés réside plutt dans l'estimation d'une in ertitude de mesure pour haque paramètre. Le résultat omplet serait le ontour tridimensionnel, qui n'est pas donné i i, et, dans une moindre mesure, l'ensemble des marginalisations à une et deux dimensions qui sont présentées sur lagure 5.4.

En n'utilisant que les deux ouplages ee tifs dans l'ajustement, on ontraint mieux lesse tionse a es, en parti ulierlaprodu tion

tW

:en eet, e pro essus n'estsensible qu'au ouplage ee tif gau he, qui lui même sera ontraint par la mesure de la voie

t

qui est la plus pré ise (eet prin ipalement statistique). Les valeurs des ouplages après marginalisationsont alors :

FL= 0.006^+0.067_−0.056

et

G4f = −0.013^+0.054−0.025

,

A partir de es valeurs, onredétermine lesvaleurs des se tionse a es :

σ^t= 241.6^+55.6_−47.6

pb ,

σ^tW = 67.8^+17.5_−14.8

pb et

σ^s= 8.6^+10.2_−8.1

pb. Pour 100 fb

−1

, es résultats deviennent :

FL= −0.005^+0.049−0.040

et

G4f = −0.010^+0.030−0.021

, et :

σt= 244.8+36.8

−36.2

pb ,

σtW = 64.6+13.3

−10.9

pb et

σs = 8.0+8.1

−5.8

pb. Pour 1fb

−1

leserreursstatistiquessonten oreimportantes, alorsqu'ave une lumino-sité 100 fois plus grande, l'analyse est entièrement dominée par les eets systématiques. I i aussi, le résultat omplet est donné par le ontour à deux dimensions dans l'espa e

(FL, G4f)

, oùlemode de la densitéa posteriorise situebien en

(0, 0)

.Ces ontours,ainsi que les marginalisations des paramètres et les ontours de onan e pour les se tions e a es sontprésentés sur le gure 5.5 (1fb

−1

)et 5.6 (100 fb

−1

).

5.3 Con lusions

Il ressort de es analyses que la mesure simultanée des se tions e a es single top devraitpermettrede ontraindrelesparamètresde nouvellephysiqueetd'ex lure ertains modèles. Il est né essaire de souligner que les estimations des taux d'événements et des eets systématiques utiliséesdans etteétude ontété réaliséesavant ledémarrageee tif du LHCetsont don sujets à aution.Déjà, les résultatsré ents d'ATLAS sur lamesure de la voie

t

seule dépasse une sensibilité de

5σ

ave moins de 5 fb

−1

à

√

s = 7

TeV. De même la mesure du pro essus

tW

, en utilisant les désintégrations dileptoniques en plus

de l'analyse lepton+jets présentée dans e do ument atteint une sensibilité de

3σ

. Au vu de es résultats, ildevient raisonnabled'envisager une première analyse ombinée des trois modes de produ tionsingle topsur les15 à20fb

−1

à

√

s = 8

TeV attendus pour la n de l'année 2012. La sensibilité à de la nouvelle physique restera faible mais pourrait déjàavoisiner lesrésultatsestiméspour 100fb

−1

à

√

s

=14 TeV dansle adre de l'analyse

CSC

.

Néanmoins il faudra vraisemblablement attendre le redémarrage du LHC n 2014, après réparation des aimants supra ondu teurs, pour atteindre une énergie et une lumi-nositésusammentélevées.Cen'estqu'alorsquedetellesanalysesdeviendrontréellement pertinentes en atteignant une sensibilitésusante pour ontraindre, voire mettreen évi-den e, l'existen e de nouveaux phénomènes.

Cemémoireprésenteetillustreunepartiedestravauxré entsde la ommunautéde la physiquedes parti ulesetdes astroparti ules on ernantl'intégrationd'un grandnombre de sour esd'in ertitudesystématiquedansune analysestatistiquelaplusrigoureuse pos-sible. Ces méthodes étant très oûteuses en al ul numérique, il est ru ial de disposer d'outilsablesetrapidespourpermettreàlafoisd'optimiseruneanalyseetde ontraindre simultanémentplusieurs paramètres.A et eetdeux méthodesont été développées dans le adre du programme Mefisto.

D'une part, une méthode appro hée de maximum de vraisemblan e, qui bien qu'en toute rigueur fausse, permet d'obtenir très rapidement (quelque se onde pour des pro-blèmes omplexes) une approximation de l'in ertitude globale. L'intérêt premier de et outil est l'optimisation des paramètres d'une analyse par exemple par le hoix des ou-pures de séle tion. Si la valeur de l'in ertitude obtenue n'est pas orre te, et outil va néanmoins permettre de omparer lasensibilitéattendue de diérentes versions de l'ana-lyse en minimisantl'in ertitude nale.Il s'agit d'uneversion amélioréedu rapport signal sur ra ine du bruit, qui in lut les eets systématiques ave leurs orrélations. Cette mé-thode a été utiliséedans lesétudespréliminairesde sensibilitédu déte teur ATLAS pour la re her he de la produ tion éle trofaibledu quark top, mais également pour la mesure du ouplage

W tb

(thèse de Julien Labbé [38℄). Ces aspe ts n'ont été dis utés que très brièvement dans leprésent do umentpour se fo aliser sur le se ond outil, quiutilise par ailleurslerésultatde etteméthode devraisemblan eapproximée ommepointdedépart. La première méthode d'estimation proposée ne permet de donner qu'une estimation du résultat attendu mais pas de traiter orre tement l'analyse de données réelles. Pour e faire, nous avons développé un se ond outil permettant l'estimation de paramètres dans l'appro he bayésienne, par l'utilisationde haînesde Markov.L'intégration de nom-breux paramètres de nuisan e, de densité onnue, né essiterait de n'utiliser les haînes de Markov que pour é hantillonner la densité a posteriori après marginalisation. L'outil proposé permet de fairelesdeux simultanémenten utilisantplusieures haînes pondérées et ainsi de traiterde manièreexa te (dans la limite d'un grand é hantillon) l'intégration bayésienne sur les paramètresde nuisan een é hantillonnantla densitéa posteriori.

Pour valider et outil et l'ensemble du ode Mefisto, une série de tests ont été pro-posés sur une réanalysedes résultatsd'ATLAS présenté à l'hiver2011. Le premier est la validationde la modélisationdes propagationsd'erreur en omparant lesvraisemblan es prolées obtenues ave Mefisto etRoostat(programmeutilisédans l'analyseATLAS) pourun problèmemonodimensionnel(unseul paramètreajusté). Lese ond onsisteen la omparaisonentrevraisemblan eproléeetintégrationbayésiennesurunegrillexe,pour lemême problèmeunidimensionnel. Letroisièmeetderniertest viseàvalider laméthode par haînes de Markov développée spé iquement en la omparant à l'intégration bayé-siennesurunegrillexesur desproblèmesuni-etbidimensionnels.Aprèsvalidation,nous avons utilisé l'appro he par haînes de Markov pour analyser la produ tionéle trofaible

des prin ipauxbruits de fonds physiques, la produ tion

t¯t

, soitun ajustement simultané de trois paramètres.

L'appro he par haînede Markov permetjustementde traiterdes problèmes multidi-mensionnels. De tels outils seront importants pour mettre en éviden e l'existen e d'une physique au-delà du modèle standard, qui est l'un des obje tifs majeurs du LHC. Une étude prospe tive d'extension des mesures de se tion e a e de produ tion single top illustre ommentl'ajustement ombiné deplusieurs se tionse a es oude plusieurs ou-plage autorisera une meilleur ontrainte des paramètres de nouvelle physique. Bien évi-demment, es outilsdevraientpouvoirtrouverdenombreusesautresappli ationsauLHC et dans d'autres expérien es.

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Dans le document Ajustements Bayésiens, application à physique du quark top au LHC (Page 59-67)