Stima della sensibilità dell’esperimento ATLAS a neutrini massivi, basata su tecniche Machine Learning

In this thesis a search for an hypothetical massive, right-handed neutrino state with the ATLAS experiment at the LHC is described. After a brief summary of the present state of the Standard Model of particle physics, the theoretical motivations behind the introduction of this new particle are illustrated. This is followed by a description of the ATLAS detector. The Heavy Neutrino decay channel addressed by the present study is then outlined, as well as the standard model processes mimicking the same final state, collectively called background processes. Three different approaches to the separation of the events of interest from the background are described, two of which exploit Machine Learning techniques, and their performances are evaluated and compared on simulated ATLAS data. Finally, the sensitivity of ATLAS to the mixing of Heavy Neutrinos is evaluated, following the results of the described studies.

In questo progetto di tesi viene descritta la ricerca di un ipotetico neutrino massivo destrorso con l’esperimento ATLAS all’LHC del CERN, basata su uno stato finale con tre leptoni. Dopo una sintetica descrizione dello stato attuale del Modello Standard della fisica delle particelle, si fornicono motivazioni che portano all’introduzione di questa nuova particella. Segue una presentazione del rivelatore ATLAS. Si descrivono quindi il canale di decadimento oggetto di studio e i possibili processi di fisica standard che risultano in uno stato finale simile, collettivamente designati come fondo. Vengono presentati tre diversi tipi di approccio alla separazione degli eventi di interesse dal fondo, di cui due basati su algoritmi di Machine Learning, e se ne stimano le prestazioni su dati simulati di ATLAS. Infine, sulla base degli studi effettuati viene stimata la sensibilità di ATLAS all’angolo di mixing del neutrino massivo per le tre differenti tecniche di analisi considerate.