Tecniche di Unfolding nella Fisica delle Alte Energie

Data Unfolding refers to a class of techniques that aims at recovering the true physics distribution of the events measured by a detector: it takes into account detection efficiency, acceptance and finite resolution effects. This technique is widely used in High Energy Physics, where it is necessary in order to compare results from different experiments and theory predictions. In this thesis, the implementation and optimization of a particular unfolding algorithm, called Iterative Bayesian Unfolding, is discussed for the measurement of the production of a W boson in association to a c-quark that is currently ongoing in the ATLAS experiment with Run 2 data. The Bayesian Unfolding is compared, in the last part of this work, with a new Machine Learning boosted algorithm, which is expected to improve the results of the overall procedure.

Unfolding si riferisce ad una classe di tecniche che si propongono di ritrovare la vera distribuzione fisica degli eventi misurati da un detector: l'unfolding tiene conto delle efficienze, accettanza e effetti di risoluzione finita. Questa tecnica è ampiamente usata in fisica delle alte energie, dove è necessaria per confrontare risultati da diversi esperimenti e predizioni teoriche. In questa tesi viene discussa l'implementazione e l'ottimizzazione di un particolare algoritmo di unfolding, chiamato Unfolding Bayesiano Iterativo, per la misura di produzione di un bosone W associata ad un c-quark jet. Questa analisi è attualmente in corso nell'esperimento ATLAS con i dati di Run 2. L'Unfolding Bayesiano è poi confrontato nell'ultima parte della tesi con un nuovo algoritmo basato sul Machine Learning, tramite il quale è possibile migliorare la performance della procedura.