A Phenomenological Study For H—>Za Searches

The discovery of the Higgs boson by the CERN experiments in 2012 marked a milestone in high-energy physics, confirming the predictive power of the Standard Model but also opening new possibilities for the search of new physics phenomena. This thesis work builds on a previous search carried out by the ATLAS experiment on LHC Run-2 data and a phenomenological study is performed with the aim of improving future searches for new physics at LHC. The theoretical framework used is the 2-Higgs-Doublet Model, where the Higgs sector is extended with an extra scalar doublet and new Higgs boson decay channels. The Beyond-the-Standard-Model Higgs boson decay channel H → Za is considered, where the a particle is a light pseudoscalar decaying hadronically into a boosted, two-pronged jet. Two goals are pursued. First, a comparison between Monte Carlo generators, Pythia 8 and Herwig 7, quantifies the nonperturbative modeling uncertainty on jet substructure observables, assessing the degree to which SoftDrop grooming can reduce the inter-generator spread. Second, a two-stage neural network pipeline — a multi-layer perceptrons regression for the pseudoscalar mass prediction followed by a classification for signal-versus-background separation — is developed and evaluated across generator and hadronization configurations. The impact of jet grooming techinque is also considered. The robustness of the results is verified through a study employing balanced regression training.

La scoperta del bosone di Higgs da parte degli esperimenti del CERN nel 2012 ha rappresentato una pietra miliare nella fisica delle alte energie, confermando il potere predittivo del Modello Standard ma aprendo anche nuove possibilità per la ricerca di fenomeni di nuova fisica. Questo lavoro di tesi si basa su una precedente ricerca condotta dall'esperimento ATLAS sui dati del Run-2 di LHC e viene svolto uno studio fenomenologico con l'obiettivo di migliorare le future ricerche di nuova fisica a LHC. Il quadro teorico utilizzato è il modello a due doppietti di Higgs (2-Higgs-Doublet Model), in cui il settore di Higgs viene esteso con un doppietto scalare aggiuntivo e nuovi canali di decadimento del bosone di Higgs. Si considera il canale di decadimento del bosone di Higgs oltre il Modello Standard H → Za, dove la particella a è uno pseudoscalare leggero che decade adronicamente in un jet boosted a due getti collimati (two-pronged). Si perseguono due obiettivi. In primo luogo, un confronto tra i generatori Monte Carlo, Pythia 8 e Herwig 7, quantifica l'incertezza di modellizzazione non perturbativa sulle osservabili di sottostruttura dei jet, valutando in che misura la procedura di grooming SoftDrop possa ridurre la dispersione tra i generatori. In secondo luogo, viene sviluppata e valutata, attraverso diverse configurazioni di generatore e adronizzazione, una pipeline di rete neurale a due stadi — una regressione tramite percettrone multistrato (multi-layer perceptron) per la predizione della massa dello pseudoscalare, seguita da una classificazione per la separazione segnale-fondo. Viene inoltre considerato l'impatto della tecnica di jet grooming. La robustezza dei risultati è verificata attraverso uno studio che impiega un addestramento di regressione bilanciato.