New observables and techniques for the study of jets in hadron collisions

Abstract

Jets are collimated bunches of hadrons that result from the multiple QCD branching of energetic partons (quarks or gluons) and their subsequent hadronisation. On the one hand, jets provide an accurate testing ground for the theory of strong interaction. On the other hand, they are invaluable tools for tagging specific processes (for example, the recently measured decay of the Higgs boson to two b-quarks) where deviations from the Standard Model may, or may not, be found. Further, jets are essential tools in the context of heavy-ion collisions where the main goal is to characterise a new state of matter - the quark-gluon plasma (QGP) - that existed in the primordial universe (shortly after the Big Bang) and in which quarks and gluons are strongly interacting without being confined into hadrons. This plasma is recreated in such heavy-ion collisions (PbPb at the LHC) and lives for a very short time (~ 10 fm=c), such that it cannot be studied using external probes. Energetic partons are produced as part of the overall collision and the jets they give rise to are modified by interaction with the QGP. This is strikingly different from what happens in other collisions where no other state of matter is created (e.g. pp collisions). The study of these modifications allows us to extract information about the properties of the QGP. Unfortunately, some of the modifications are subtle and difficult to detect (jets that traversed the QGP share many properties with jets that did not). Traditionally, one has searched for the best observables that distinguish between quenched and non-quenched jets by exhaustively analysing one observable at a time. Very recently, it has been found, in the context of pp collisions, that machine learning techniques applied to Lund planes are very powerful in distinguishing between jets initiated by quarks and those initiated by gluons. The Lund plane is a bi-dimensional splitting map where each point corresponds to one branching that took place during the development of a jet. The aim of this dissertation is to migrate and adapt these techniques to the context of discriminating between jets which have interacted with the QGP and those which have not.

Jatos consistem em conjuntos colimados de hadrões que resultam da ramificação de partões energéticos (quarks e gluões) e sua subsequente hadronização. Por um lado, os jatos providenciam-nos formas exatas de testar a teoria da interação forte. Por outro, são também ferramentas valiosas para etiquetar processos específicos (por exemplo, o decaimento do bosão de Higgs para dois quarks b, medido recentemente) onde desvios relativamente ao Modelo Padrão podem, ou não, ser encontrados. Para além disso, os jatos são também ferramentas essenciais no contexto de colisões de iões pesados, onde o objetivo principal passa por caracterizar um novo estado da matéria - o plasma de quarks e gluões - que existia no universo primordial (breves instantes após o Big Bang) e no qual quarks e gluões interagem fortemente, sem estarem confinados em hadrões. Este plasma é recriado nestas colisões (PbPb no LHC) e tem um tempo de vida muito curto (~ 10 fm=c), pelo que não pode ser estudado com recurso a sondas externas. Partões energéticos produzidos como resultado da colisão e os jatos a que eles dão origem são modificados por interações com o plasma. Isto é extraordinariamente diferente do que acontece noutras colisões onde não é formado um outro estado da matéria (por exemplo, colisões pp). O estudo destas modificações permite-nos extrair informações sobre as propriedades do plasma de quarks e gluões. Infelizmente, algumas das modificações são subtis e difíceis de detetar (jatos que atravessaram o plasma partilham muitas propriedades com jatos que não o fizeram). Tradicionalmente, procuram-se as melhores observáveis que permitam distinguir entre jatos atenuados (os que atravessaram o plasma) e jatos que se desenvolveram no vácuo (i.e., na ausência do meio denso e quente), através da análise de cada observável individualmente. Muito recentemente, no contexto de colisões pp; descobriu-se que técnicas que aprendizagem automática aplicadas a planos de Lund são muito poderosas na distinção entre jatos iniciados por quarks e aqueles que são iniciados por gluões. O plano de Lund consiste num mapa bi-dimensional no qual cada ponto corresponde a uma ramificação que ocorreu durante processo de desenvolvimento de um jato. O objetivo desta dissertação é migrar e adaptar estas técnicas para o contexto da discriminação entre jatos que interagiram com o plasma de quarks e gluões e aqueles que não o fizeram.