Yük-parite simetrisi ihlalinin üst kuark kromo elektrik dipol momentlerinden yola çıkılarak yapay öğrenme teknikleriyle araştırılması

FATİH ILGIN

Yük-parite simetrisi ihlalinin üst kuark kromo elektrik dipol momentlerinden yola çıkılarak yapay öğrenme teknikleriyle araştırılması

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, FİZİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: FATİH ILGIN

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Bora Işildak

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

LHC'deki üst kuark üretimlerinde Yük-Parite (CP) ihlali sinyallerini çözme arayışı, literatürde çok sayıda çalışmaya konu olmuştur. Bu araştırmaların çoğu, Standart Model (SM) tesir kesitlerinden sapmalar yoluyla ya da di-müon kanallarındaki T-odd asimetrilerini araştırarak, üst kuarkların KromoManyetik Dipol Momentlerini (CMDM) ve KromoElektrik Dipol Momentlerini (CEDM) sınırlamaya odaklanmıştır. Ancak, bu tesir kesitlerini değerlendirmek için gereken hassasiyet, mevcut ATLAS veya CMS deneylerinin ulaşabileceğinin çok üzerindedir. Bu çalışmada da, üst kuarkın yarı-leptonik bozunum kanalındaki momentum vektörlerinden oluşan üçlü çarpımların dağılımındaki asimetrileri kullanarak yeni fizik katkılarının gözlemlenebilirliğini test etmek için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Gelişmiş araçlar ve metodolojilerin etkili bir kombinasyonu olan bu çalışma, parçacık fiziğinde görece daha az keşfedilmiş bölgelere göz atmamıza ve potansiyel olarak Standart Model'in ötesinde yeni fiziğin ortaya çıkarılmasına olanak sunmaktadır. MadGraph5, Pythia8 ve Delphes yazılımlarından yararlanarak sinyal ve arkaplan olayları üretilip, sonrasında derin yapay ağlar vasıtasıyla birbirinden ayrılarak, çeşitli hesaplamalarla dedektör düzeyinde beklenen asimetri değerlerin belirlenebilmektedir. Üretilen bu sinyal-arkaplan olaylarının ayrımı için Derin Sinir Ağlarını (DNN) kullanmak güvenilir ve doğru sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır.