Kurzfassung
In dieser Arbeit wird eine Suche nach neuen Teilchen, die in Top-Quark-Paare zerfallen,
präsentiert. Die Analyse wird mit Proton-Proton-Kollisionen, die mit dem CMS-Experiment
bei 13 TeV in den Jahren 2016−2018 durchgeführt. Die Daten entsprechen einer integrierten
Luminosität von 138 fb−1. Viele Theorien der Physik jenseits des Standardmodells sagen die Existenz neuer Teilchen voraus, die das tt-Massenspektrum verändern, und könnten einige
Effekte, die das Standardmodell nicht beschreibt, enklären, die beispielsweise mit dem
Hierarchieproblem und der elektroschwachen Symmetriebrechung zusammenhängen. Die in
dieser Arbeit berücksichtigten Modelle umfassen Spin-1-Teilchen, d. h. Z′-Bosonen und gKK-
Gluonen auf der Multi-TeV-Skala, sowie Spin-0-Teilchen, skalare (H) oder pseudoskalare
(A) schwere Higgs-Bosonen mit Massen bis zu 1 TeV. Im Falle schwerer Higgs-Bosonen
tritt Interferenz zwischen dem Signal und den tt-Untergrundprozessen auf, was zu einer “Peak-Dip”-Struktur im tt-invarianten Massenspektrum führt, während sich Spin-1-Partikel
als Peaks manifestieren. Die Suche wird im Endzustand mit einem Myon oder einem
Elektron, Jets und fehlendem Transversalimpuls durchgeführt. Es werden sowohl das
Regime aufgelöster Jets als auch mit hohem Lorentz-Boost untersucht. Insbesondere werden
neuartige Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um den hadronischen Zerfall des
Top-Quarks im Regime mit hohem Lorentz-Boost zu identifizieren, wo seine Zerfallsprodukte
kollimiert sind. Darüber hinaus wird ein neuronales Netz zur Klassifizierung der Ereignisse
in verschiedene Untergrundprozesse eingesetzt. Es werden obere Ausschlussgrenzen auf den
Produktionswirkungsquerschnitt neuer Spin-1-Teilchen bestimmt. Massen bis zu 4.3 TeV,
5.3 TeV und 6.7 TeV für Z′-Bosonen mit 1%, 10% und 30% relativer Breite und bis zu
4.7 TeV für gKK-Gluonen werden auf dem 95% Konfidenzlevel ausgeschlossen. Darüber
hinaus werden obere Ausschlussgrenzen für die Kopplungsstärkemodifikatoren von H- und
A-Bosonen für Massen im Bereich von 365−1000 GeV und 2.5% relative Breite bestimmt.
Die hohe instantane Luminosität, die der LHC in Run 2 erreicht, führte zu einer
hohen Zahl von zusätzlichen Proton-Proton-Interaktionen pro Bunch-Crossing (Pileup). Für die Analyse der Daten ist es von herausragender Bedeutung, in jedem Kollisionseregnis
den harten Interaktionsprozess zu identifizieren und den Einfluss von Pileup auf die
Objektrekonstruktion zu minimieren. Der PUPPI-Algorithmus, der seit Run 2 in CMS
verwendet wird, zeigt hierbei die beste Performance, und ist zum Standardalgorithmus
in CMS für Run 3 und darüber hinaus geworden. Die neue Version des Algorithmus für
die Re-Rekonstruktion der Run 2-Daten, “Ultra Legacy” (UL) Rekonstruktion, wird in
dieser Arbeit vorgestellt. Diese neue Version, PUPPI v15, verfügt über eine verbesserte
Spur-Vertex-Zuordnung, die zu einer verbesserten Jetenergie- und pTmiss- Auflösung führt. PUPPI v15 wird in allen CMS-Analysen verwendet, die auf UL Run 2-Daten basieren und
Jets mit großem Radius verwenden.
In this thesis a search for new particles decaying to top quark pairs is presented. The analysis is based on proton-proton collisions recorded with the CMS experiment at 13 TeV in the years 2016-2018, corresponding to an integrated luminosity of 138 fb−1. Many theories of physics Beyond the Standard Model predict the existence of new particles that modify the ttbar mass spectrum and could explain some of the shortcomings of the Standard Model, connected for example to the hierarchy problem and the electroweak symmetry breaking. The models considered in this thesis include spin-1 particles, i.e. Z′ bosons and gKK gluons at the multi-TeV scale, as well as spin-0 particles, scalar (H) or pseudoscalar (A) heavy Higgs bosons at masses up to 1 TeV. The heavy Higgs signals present interference with the ttbar background, resulting in a peak-dip structure in the ttbar invariant mass spectrum, while spin-1 particles manifest themselves as peaks. The search is performed in the final state with a muon or an electron, jets and missing transverse momentum. Both the resolved and the boosted final state topologies are probed. In particular, novel machine-learning algorithms are used to identify the hadronic decay of the top quark in the highly Lorentz-boosted regime, where its decay products are collimated. Furthermore, a deep neural network for event classification is applied to categorize the events in the main backgrounds. Upper limits are placed on the production cross section of new spin-1 particles: masses up to 4.3 TeV, 5.3 TeV and 6.7 TeV are excluded for Z′ bosons with 1%, 10% and 30% relative widths, respectively, and up to 4.7 TeV for gKK gluons. Moreover, exclusion limits are placed on the coupling strength modifiers of H and A bosons for masses in the range 365-1000 GeV and 2.5% relative width. The high instantaneous luminosity reached by the LHC in Run 2 leads to a high number of additional pp interactions in the same bunch crossing (pileup). It is fundamental to identify the interaction of interest in each event and to mitigate the effects of pileup on the object reconstruction. The PUPPI algorithm, used in CMS since Run 2, shows the best performance and it is the default algorithm in CMS for Run 3 and beyond. The new version of the algorithm for the re-reconstruction of Run 2 data, the Ultra Legacy (UL) reconstruction, is presented in this thesis. The new tune, PUPPI v15, features an improved track-vertex association that leads to an improved jet energy and pTmiss resolution. PUPPI v15 is used in all the CMS analysis based on UL Run 2 data that use large-radius jets.