Scan par clusters : une nouvelle approche pour les recherches de résonance

Résumé Nous proposons une nouvelle méthode indépendante du modèle pour les recherches de nouvelle physique appelée Scan par clusters. Elle utilise l'algorithme k-means pour effectuer des regroupements dans l'espace des observables d'événements ou de jets à faible niveau, et sépare les clusters potentiellement anormaux pour construire une région enrichie en signaux. Les spectres d'une observable sélectionnée (par exemple, la masse invariante) dans ces deux régions sont ensuite utilisés pour déterminer si un signal résonant est présent. Une pseudo-analyse sur le jeu de données des Olympiades du LHC avec une résonance Z ′ montre que le Scan par clusters surpasse les procédures de ajustement de fond fonctionnel à 4 paramètres couramment utilisées, réduisant le nombre d'événements signal nécessaires pour atteindre un excès significatif de 3 σ par un facteur de 0,61. L'accent est mis sur la rapidité de la méthode, qui permet de calibrer la statistique de test sur des données synthétiques.