Rask evaluering av supersymmetriske tverrsnitt

Abstract

I denne masteroppgåva presenterer vi ein rask og presis metode for utrekning av nestleiande ordens supersymmetriske tverrsnitt. Metoden går ut på å trene maskinlæringsalgoritmen forsterska avgjerdstre på eit generert datasett med datapunkt frå parameterrommet til MSSM-24 og dei tilhøyrande NLO-tverrsnitta for ein gitt prosess utrekna med Prospino 2.1. For å vise at metoden fungerer, nyttar vi gluino parproduksjon frå ein proton–proton starttilstand som døme. Vi vil sjå at den resulterande avgjerdstremodellen vil ha reknefeil mykje mindre enn andre reknefeil frå andre feilkjelder som partontettleiksfunksjonane, 𝝰_s og bidrag frå høgare ordenar. Vi trur at denne metoden enkelt kan generaliserast til andre supersymmetriske prosessar og dimed vere veldig nyttig for å gjere kraftigare globale tilpassingar.