표제지

목차

논문개요 8

I. 서론 10

II. tt 사건과 재구성 방법[이미지참조] 16

III. 재구성된 측정값의 비교 21

A. Mtop 측정[이미지참조] 21

B. AFB 측정[이미지참조] 29

IV. 결론 및 논의 38

참고문헌 39

ABSTRACT 42

〈표 1〉 각각 다른 Mtop 값을 사용한 표본에서의 mtreco-Mtop 분포의 평균과 RMS.[이미지참조] 28

〈표 2〉 각각 표준 모형의 tt 표본과 액시글루온(axigluon, AG)을 사용한 표본에서의...[이미지참조] 36

[그림 1] 탑 쿼크 질량과 W 보손 질량을 이용한 힉스 질량의 간접적 범위 비교. 점선... 11

[그림 2] 테바트론의 각 검출기에서 관측된 탑 쿼크의 AFB 오차 범위가 크기 때문에...[이미지참조] 12

[그림 3] tt 렙톤+제트 채널의 파인만 다이어그램.[이미지참조] 13

[그림 4] b 태그의 수가 각각 2개, 1개, 0개일 때 재구성된 탑 쿼크의 질량 분포. b 태... 14

[그림 5] 신경 네트워크의 구조. 각각의 원이 인공 뉴런 역할을 하는 노드이며, 화살표... 19

[그림 6] 신경 네트워크에서 학습을 하는 과정. 학습을 할 때 출력된 결과값과 기댓값... 19

[그림 7] 시기수와 오차의 상관관계 그래프. 위의 그림 6에서 기댓값과 결과값의 차이... 20

[그림 8] Mtop ＝ 173 GeV/c²일 때 표준 모형의 tt 표본을 사용하여 Mtop을 측정하기...[이미지참조] 22

[그림 9] Mtop을 재구성하기 위해 실행한 신경 네트워크의 노드를 나타낸다. 각...[이미지참조] 23

[그림 10] Mtop을 측정하기 위해, Mtop ＝ 173 GeV/c²일 때 표준 모형의 tt 표본을...[이미지참조] 24

[그림 11] Mtop ＝ 173 GeV/c²일 때 신경 네트워크 방법과 χ² 방법의 순도와 효율 사...[이미지참조] 25

[그림 12] Mtop ＝ 168 GeV/c²일 때 신경 네트워크 방법과 χ² 방법의 순도와 효율 사...[이미지참조] 25

[그림 13] Mtop ＝ 178 GeV/c²일 때 신경 네트워크 방법과 χ² 방법의 순도와 효율 사...[이미지참조] 26

[그림 14] Mtop ＝ 173 GeV/c²일 때 신경 네트워크 방법(실선)과 χ² 방법(점선)을...[이미지참조] 27

[그림 15] 신경 네트워크 방법(굵은 실선)과 χ² 방법(굵은 점선)을 사용한 168 GeV/c²... 28

[그림 16] AFB를 재구성하기 위해 실행한 신경 네트워크의 노드를 나타낸다. 각...[이미지참조] 30

[그림 17] AFB를 측정하기 위해, Mtop ＝ 173 GeV/c²일 때 표준 모형의 tt 표본을 이...[이미지참조] 31

[그림 18] AFB를 측정하기 위해, Mtop ＝ 173 GeV/c²일 때 표준 모형의 tt 표본을...[이미지참조] 32

[그림 19] AFB를 측정하기 위해, Mtop ＝ 173 GeV/c²일 때 액시글루온(axigluon)...[이미지참조] 32

[그림 20] 표준 모형을 사용했을 때 신경 네트워크 방법과 χ² 방법의 순도와 효율 사... 33

[그림 21] 액시글루온 모형을 사용했을 때 신경 네트워크 방법과 χ² 방법의 순도와... 33

[그림 22] 표준 모형 tt 표본의 △yreco-△ytrue의 분포. 각각 신경 네트워크 방법(실선)...[이미지참조] 35

[그림 23] 액시글루온 표본의 △yreco-△ytrue의 분포. 각각 신경 네트워크 방법(실선)과...[이미지참조] 36