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Université Pierre et Marie Curie - Paris VI (30/09/2011), Matteo Cacciari (Dir.)
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Phénoménologie du LHC, prédictions théoriques et leurs incertitudes dans un contexte Bayesien
Nicolas Houdeau1

Le récent démarrage du LHC appelle à la mise à jour et à l'amélioration des prédictions théoriques obtenues à partir du Modèle Standard. Les éventuels signes d'une nouvelle physique devraient apparaître dans un premier temps sous la forme de légères différences entre ces résultats et les observations. Les sections efficaces recherchées doivent donc être ré-estimées à l'énergie de collision du nouvel accélérateur, puis calculées à des ordres supérieurs en perturbation. La complexité des manipulations mises en jeu impose le développement de nouvelles techniques, notamment numériques. Une fois les prédictions théoriques obtenues, leur précision doit également être évaluée de la manière la plus juste possible. Une différence notable avec les résultats expérimentaux ne pourra être mise en évidence qu'à cette seule condition. Cette thèse présente des travaux effectués sur ces trois aspects. D'une part, l'outil numérique FONLL déjà existant a été utilisé pour actualiser les prédictions de production de quarks lourds au premier ordre en perturbation à l'énergie de collision de 7 TeV du LHC. L'étude d'une approche alternative de la gestion d'un type de divergences apparaissant dans la procédure de calcul des sections efficaces, les divergences infrarouges, est également présentée. Enfin, un modèle de confiance (ou probabilités bayésiennes) permettant de décrire rigoureusement la contribution de l'effet de troncature des séries perturbatives à l'incertitude théorique est détaillé. Une discussion sur les notions de mesure de probabilité et de mesure de confiance introduit cette étude.
1:  LPTHE - Laboratoire de Physique Théorique et Hautes Energies
statistique – inférence – probabilité – incertitude – bayes – bayésien – confiance – crédibilité – degré de croyance – phénoménologie – LHC

LHC phenomenology, theoretical predictions and their uncertainties in a bayesian framework
The recent starting up of the LHC calls for an update and an improvement of the theoretical predictions computed from the Standard Model. The possible signs of a new physic should at first appear as slight discrepancies between those results and the observations. As a consequence, the cross sections must be estimated anew at the LHC energy of collision then calculated at higher perturbative orders.The complexity of the manipulations involved requires the development of new, possibly numerical, techniques. Once the theoretical predictions are obtained, their precision has also to be evaluated as accurately as possible. This thesis presents developments on these three avenues. First, the already existing FONLL tool has been used to update the predictions of the heavy quark production rate at first order in perturbation theory at the energy of collision of 7 TeV. An alternative approach to the handling of a type of divergences arising in the computation of the cross section, namely the infrared divergences, is also presented. Finally, a confidence model (or bayesian model) allowing a rigorous description of the contribution of the truncation of the perturbative series to the theoretical uncertainty is detailed. A discussion on the notions of probability measure and confidence measure provides an introduction to this study.
statistic – inference – probability – uncertainty – bayes – bayesian – confidence – credibility – degree of belief – phenomenolgy – LHC

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