Dielektron-Produktion in nuklearen Kollisionen

Ein paar Mikrosekunden nach dem Urknall bestand das Universum aus einem so unglaublich dichten Plasma, dass keine Atomkerne oder zusammengesetzte Teilchen existieren konnten. Die Temperatur war ungefähr 100.000 mal höher als die Temperatur im Inneren der Sonne. Dieser spezielle Zustand der Materie, emphQuark-Gluon-Plasma (QGP) genannt, bestand aus Quarks, den kleinsten Bausteinen von Atomkernen, und Gluonen, masselose Teilchen welche die Wechselwirkung zwischen den Quarks bewirken. Unter normalen Umständen sind Quarks und Gluonen gebunden und bilden zusammengesetzte Teilchen, aber im QGP existieren sie als freie Teilchen. In großen Teilchenbeschleunigern wie dem Large Hadron Collider (LHC) am 1 CERN, werden schwere Atomkerne auf fast Lichtgeschwindigkeit beschleunigt und zur Kollision gebracht, wodurch ein winziges QGP entsteht. Während das QGP abkühlt, entstehen daraus Teilchen, so wie es auch im frühen Universum geschah. Mithilfe dieser Teilchen die in der Kollision erzeugt werden, können wir die Eigenschaften des QGPs studieren. Das Ziel dieses Projekts ist es die Produktion von Elektron-Positron-Paaren (auch Dielektronen genannt) am LHC mit dem ALICE Experiment zu studieren. Dielektronen tragen Informationen über wichtige Eigenschaften des QGPs, allen voran die Temperatur, welche über die Elektromagnetische Strahlung des QGPs bestimmt werden kann. Es gibt allerdings verschiedene Quellen von Dielektronen. Viele von ihnen werden nicht direkt im QGP erzeugt, sondern stammen z.B. von Zerfällen von Teilchen welche schwere Quarks (Charm und Beauty) enthalten. Daher ist es wichtig den Ursprung der beobachteten Dielektronen zu verstehen und den Beitrag, welcher mit der Temperatur des QGP in Zusammenhang steht, zu messen. Diese Messung ist in Pb-Pb Kollsionen sehr schwierig durchzuführen, da es große Untergrund Beiträge gibt. Daher müssen wir die Dielektron Produktion auch in kleineren Systemen, d.h. pp und p-Pb Kollisionen, welche eine einfachere Umgebung darstellen und wo keine Erzeugung eines QGPs erwartet wird, studieren. Dadurch können wir den Untergrund und alle Nebeneffekte, die in der Kollision stattfinden und nichts mit dem QGP zu tun haben, besser verstehen. In diesem Projekt werden wir hauptsächlich Monte Carlo Simulationen benutzen um die erwartete Verteilungen der Dielektronen aus verschiedenen Quellen zu berechnen. Wir werden die neuesten state-of-the-art Methoden der Datenanalyse verwenden, vor allem maschinelles Lernen. Diese Methoden basieren auf der Idee dass Algorithmen von Daten lernen können, Muster identifizieren können, und Entscheidungen mit minimaler menschlicher Intervention treffen können. Mithilfe dieser Methoden werden wir Algorithmen entwickeln um möglichst effizient Untergrund und Signal in den Dielektron Verteilungen zu trennen.