SModelS: a tool for interpreting simplified-model results from the LHC and its application to supersymmetry

We present a general procedure to decompose Beyond the Standard Model (BSM) collider signatures presenting a Z2 symmetry into Simplified Model Spectrum (SMS) topologies. Our method provides a way to cast BSM predictions for the LHC in a model independent framework, which can be directly confronted with the relevant experimental constraints. Our concrete implementation currently focusses on supersymmetry searches with missing energy, for which a large variety of SMS results from ATLAS and CMS are available. As show-case examples we apply our procedure to two scans of the minimal supersymmetric standard model. We discuss how the SMS limits constrain various particle masses and which regions of parameter space remain unchallenged by the current SMS interpretations of the LHC results.Comment: v3: Version published in EPJ

SModelS v1.0: a short user guide

SModelS is a tool for the automatic interpretation of simplified-model results from the LHC. Version 1.0 of the code is now publicly available. This document provides a quick user guide for installing and running SModelS v1.0.Comment: The code is available for download at http://smodels.hephy.at

Entwicklung eines Analysesystems zur Interpratation von LHC Daten auf der basis von 'Simplified Models'

Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersZsfassung in dt. SpracheIm Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein Softwarepaket zur Interpretation der Suchen nach neuer Physik am Large Hadron Collider (LHC) entwickelt. Dieses Softwarepaket heißt SModelS. SModelS basiert auf dem Konzept von Simplified Model Spectra (SMS). Es verwendet die SMS als Verbindung zwischen den Ergebnissen der Suchen am LHC und den Theorien über Physik jenseits des Standard Models (BSM). Um die Ergebnisse der Suchen nach Supersymmetrie (SUSY) der Experimente CMS und ATLAS zu speichern, wurde eine Datenbank erstellt. SModelS spaltet ein BSM Model in seine SMS Komponenten auf und berechnet deren Produktionswirkungsquerschnitt, welcher von der entsprechenden Theorie vorhergesagt wird. Um diese Vorhersagen interpretieren zu können, werden die berechneten Werte mit den experimentellen Ergebnissen aus der Datenbank verglichen. Die Idee hinter SModelS ist ein Softwarepaket zur Verfügung zu haben, welches die existierenden Ergebnisse der SUSY Suchen verallgemeinert um mit ihrer Hilfe auch Aussagen über andere BSM Theorien machen zu können. SModelS kann auch verwendet werden, um blinde Punkte in den experimentellen Analysetechniken zu identifizieren, zum Beispiel Regionen im Parameterraum von SUSY oder anderen BSM Theorien, die durch die bisherigen Analysen noch nicht getestet wurden. Falls bei einer Analyse ein Signal auftritt, kann SModelS dazu verwendet werden, die Region im Parameterraum zu finden, welche diesen neuen Effekt am besten beschreibt. In dieser Diplomarbeit wird SModelS erklärt und seine Validierung gezeigt. Außerdem wurde ein erster Scan über ein einfaches pMSSM Model ausgeführt und analysiert.Within the scope of this thesis a framework for interpretation of searches for new physics at the Large Hadron Collider (LHC) was developed. This framework is called SModelS and is based on the idea of simplified model spectra (SMS). It uses the SMS as an interface between results from LHC searches and theories for new physics Beyond the Standard Model (BSM). A database was installed to store the data from supersymmetry (SUSY) searches from the experiments CMS and ATLAS. The SModelS framework decomposes a BSM model into its SMS components and calculates theoretical predictions for the production cross section of each SMS. To apply these predictions, the computed values are compared to the experimental data from the database. The idea behind SModelS is to have a framework which generalizes the existing results for SUSY searches in order to make statements about other BSM theories as well. The SModelS framework also can be used to identify blind spots in the experimental procedure, i.e., regions in the parameter space of SUSY or other BSM theories, which are not probed by the current analyses. In case of a positive result in one analysis, SModelS can help find the best fitting parameter regions compatible with all other analyses. In this thesis the SModelS framework is explained and its validation is shown. A first scan over a simple pMSSM model is performed and analyzed.10