The quest for new physics : from supersymmetry and flavour models to data-driven searches using machine learning at the LHC

dc.contributor.advisor	Moreno Moreno, Jesús M.
dc.contributor.advisor	García Cerdeño, David
dc.contributor.author	Martín Ramiro, Pablo
dc.contributor.other	UAM. Departamento de Física Teórica	es_ES
dc.contributor.other	Instituto de Física Teórica (IFT)	es_ES
dc.date.accessioned	2022-03-24T11:45:09Z
dc.date.available	2022-03-24T11:45:09Z
dc.date.issued	2022-01-21
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10486/700978
dc.description	Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Física Teórica. Fecha de lectura: 21-01-2022	es_ES
dc.format.extent	148 pag.	es_ES
dc.format.mimetype	application/pdf	en_US
dc.language.iso	eng	en_US
dc.subject.other	Supersimetría	es_ES
dc.subject.other	Modelo estándar	es_ES
dc.subject.other	Materia oscura	es_ES
dc.title	The quest for new physics : from supersymmetry and flavour models to data-driven searches using machine learning at the LHC	en_US
dc.title.alternative	La Búsqueda de Nueva Física: desde Supersimetría y Modelos de Sabor a los Análisis Basados en Datos con Técnicas de Machine Learning en el LHC	es_ES
dc.type	doctoralThesis	en_US
dc.subject.eciencia	Física	es_ES
dc.rights.cc	Reconocimiento – NoComercial – SinObraDerivada	es_ES
dc.rights.accessRights	openAccess	en_US
dc.authorUAM	García Cerdeño, David (263805)

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