基因表达编程在提高半涡旋顶 quark 双量子产物事件选择中的应用
高能物理 - 实验
2024-09-23 v1
摘要
寻找超标准模型物理的搜索需要以更高的精度对标准模型进行探测。一种实现方式是提高事件选择分类器的准确性。最近的研究表明，基因表达编程（GEP）在 various fields 中提供了复杂且易于解释的分类器。之前的尝试将GEP应用于高能物理（HEP），尽管受限于可用计算资源，实现了最高达95%的分类器准确性。在本文中，我们展示了一种由GEP优化的选择算法应用于顶夸对产生过程的半涡旋衰变通道后，使已高度纯净数据的纯度得以提升。此外，我们解释了如何通过向纯度适应函数添加惩罚项，以便根据所需的事件样本大小和数据纯度来调整优化后的分类器。
引用
@article{arxiv.2409.13360,
title = {Application of Gene Expression Programming in Improving the Event Selection of the Semi-leptonic Top Quark Pair Process},
author = {Andris Potrebko and Inese Poļaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13360},
year = {2024}
}