深度学习喷注图像作为LHC上轻希格西诺暗物质探测的探针
高能物理 - 唯象学
2022-09-08 v3
摘要
超对称标准模型中的希格西诺可充当暗物质粒子。结合自然性准则，希格西诺质量参数预期在电弱尺度附近。本工作中，我们探索在LHC上利用机器学习探测近简并轻希格西诺的潜力。通过分析喷注图像与其他喷注子结构信息，我们使用卷积神经网络（CNN）来增强信号显著性。我们发现，在高亮度LHC上，我们的深度学习喷注图像方法相较基于传统截断流的前人结果可将信号显著性提升约两倍。
引用
@article{arxiv.2203.14569,
title = {Deep Learning Jet Image as a Probe of Light Higgsino Dark Matter at the LHC},
author = {Huifang Lv and Daohan Wang and Lei Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.14569},
year = {2022}
}
备注
24 pages, 9 figures, 1 table, discussions and references added, version accepted by PRD