利用深度机器学习技术确定 $pp \to W^\pm W^\pm jj$ 中的 $WW$ 极化分数
高能物理 - 唯象学
2016-06-01 v2 高能物理 - 实验
摘要
由 Higgs 玻色子对纵向矢量玻色子散射 (VBS) 截面的幺正化是标准模型的一个基本预言，尚未经实验验证。测量 VBS 最有前景的方法之一是利用包含由两个喷注伴随产生的、两个轻子衰变的同电荷 玻色子的事件。然而，常用于拟合极化分数的轻子在 玻色子静止系中的角分布，由于末态中存在两个中微子，在该过程中无法直接获得。本文提出一种方法，利用深度机器学习技术从可测量的事件运动学中恢复这些角分布，并展示如何研究纵-纵散射分数。我们表明，与先前的方案相比，该方法使预期灵敏度翻倍。
引用
@article{arxiv.1510.01691,
title = {Determination of the $WW$ polarization fractions in $pp \to W^\pm W^\pm jj$ using a deep machine learning technique},
author = {Jacob Searcy and Lillian Huang and Marc-André Pleier and Junjie Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.01691},
year = {2016}
}
备注
7 pages, 4 figures, published in PRD