利用深度神经网络在 t-tbar b-bbar 事件中鉴别额外喷注
高能物理 - 实验
2020-12-30 v3 高能物理 - 唯象学
摘要
在顶夸克对联合衰变为 b 夸克对的希格斯玻色子产生过程 t-tbar H (b-bbar) 中，末态存在来自顶夸克对联合 b 夸克对 t-tbar b-bbar 产生的不可约非共振背景。因此，精确理解 t-tbar b-bbar 过程，特别是作为非顶夸克衰变产生的额外 b 喷注性质函数的微分截面，对于提高 t-tbar H b-bbar 过程搜索的灵敏度至关重要。这两个额外 b 喷注可通过多种方法进行鉴别。本文中，在轻子+喷注衰变道中，以将两个额外 b 喷注正确匹配的匹配效率为衡量指标，对各种方法的性能进行了定量比较。本研究为在 t-tbar b-bbar 事件中作为额外 b 喷注性质函数的微分截面的精确测量提供了有价值的信息。我们表明，使用深度神经网络方法可实现约40%的匹配效率。在至少含4个 b 喷注的事件中，该性能比使用最小 Delta R(b,bbar) 方法高出8%。这与提升决策树方法在其统计不确定度范围内一致。
引用
@article{arxiv.1910.14535,
title = {Identification of additional jets in the t-tbar b-bbar events using a deep neural network},
author = {Jieun Choi and Tae Jeong Kim and Jongwon Lim and Jiwon Park and Yeonsu Ryou and Juhee Song and Soohyun Yun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.14535},
year = {2020}
}