使用深度学习进行ttH事件中的喷注-部分子分配
高能物理 - 实验
2017-09-11 v2
摘要
直接测量顶夸克-希格斯耦合是理解希格斯玻色子的重要问题之一。该耦合可通过测量与顶夸克对相关的希格斯玻色子产生截面来获得。在该截面测量的诸多挑战中，我们研究了在模拟的ttH事件中，利用测量到的喷注来重建源自硬散射过程的部分子。该任务对应于将m个对象（喷注）分配给n个其他对象（部分子）的挑战，其中m>=n。我们比较了几种方法，重点关注基于深度学习技术的概念，该方法产生了最佳结果，正确的喷注-部分子分配率超过50%。
引用
@article{arxiv.1706.01117,
title = {Jet-Parton Assignment in ttH Events using Deep Learning},
author = {Martin Erdmann and Benjamin Fischer and Marcel Rieger},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.01117},
year = {2017}
}
备注
15 pages, 5 figures. This is an author-created, un-copyedited version of an article published in Journal of Instrumentation. IOP Publishing Ltd is not responsible for any errors or omissions in this version of the manuscript or any version derived from it. The Version of Record is available online at https://doi.org/10.1088/1748-0221/12/08/P08020