优化神经网络以搜索Tevatron上的希格斯玻色子产生
高能物理 - 唯象学
2009-11-10 v1
摘要
选择合适的运动学变量是神经网络（NN）在高能物理中应用的主要步骤之一。我们的变量选择方法基于对信号和背景过程中贡献的费曼图结构（奇异性和自旋关联）的分析。将该方法应用于Tevatron上的希格斯玻色子搜索，与之前的NN研究相比，NN效率提高了1.5-2倍。
引用
@article{arxiv.hep-ph/0302088,
title = {Optimized Neural Networks to Search for Higgs Boson Production at the Tevatron},
author = {E. Boos and L. Dudko},
journal= {arXiv preprint arXiv:hep-ph/0302088},
year = {2009}
}
备注
4 pages, 4 figures, partially presented in proceedings of ACAT'02 conference