利用深度学习测量 ZZ 散射中的极化分数
高能物理 - 唯象学
2019-12-18 v2 高能物理 - 实验
摘要
在 ZZ 通道中测量纵向极化的矢量玻色子散射是研究希格斯机制恢复幺正性并寻找可能新物理的有前景途径。我们研究了若干深度神经网络结构，并比较了它们改进 Z_L Z_L 纵向分数测量的能力。使用 Delphes 框架进行快速模拟，发现对预处理数据集采用先前研究过的“基于粒子”的深度神经网络并对输出应用主成分分析后有明确改进。在 High-Luminosity LHC 将记录的 3000 fb-1 积分亮度下，可达到约 1.7 标准偏差的显著性。
引用
@article{arxiv.1908.05196,
title = {Polarization fraction measurement in ZZ scattering using deep learning},
author = {Junho Lee and Nicolas Chanon and Andrew Levin and Jing Li and Meng Lu and Qiang Li and Yajun Mao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.05196},
year = {2019}
}
备注
7 pages