量化多重事件解释的能力

最近提出了许多利用事件或事件内喷注的多重高度相关解释的方法。例如，Qjets多次重聚类喷注，而伸缩喷注使用多个锥体大小。先前的工作在伪实验分析中采用了这些方法，并发现通过简化的统计处理，它们比传统方法有显著改进。本文使用更接近真实实验的方法探索了多重事件解释带来的改进增益。为此，我们推导了一个广义扩展最大似然程序。我们使用该方法以及先前分析中的简化方法研究了希格斯玻色子衰变至底夸克对（H→bb）的显著性改进。使用任何一种方法，我们都发现使用多个喷注半径比单一半径能带来显著收益。我们解决的另一个问题是，多重事件解释可能利用了与标准运动学变量中已存在的信息相似的信息。通过检查LHC分析中常用的运动学变量与通过多重喷注重建获得的不变质量之间的相关性，我们发现，即使结合了标准运动学变量，使用多个半径在结合提升决策树时仍然有帮助。这些结果表明，在真实的H→bb搜索中包含多重事件解释将比传统方法提供额外的灵敏度。