使用CWoLa和TopicFlow在CMS开放数据中进行夸克与胶子标记
高能物理 - 唯象学
2025-08-08 v2
摘要
我们使用CMS开放数据来检验弱监督学习在LHC上标记夸克和胶子喷注的性能。我们针对Z+喷注和双喷注事件分别作为富夸克和富胶子混合物，并从2011年7 TeV数据以及蒙特卡洛模拟中导出样本。在真实数据上训练CWoLa和TopicFlow模型，并与在模拟上训练的全监督分类器进行比较。为了获得真实数据中区分能力的估计，我们考虑了三种不同的夸克/胶子混合物比例估计。与在模拟上评估模型时相比，我们发现全监督和弱监督方法的排名发生了反转。此外，这些基于数据的排名对测试集中混合物比例的估计是稳健的。最后，我们使用TopicFlow来平滑小测试集中的统计波动，并为真实数据中的性能提供不确定性。
引用
@article{arxiv.2312.03434,
title = {Quark-versus-gluon tagging in CMS Open Data with CWoLa and TopicFlow},
author = {Matthew J. Dolan and John Gargalionis and Ayodele Ore},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03434},
year = {2025}
}
备注
39 pages, 10 figures, 5 tables, 4 appendices. v2: Match published version