利用人工神经网络重建τ轻子对不变质量
高能物理 - 实验
2019-04-11 v1
摘要
τ轻子对不变质量的重建对于包含衰变为τ⁺τ⁻的希格斯玻色子和Z玻色子的分析十分重要，但由于τ轻子衰变产生的中微子无法在探测器中测量，该重建极具挑战性。本文展示了如何利用人工神经网络重建双τ系统的质量，并将此方法与CMS合作组用于该目的的算法进行比较。我们发现，神经网络输出在双τ质量重建上偏差更小、分辨率更高，并以更短的计算时间实现了希格斯玻色子信号与Drell-Yan背景之间更好的判别。
引用
@article{arxiv.1904.04924,
title = {Reconstruction of $\tau$ lepton pair invariant mass using an artificial neural network},
author = {P. Bärtschi and C. Galloni and C. Lange and B. Kilminster},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04924},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 7 figures