CMS Run 3 重味粒子喷子标签技术的性能与进展
高能物理 - 实验
2024-12-10 v1 数据分析、统计与概率
摘要
识别出源自重味粒子喷子的 hadronic jets 在高能物理中具有极其重要的作用，例如研究顶夸克和希格斯玻色子性质，以及搜索新物理。近期用于 CMS 实验的算法采用最先进的机器学习技术开发，旨在区分来自重味（charm 和 bottom）夸克衰变的喷子与来自轻味（udsg）夸克的喷子。日益复杂的深度神经网络架构，如图网络和 Transformer，已有助于实现对喷子标签实现空前的精度。新的标签算法进展，以及基于带有夸克丰富选择的质子-质子碰撞事件的新校准方法，使我们能够在 LHC 的早期 Run 3 中估计 CMS 检测器的夸克标签性能。
引用
@article{arxiv.2412.05863,
title = {Run 3 performance and advances in heavy-flavor jet tagging in CMS},
author = {Uttiya Sarkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.05863},
year = {2024}
}