Lund 喷注平面

Lund 图作为喷注内相空间的理论表示，长期以来用于讨论部分子簇射和重求和。我们指出，它们可以通过重复的 Cambridge/Aachen 反聚类为单个喷注创建，从而提供任意给定喷注内辐射的有力可视化表示。在此集中于主 Lund 平面，我们概述了其某些解析性质，强调了其在约束蒙特卡洛模拟方面的范围，并评论了它与现有观测量（如 $z_g$ 变量和迭代软丢弃多重数）的关系。然后我们考察了它在高动量增强电弱玻色子标记中的用途。当作为机器学习的输入时它提供了良好性能。该性能的大部分也可在一个透明的对数似然方法中重现，其底层假设是主 Lund 平面的不同区域大体不相关。这表明了机器学习方法所用特征在独特洞察和实验验证方面的潜力。