Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288114
Заглавие документа: | Identification of heavy, energetic, hadronically decaying particles using machine-learning techniques |
Авторы: | Drugakov, V. Mossolov, V. Suarez Gonzalez, J. CMS collaboration |
Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Ядерная техника ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Автоматика. Вычислительная техника |
Дата публикации: | 2020 |
Издатель: | Institute of Physics Publishing |
Библиографическое описание источника: | J Instrum 2020;15(6) |
Аннотация: | Machine-learning (ML) techniques are explored to identify and classify hadronic decays of highly Lorentz-boosted W/Z/Higgs bosons and top quarks. Techniques without ML have also been evaluated and are included for comparison. The identification performances of a variety of algorithms are characterized in simulated events and directly compared with data. The algorithms are validated using proton-proton collision data at s = 13TeV, corresponding to an integrated luminosity of 35.9 fb-1. Systematic uncertainties are assessed by comparing the results obtained using simulation and collision data. The new techniques studied in this paper provide significant performance improvements over non-ML techniques, reducing the background rate by up to an order of magnitude at the same signal efficienc |
URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288114 |
DOI документа: | 10.1088/1748-0221/15/06/P06005 |
Scopus идентификатор документа: | 85088524436 |
Финансовая поддержка: | Horizon 2020 Framework Programme (H2020). 675440, 752730, 765710 |
Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Располагается в коллекциях: | Статьи НИУ «Институт ядерных проблем» |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
343133489.pdf | 5,48 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.