Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288982
Заглавие документа: | Identification of hadronic tau lepton decays using a deep neural network |
Авторы: | Chekhovsky, V. Litomin, A. Makarenko, V. CMS collaboration |
Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Ядерная техника |
Дата публикации: | 2022 |
Издатель: | Institute of Physics |
Библиографическое описание источника: | J Instrum 2022;17(7) |
Аннотация: | A new algorithm is presented to discriminate reconstructed hadronic decays of tau leptons (τ h) that originate from genuine tau leptons in the CMS detector against τ h candidates that originate from quark or gluon jets, electrons, or muons. The algorithm inputs information from all reconstructed particles in the vicinity of a τ h candidate and employs a deep neural network with convolutional layers to efficiently process the inputs. This algorithm leads to a significantly improved performance compared with the previously used one. For example, the efficiency for a genuine τ h to pass the discriminator against jets increases by 10-30% for a given efficiency for quark and gluon jets. Furthermore, a more efficient τ h reconstruction is introduced that incorporates additional hadronic decay modes. The superior performance of the new algorithm to discriminate against jets, electrons, and muons and the improved τ h reconstruction method are validated with LHC proton-proton collision data at s = 13 TeV. © 2022 CERN |
URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288982 |
DOI документа: | 10.1088/1748-0221/17/07/P07023 |
Scopus идентификатор документа: | 85135918744 |
Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Располагается в коллекциях: | Статьи НИУ «Институт ядерных проблем» |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2201.08458.pdf | 1,42 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.