Probing sub-TeV Higgsinos aided by a ML-based top tagger in the context of Trilinear RPV SUSY
本文利用机器学习top标记器和BDT分类器，在重子数破坏的RPV SUSY简化模型中，探测400-1000 GeV的higgsino，结合两个信号区，在HL-LHC上可将探测上限提升至925 GeV。
2024-12-16 hep-ph
Gradient Boosting MUST taggers for highly-boosted jets
本文用XGBoost替代神经网络实现MUST通用喷注标注器，在保持相近性能的同时更易优化、速度更快，可高效识别高boost喷注中的多叉枝信号。
2024-11-25 hep-ex hep-ph
Pulling Out All the Tops with Computer Vision and Deep Learning
我们将计算机视觉与深度学习相结合--以卷积神经网络（CNN）的形式--来构建一个高效的增强型top tagger。以前的工作（Kasieczka等人的“DeepTop”标签）已经表明，基于CNN的顶部标签可以实现与基于高级输入的最先进的传统顶部标签相当的性能。在这里，我们介绍了DeepTop标签器的一些改进，包括架构，训练，图像预处理，样本大小和颜色像素。我们最终的CNN顶级标记器在广泛的标记效率和基准射流选择范围内，在背景抑制方面优于基于高级别输入的BDTs，其系数为$\sim 2$ -3或更多。作为参考点，我们在800- 900 GeV（350- 450 GeV）能量范围内用$p_T$对完全合并（非合并）的顶喷流进行了50%顶标记效率的QCD背景抑制因子为500（60）。我们的CNN也可以直接扩展到其他类型的喷流的分类，这里学到的经验教训可能对其他人设计自己的LHC应用的深度神经网络有用。
2018-02-28 hep-ex hep-ph
Tagging Partially Reconstructed Objects with Jet Substructure
我们提出了一种新的标记器，其目的是在识别部分重建的对象，其中只有一些成分被收集在一个单一的射流。作为一个例子，我们专注于顶部衰变的强子衰变W或b喷流的任何一部分是软的或落在顶部喷流锥之外。我们构造了一个观测量来识别衰变的残余子结构，并采用积极的喷流梳理来拒绝QCD背景。该标记器是现有的补充，并在中间助推制度，喷气子结构技术通常失败。预计类似的标记器可以用于识别非QCD强子喷流，例如那些来自隐藏山谷的喷流。
2014-12-23 hep-ex hep-ph
Building a Better Boosted Top Tagger
区分强子衰变的助推顶夸克和大质量QCD喷流是大型强子对撞机的一个重要挑战。在本文中，我们使用功率计数方法来研究射流子结构观测设计的顶部标记，并深入了解其性能。我们引入了一个强大的新的家庭的判别式形成的能量关联函数优于广泛使用的N-subjettiness。这些观测量采取高度非平凡的形式，表明了系统方法对其构建的重要性。
2016-06-22 hep-ex hep-ph
Mass Agnostic Jet Taggers
在大数据集中寻找新的物理需要在两个相互竞争的效应之间取得平衡-信号识别与背景失真。在这项工作中，我们进行了系统的研究，单变量和多变量射流标记方法，旨在实现这种平衡。该方法通过增强训练过程或数据本身来保持背景分布的形状。多个定量指标比较的方法被认为是，标记2-，3-，或4-prong射流从QCD背景。这是第一项研究表明，基于规划和PCA的缩放的数据增强技术与对抗性NN和uBoost的增强训练技术具有相似的性能，但更容易实现，计算成本更低。
2019-11-27 hep-ex hep-ph
Particle-Lund Multimodality in Jet Taggers
Brown University（布朗大学）；Imperial College of Science, Technology and Medicine（帝国理工学院科学、技术与医学学院）
提出PLuM多模态架构，联合处理粒子成分与拉普兰平面分裂，通过交叉注意力机制研究显式QCD层次结构是否补充原始粒子表示，发现对顶夸克和H→bb标记有系统性提升，在HH(4b)分析中背景抑制提高25%。
2026-05-26 cs.LG hep-ex hep-ph
Benchmarking an Even Better HEPTopTagger
顶标记器是建立的分析工具，用于重建增强强子衰变的顶夸克，例如在寻找重共振时。我们首先提出了一个专门的研究信号效率与背景抑制，允许改进的工作点的选择。接下来，我们确定到什么程度，我们的质量下降的选择可以改善系统包括衰变subjets之间的角度相关性。最后，我们将顶部示踪剂的作用范围扩展到顶部质量下方的横向动量。这个动量范围对于寻找与顶夸克相关的希格斯玻色子的产生至关重要。
2014-02-14 hep-ph
Identification of b-jets using QCD-inspired observables
我们研究了从只含有轻部分子的喷注中分离含有底夸克的强子喷注（$b$ -喷注）的问题。我们开发了一种新的方法来$b$标记，利用QCD启发的射流子结构观测值，如一维射流角度和二维主隆德平面的应用。我们证明，这些观测值可以作为输入到现代机器学习算法，以有效地分离$b$ -喷气机从轻的。为了测试我们的标记过程，我们考虑产生$Z$玻色子的模拟事件与喷流相关联，并表明使用喷流角度作为深度神经网络的输入，以及使用从主隆德喷流平面获得的图像作为卷积神经网络的输入，可以实现与传统的基于轨道的标记器的准确性相当的标记准确性。我们认为，互补使用的轨道为基础的标签连同那些基于QCD启发的可观的可以提高$b$标记的准确性。
2023-02-17 hep-ex hep-ph
Reports of My Demise Are Greatly Exaggerated: $N$-subjettiness Taggers Take On Jet Images
我们比较了在喷流图像上训练的卷积神经网络（CNN）与在n-subjettiness变量上训练的密集神经网络（DNN）的性能，以研究这两种单独技术应用于顶夸克衰变的区分能力。我们发现，它们的表现几乎相同，并高度相关，一旦喷流质量信息，这表明他们正在访问相同的基本信息，可以直观地理解为包含在4-，5-，6-和8-体运动学相空间取决于样本。这表明这两种方法对于重物标记都非常有用，并为图像网络实际学习的问题提供了一个初步的答案。
2019-07-16 hep-ph
Exploring unsupervised top tagging using Bayesian inference
针对蒙特卡洛模拟可能引入偏差的问题，提出两种基于贝叶斯推断混合模型的无监督顶夸克标记算法，性能略低于有监督方法但更稳健，为无偏标记器探索迈出一步。
2023-06-23 hep-ex hep-ph
Pulling the Higgs and Top needles from the jet stack with Feature Extended Supervised Tagging
喷流标记已成为高能前沿新物理研究的重要工具。对于含有高能带电轻子的喷流，我们引入了特征扩展监督标记（FEST），除了喷流子结构外，还考虑了喷流内带电轻子的特征。用这种方法，我们建立了专门的标签区分之间的提升$H \to \ell νq \bar q$，$t \to \ell νb$，和QCD喷流（与$\ell$电子或μ子）。标记器具有令人印象深刻的性能，允许$10^4-10^5$的整体光喷流排斥因子，$0.5$的顶夸克/希格斯玻色子效率。该标记器在区分希格斯玻色子和顶夸克方面也很出色，反之亦然，例如，对于$0.5$的希格斯玻色子效率，通过$100-300$的因子拒绝顶夸克。我们证明了这些标签的潜力，以提高新的物理的灵敏度作为例子，一个新的$Z'$玻色子衰减到$Z H$，在全强子的最终状态的搜索。
2021-08-30 hep-ex hep-ph
CNN on `Top': In Search of Scalable & Lightweight Image-based Jet Taggers
Bennett University（贝内特大学）；Bangabasi Evening College（班加巴西学院）
本文提出了一种轻量且可扩展的CNN架构，用于高效标记顶夸克喷注，同时保持高精度和低计算成本。
2026-11-05 hep-ph physics.comp-ph physics.data-an
Higgs boson tagging with the Lund jet plane
我们建立了一个分离过程，以提升希格斯玻色子衰变为强子，从背景中，由于强相互作用。我们采用Lund喷气飞机来获得理论上动机良好的感兴趣的喷气机的表示，我们使用由此产生的图像作为卷积神经网络分类器的输入。特别是，我们考虑两种不同的衰变模式的希格斯玻色子玻色子，即到一对底夸克或到轻喷流，对各自的背景。对于每一种情况，我们都考虑了一个中等和高升压的情况.的标签的性能相比，使用传统的单变量分析，利用QCD启发的颜色单态标签，即喷气色环观察到的。
2021-09-28 hep-ph
Leveraging universality of jet taggers through transfer learning
University of Oxford（牛津大学）；CERN（欧洲核子研究组织）
通过机器学习技术标记增强对象的一个重大挑战是与训练复杂模型相关的高昂计算成本。然而，QCD的普适性表明，在训练中学到的大量信息对于不同的物理信号和实验设置是共同的。在本文中，我们将探索使用迁移学习技术来开发快速且数据高效的Jet taggers，以利用这种通用性。我们考虑了图神经网络LundNet和ParticleNet，并引入了两个处方，将现有的tagger转换为一个新的信号，要么微调模型的所有权重，要么冻结其中的一小部分。在$W$ -玻色子和顶夸克标签的情况下，我们发现，可以获得可靠的标签使用一个数量级较少的数据与相应的速度加快的训练过程。此外，在保持训练数据集大小固定的同时，我们观察到训练速度提高了三倍。这提供了一个有前途的途径，以促进在对撞机物理实验中使用这些工具。
2022-03-11 cs.CV cs.LG hep-ex
Infrared Safety of a Neural-Net Top Tagging Algorithm
Korea University（高丽大学）；Korea Institute for Advanced Study（韩国高等研究院）；Cornell University（康奈尔大学）
基于神经网络的算法提供了一个很有前途的方法来射流分类问题，如助推顶部射流标记。到目前为止，基于NN的顶级标记器在Monte Carlo研究中表现出出色的性能。在本文中，我们构建了一个基于卷积神经网络（CNN）的top-jet标记器，并将其应用于部分子水平提升的top样本，有和没有一个额外的胶子在最终状态。我们表明，由CNN定义的喷流观测服从红外安全的规范定义：它不受额外胶子的存在，只要它是软的或与夸克之一共线。我们的研究结果表明，CNN标记器是强大的软和共线的最终状态辐射的蒙特卡罗发生器可能的错误建模。
2019-02-16 cs.CV hep-ph
Boosted top tagging and its interpretation using Shapley values
本研究基于$N$-Subjettiness和Energy Correlation等特征训练XGBOOST构建顶夸克标记器，验证了其在不同模拟条件下的鲁棒性，并利用SHAP框架和Shapley值解释了各特征对模型预测的贡献。
2024-12-27 hep-ex hep-ph
Neural Network-based Top Tagger with Two-Point Energy Correlations and Geometry of Soft Emissions
在喷流图像上训练的深度神经网络已经成功地对不同类型的喷流进行了分类。在本文中，我们确定了关键的物理特征，可以再现卷积神经网络的分类性能在顶部喷流与QCD喷流分类。我们设计了一个神经网络，考虑两种类型的子结构特征：两点能量相关性，和IRC不安全的计数变量的形态分析的射流图像。新的IRC不安全变量集可以用积分几何中的Minkowski泛函来描述。为了将这些特征整合到一个框架中，我们在图神经网络中重新引入了两点能量相关性，并在之后将其他特征提供给网络。该网络显示出与卷积神经网络相当的分类性能。由于这两个网络都在某种程度上使用IRC不安全功能，因此基于模拟的结果通常取决于事件生成器的选择。我们比较了Pythia 8和Herwig 7的分类结果，并对IRC不安全特征的分布进行了简单的重新加权，减少了两个模拟结果之间的差异。
2020-08-19 hep-ex hep-ph
Deep-learned Top Tagging with a Lorentz Layer
我们介绍了一个新的和高效的强子衰变顶夸克的标签，基于深度神经网络与洛伦兹矢量和闵可夫斯基度规。凭借其新颖的机器学习设置和架构，它使我们不仅可以从热量计塔中识别助推顶夸克，还可以包括跟踪信息。我们展示了我们的标记器的性能与QCD启发和图像识别方法相比，发现它显着提高了强推顶夸克的性能。
2018-04-23 hep-ex hep-ph
On jet substructure methods for signal jets
我们进行了简单的分析计算和Monte Carlo研究，以更好地了解QCD辐射对一些著名的喷流子结构方法的影响，喷流产生的衰变的助推希格斯玻色子。理解这些信号喷流的标记之间的差异，在它们在QCD背景喷流上表现相似的情况下，具有特别的意义。作为一个明确的例子，我们比较Y-分裂器的方法，最近提出的Y-修剪技术。我们展示了如何洞察，我们获得的可以用来显着提高Y-分裂器的性能相结合的修剪，并表明这种组合优于其他标签在这里研究，在高$p_T$。我们还对一系列方法的最佳参数值进行了分析估计，并与Monte Carlo研究的结果进行了比较。
2015-08-27 hep-ex hep-ph
ML-Based Top Taggers: Performance, Uncertainty and Impact of Tower & Tracker Data Integration
本研究比较了基于HLF的BDT与基于LLF的CNN/GNN上夸克标记器，发现结合量热器塔和径迹数据可提升性能，且LLF分类器在高横动量区域更优，但受蒙特卡洛模型影响大；堆叠BDT可增强性能并减少不确定性。
2023-09-04 hep-ex hep-ph
The fundamental limit of jet tagging: Beyond top jets
RWTH Aachen University（亚琛工业大学）
该研究针对粒子物理喷注标记问题，基于Transformer生成模型拓展最优极限研究至W、Z、H→gg喷注，发现极限差距具喷注依赖性，为标记器性能优化提供依据。
2026-08-03 hep-ph
Playing Tag with ANN: Boosted Top Identification with Pattern Recognition
在大型强子对撞机（LHC）上，许多对标准模型之外的物理学的研究都依赖于顶标记算法，该算法可以区分强子顶夸克和更常见的由轻夸克和胶子引发的喷流。我们注意到，强子量能器（HCAL）有效地采取了“数字图像”的每一个喷流，与像素强度给出的能量沉积在个别HCAL细胞。从这个角度来看，顶部标记成为一个规范的模式识别问题。有了这个动机，我们提出了一种新的顶部标记算法的基础上，人工神经网络（ANN），最流行的方法之一，模式识别。人工神经网络的大样本的助推顶部和轻夸克/胶子喷流进行训练，然后应用到独立的测试样本。人工神经网络标记器在蒙特卡罗研究中表现出优异的性能：例如，对于p_T在1100-1200 GeV范围内的喷流，可以实现60%的顶部标记效率和4%的错误标记率。我们讨论的物理特征的喷流识别的人工神经网络标签作为最重要的分类，以及人工神经网络标签和一些熟悉的顶部标记观测值和算法之间的相关性。
2015-01-23 hep-ex hep-ph
Deep-Learning Jets with Uncertainties and More
贝叶斯神经网络允许我们跟踪不确定性，例如在顶部标记中，通过学习标记器输出和误差带。我们说明了已建立的深度学习标记器的贝叶斯版本的主要特征。我们展示了他们如何从有限的训练样本中捕获统计不确定性，与射流能量尺度相关的系统学，以及通过堆积的稳定性问题。总而言之，贝叶斯网络提供了许多新的处理方法来理解和控制LHC的深度学习，而不会引入可见的先验效应，也不会影响网络性能。
2019-08-15 hep-ph
Fat Jets for a Light Higgs
在大型强子对撞机上，伴随着希格斯衰变到底夸克的顶夸克和希格斯玻色子的产生一直是一个备受争议的搜索渠道。最近，人们发现它不可行。我们展示了如何通过标记大质量希格斯粒子和顶喷流来观察它。为此，我们在复杂的QCD环境中构造了标准模型过程的助推top和Higgs标记。
2009-12-14 hep-ph
Top Tagging
顶标法是一种识别强顶夸克的新方法。它避免了重建单个顶部衰减产物，而是使用jet算法来重建整个顶部衰减。通常，包含重颗粒的几何大射流（脂肪射流）可以在其子射流成分的水平上进行分析。LHC的数据将很快使我们能够建立这种新的分析方法。我们讨论不同的标记算法，其关键QCD方面，目前可用的实验结果。对于标签及其不同应用的发展，这一审查应提供坚实的理论和算法的背景。
2011-12-19 hep-ph
Tagging the Higgs boson decay to bottom quarks with colour-sensitive observables and the Lund jet plane
我们研究的问题，区分$b$ -喷注产生的衰变的颜色单态，如希格斯玻色子玻色子，从那些起源于丰富的QCD背景。特别是，作为一个案例研究，我们专注于关联生产的矢量玻色子和希格斯玻色子玻色子衰变成一对$b$喷流，这是最近在大型强子对撞机上观察到的。我们考虑结合文献中提出的几个理论驱动的可观测量，与隆德喷流平面图像，以设计一个原始的$Hbb$标签。通过标准的机器学习算法组合可观测量，该算法在使用快速检测器模拟技术获得的事件上进行训练。我们发现，结合高层次的单变量可观的隆德喷气飞机提供了一个很好的歧视性能。我们还研究了依赖的标签上的不变质量的衰变粒子，以评估扩展到一个通用的$Xbb$标签。
2022-06-01 hep-ex hep-ph
Parton Shower Uncertainties in Jet Substructure Analyses with Deep Neural Networks
结合深度神经网络的机器学习方法一直是最近提出的新强子共振标记器的主题。这些方法需要在事件生成器生成的数据集上进行训练，其中真实的类标签是已知的。然而，在特定事件发生器上训练网络可能会使网络偏向于学习与该发生器中使用的QCD近似相关联的特征，这些特征在真实数据中不存在。因此，我们调查的部分子簇射的建模的变化的影响，使用强子W-玻色子在大型强子对撞机的射流图像，包括探测器相关的影响的深度神经网络标签的性能。通过研究Pythia，Herwig和Sherpa发电机样本的网络性能，我们发现对于固定信号效率，背景抑制的差异高达50%。我们还介绍和研究了一种方法，我们称之为缩放，用于实现基于神经网络的标签的尺度不变性。我们发现，这导致在很宽的范围内的射流横向动量的性能的改善。我们的研究结果强调了获得详细了解这些方法正在利用的射流物理学方面的重要性。
2016-10-14 hep-ex hep-ph
Novel $|V_{cb}|$ extraction method via boosted $bc$-tagging with in-situ calibration
提出一种在 LHC 上利用先进 boosted-jet 标记器识别 $bc$ 特征并通过 top-quark 衰变进行原位校准的新方法，显著提高了 $|V_{cb}|$ 测量精度并增强了 $H^{\pm} \rightarrow bc$ 搜索灵敏度。
2025-04-03 hep-ph
Tagging single Tops
顶标签识别和重建助推顶夸克已被建立作为一种新的工具，为众多的大型强子对撞机分析。我们展示了如何与一个光味或底部射流的单顶生产可以观察到在助推相空间制度。作为标记算法的一部分，完整的顶部重建允许我们定义一个独特的运动学角度，该角度可以清楚地区分不同的单顶部生产过程。
2012-07-19 hep-ex hep-ph
Application of deep learning in top pair and single top quark production at the LHC
我们展示了一个非常有效的标记器的性能适用于强子衰变的顶夸克对作为信号的基础上的深度神经网络算法，并与QCD多喷流背景事件进行了比较。在有限的计算资源下，我们观察到在顶夸克事件中性能的显著增强。我们还比较了现代机器学习方法，并在$\sqrt{s}=$ 14 TeV质子-质子对撞机上通过弱相互作用对顶夸克对和单顶夸克的产生进行了多变量分析。结合了最相关的已知背景过程。通过提升决策树（BDT），似然和多层感知器（MLP）的技术的分析进行训练，观察与传统的切割和计数的方法相比，性能。
2022-03-24 hep-ph
Finding top quarks with shower deconstruction
我们发展了一种标记强子衰变顶夸克喷注的新方法。该方法是簇射解构法的一种应用，簇射解构法是一种最大信息方法，以前曾用于识别衰变为底夸克的希格斯玻色子产生的喷流。我们标记一个观察到的喷流作为顶部喷流的基础上削减计算的变量，这是一个近似的比率的可能性，顶部喷流将有观察到的喷流的结构的可能性，一个非顶部QCD喷流将有这种结构。我们发现基于簇射解构的标记算法在区分QCD喷注和顶夸克喷注方面比其他公开可用的标记算法有更好的表现。
2016-12-20 hep-ex hep-ph
Computing $N$-subjettiness for boosted jets
射流子结构工具已被证明在许多高能粒子物理研究中是有用的。一个特殊的例子是区分或标记，来自电弱玻色子（信号）和标准QCD部分子（背景）之间的助推喷流。实现这一点的常见方法是切割射流内部的辐射的测量，即射流形状。在过去的几年里，射流子结构的分析计算已经允许更深入地了解这些工具和更有效的开发。然而，解析计算往往局限于射流形状较小的区域。本文介绍了一种新的微扰QCD方法，可以计算一般助推喷流的喷流形状，而不受上述限制。我们专注于一个例子常见的子结构文献：切割后的$N$ -subjettiness $τ_{21}$比的射流质量分布，扩展以前的工作相关的现象学的区域。我们比较我们的分析预测，蒙特卡罗模拟平原和SoftDrop梳理喷气机。我们使用我们的研究结果来构建分析去相关标签。
2018-09-12 hep-ph
How to Improve Top Tagging
在LHC数据的第一次测试中，我们介绍了一组纯粹的运动学顶部标记算法的改进和测试。首先，我们展示了如何不同的射流算法可以用于不同的横向动量制度。在重建中结合修剪和滤波可以显著提高信号与背景的比率，而较大的射流半径仅给出微小的改善。最后，底部标记可以被添加到顶部标记器，但至少对于HEPTopTagger来说，并没有改进运动选择算法。
2011-11-21 hep-ex hep-ph
Invariant Representation Driven Neural Classifier for Anti-QCD Jet Tagging
Mila — Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉——魁北克人工智能研究所）；Université de Montréal（蒙特利尔大学）
我们利用表征学习和基于神经网络的标准模型喷流分类任务中的归纳偏差来检测非QCD信号喷流。在建立喷流物理学中基于分类的异常检测框架时，我们证明，使用\emph{well-calibrated}和\emph{powerful enough feature extractor}，训练有素的\emph{mass-decorrelated}监督标准模型神经喷流分类器可以作为一个强大的通用反QCD喷流标记器，有效地减少QCD背景。施加\emph{data-augmented}质量不变性（从而解耦主导因素）不仅有利于背景估计，而且还诱导更多的子结构感知表示学习。我们能够为所有考虑的测试信号达到出色的标记效率。在最好的情况下，我们达到了51的背景拒绝率和3.6的显着改善因子在50%的信号接受，与射流质量去相关。这项研究表明，监督标准模型射流分类器在一般新物理搜索中具有很大的潜力。
2022-10-17 cs.LG hep-ex hep-ph
Dimension six effective operators in $t$-channel single top production and decay at NLO in QCD
本文综述了LHC 13唯象研究六维有效算符对QCD非线性光学t通道单顶过程的包含截面和微分分布的影响。
2018-11-29 hep-ph
Top quark and QCD physics at e+e- linear colliders: recent progress
本文回顾了在上次线性对撞机研讨会之后，在未来的e+e-线性对撞机上进行的关于顶夸克物理和QCD物理的研究。
2003-02-12 hep-ph
Next-to-next-to-next-to-leading order QCD prediction for the top anti-top S-wave pair production cross section near threshold in e+ e- annihilation
我们提出了在S波主导态下，在接近阈值的正负电子碰撞中产生顶-反顶夸克对的三阶QCD预言。我们观察到的理论不确定性显着减少，并讨论了顶夸克的质量和宽度的敏感性。
2015-06-23 hep-ph
What Will LC Tell Us on Top/QCD ?
本文简要介绍了线性对撞机（LC）上Top/QCD研究的现状，并将其分为两类：标准模型内的研究和标准模型外的研究。
2004-07-28 hep-ph
SUSY QCD corrections to the polarization and spin correlations of top quarks produced in e+e- collisions
考虑初始粒子的任意纵向极化，计算了e+e碰撞中产生的顶夸克的极化和自旋关联的超对称QCD修正.
2003-01-17 hep-ph
Impact of SUSY-QCD corrections on top quark decay distributions
计算了极化顶夸克半轻子衰变模$t(\uparrow)\to b l^+ν_l$的衰变分布的超对称QCD修正。作为一个副产品，我们重新调查的超对称量子色动力学修正的总衰变宽度$Γ(t\to W^+b)$和解决的文献中的两个先前的结果之间的差异。
2002-07-12 hep-ph
Top quark pair production and decay at hadron colliders: Predictions at NLO QCD including spin correlations
我们提出的结果在非线性QCD的强子产生和衰变的顶夸克对，考虑到ttbar自旋相关。
2002-09-18 hep-ph
QCD corrections to FCNC single top production at HERA
本文计算了HERA对撞机EP碰撞中由味变中性流（FCNC）介导的单顶夸克产生的截面的一阶QCD修正。我们发现，由于QCD尺度的选择的不确定性显着降低。本研究的动机是目前的实验工作的限制FCNC单顶截面。
2003-03-04 hep-ph
On the NNLO QCD corrections to single-top production at the LHC
本文用全微分方法计算了在LHC上产生单顶夸克的t通道机制的NNLO QCD修正。我们在结构函数近似下，分别计算了对轻、重夸克线的QCD修正，忽略了两者之间的动力学串扰。被忽略的贡献，这是第一次出现在NNLO，是颜色抑制，预计将是次显性。在这个近似下，我们发现，对于总的截面，非线性光学QCD修正是在百分之几的范围内，因此，是可比的非线性光学QCD修正。我们还发现，一旦纳入NNLO QCD修正，单顶产生的理论预测的标度独立性显着提高。此外，我们显示这些结果的变化，如果削减上的顶夸克的横向动量的应用，并推导出NNLO QCD预测的比例的单顶和单反顶生产截面在8 TeV的LHC。
2014-04-28 hep-ph
QCD renormalization for the top-quark mass in a mass geometrical mean hierarchy
顶夸克质量的$QCD$重整化是在质量几何平均等级$m_d m_b = m_s^2$和$m_u m_t = m_c^2$中计算的。得到了物理质量$m_t(m_t) = 160 {\pm} 50 GeV$，与电弱精密测量结果符合得很好.
1992-04-13 hep-ph
Semileptonic decays of polarised top quarks: V + A admixture and QCD corrections
在一般手征守恒的tbW顶点上分析了极化顶夸克的半轻子衰变。本文计算了QCD耦合中α_s级带电轻子和中微子的双微分分布。我们提出了这些QCD修正的紧凑参数化，应该是有用的，为未来的调查的顶部衰变顶点的结构的基础上的大数据样本。
2003-08-28 hep-ph
The Top Quark, QCD, and New Physics
顶夸克在完成标准模型夸克部门的作用进行了审查，随着生产，衰变和顶夸克性质的理论限制的讨论。特别注意顶夸克作为微扰QCD的实验室。作为在顶夸克扇区中QCD修正的相关性的例子，详细讨论了使用相空间切片算法计算次-首阶QCD的$e^+e^-\to t {\bar t}$和精确测量顶夸克质量的意义。在次-首阶QCD中，给出了在$e^+e^-$或强子碰撞中伴随产生的一个$t {\bar t}$对和一个希格斯玻色子，并强调了它对测量顶夸克汤川耦合的重要性.重顶夸克质量的模型建设者的影响进行了简要的审查，与最小的超对称标准模型和topcolor讨论作为具体的例子。
2003-03-21 hep-ph
Top Decay and Bottom Fragmentation in NLO QCD
我们应用微扰碎裂方法研究了顶衰变中的底碎裂。给出了top衰变中b夸克和b味强子的能谱
2002-05-09 hep-ph
NLO QCD corrections to WWbb production and top quark observables
我们给出了一个W+W-对和两个b-喷注的产生的非线性QCD修正，包括W玻色子的轻子衰变。考虑了单共振和非共振顶夸克的贡献。我们还讨论了与顶夸克质量测量和顶夸克不对称性相关的观测量。
2013-12-24 hep-ph
Final state QCD corrections to off-shell single top production in hadron collisions
本文研究了强子对撞机能区末态QCD对衰变$W$的离壳层单顶产生的辐射修正。末态QCD辐射使产生的顶部不变质量的树级Breit-Wigner分布发生畸变，而峰值位置保持不变。精确单圈QCD计算和窄宽度近似在预测截面、强子横能量分布和底轻子不变质量分布方面是一致的。
1996-07-16 hep-ph
Decays of polarized top quarks to lepton, neutrino and jets at NLO QCD
计算了在离壳中间体$W$玻色子与QCD耦合中极化顶夸克$t\to \ell ν_\ell + b{\rm jet} + {\rm jet}$次领先阶（NLO）的半轻子衰变的微分速率和总速率.我们提出了几个规范化的分布，特别是那些反映$t$自旋分析能力的轻子，b喷注和$W^+$玻色子在LO和NLO QCD。
2014-01-23 hep-ph
QCD Corrections to Spin Correlations in Top Quark Production at Lepton Colliders
在轻子对撞机上研究了顶夸克产生的量子色动力学中，自旋关联在类属自旋基下的超前阶。尽管这些辐射修正导致了顶夸克的反常伽马/Z磁矩，并允许单个实胶子发射，但它们对顶夸克自旋取向的影响非常小。结果表明，即使在O（alpha_{s}）量子色动力学修正后，极化轻子碰撞中的顶夸克（或反顶夸克）仍以基本上唯一的自旋组态产生.
1998-10-08 hep-ph
Supersymmetric QCD corrections to single top quark production at hadron colliders
在最小超对称标准模型下，计算了费米实验室Tevatron和CERN大型强子对撞机上单顶产生的超对称QCD修正总截面。结果表明，对于s通道和t通道，超对称QCD修正最多为1%左右，但对于相关的产生过程，超对称QCD修正显著增加了总截面，对于大多数参数值，超对称QCD修正可以达到6%左右.
2007-01-03 hep-ph
The Supersymmetric QCD Radiative Corrections to Top Quark Semileptonic Decays
考虑了顶夸克半轻子衰变$t\to b \bar{l} {ν_l}$的单圈超对称QCD修正。修正被发现，以减少衰减宽度。在仍然可以接受的参数空间中，对顶夸克半轻子衰变宽度变化百分比的修正可以达到-0.7%的水平。
1999-02-16 hep-ph
