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arXiv 2202.00686hep-ph
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LHC喷注中的异常是什么?

What's Anomalous in LHC Jets?

Thorsten Buss, Barry M. Dillon, Thorben Finke, Michael Krämer, Alessandro Morandini, Alexander Mück, Ivan Oleksiyuk, Tilman Plehn

AI总结:

本文探讨了在LHC喷注中通过概率密度估计定义异常的方法,包括k-means聚类、Dirichlet变分自编码器和可逆神经网络,并评估了它们在暗物质领域喷注场景中的优势与局限。

摘要:

寻找异常是LHC的重要动机,并有助于定义包括触发器在内的关键分析步骤。我们讨论了如何通过概率密度估计来定义LHC异常的具体例子,这些估计在物理空间或适当的神经网络潜空间中进行评估,并讨论了选择适当数据参数化时的模型依赖性。我们以经典k-means聚类、Dirichlet变分自编码器和可逆神经网络为例进行说明。对于来自暗物质领域的喷注的两个特别具有挑战性的场景,我们评估了每种方法的优势和局限性。

英文摘要:

Searches for anomalies are a significant motivation for the LHC and help define key analysis steps, including triggers. We discuss specific examples how LHC anomalies can be defined through probability density estimates, evaluated in a physics space or in an appropriate neural network latent space, and discuss the model-dependence in choosing an appropriate data parameterisation. We illustrate this for classical k-means clustering, a Dirichlet variational autoencoder, and invertible neural networks. For two especially challenging scenarios of jets from a dark sector we evaluate the strengths and limitations of each method.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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