Boosted-bottom jet tagging and BSM searches
我提出了一个新的计划标记助推重味喷流称为“$μ_x$标记”和它的应用TeV尺度物理超越标准模型。使用介子从B强子衰变定义一个特定的组合“x”的角度信息，和射流子结构变量，我们确定一个干净的（$ε_{\mathrm{fake}}/ε_b\sim 1/100$）良好的效率（$ε_b = 14\%$）标签。我证明了这个新方案的有用性，显示了发现疏脂$Z^\prime\to b\bar b$和$tH^\pm\to t t b$的范围。
2016-05-13 hep-ex hep-ph
b-Tagging Algorithms and their Performance at ATLAS
识别含有B强子的喷流的能力对于ATLAS等通用实验的高pT物理计划非常重要。b-标记对于选择非常纯的顶夸克样本、对于研究优选地耦合到重物体的标准模型或超对称希格斯玻色子、对于否决几个物理通道的背景以及最终对于搜索标准模型之外的新物理（如超对称粒子或重规范玻色子）特别有用。在回顾了用于识别B-Jets的算法之后，讨论了它们的预期性能以及所选关键成分（如跟踪器中的残余未对准）的影响。展望了用di-jet事件和ttbar事件测量前几百pb-1数据的b标记性能。最后总结了b标记的三个不同的物理用例。
2008-11-04 hep-ex
Exploring jets: substructure and flavour tagging in CMS and ATLAS
本文综述了ATLAS与CMS在喷注子结构和味标记中采用的前沿技术，包括先进神经网络、注意力机制和对抗训练，并通过比较分析揭示其异同与优劣。
2024-10-18 hep-ex
On the Charged Fragments Tagging in the ATLAS Detector during the 2025 Oxygen Campaign
Warsaw University（华沙大学）；Institute of Nuclear Physics Polish Academy of Sciences（波兰科学院核物理研究所）
本文介绍了2025年LHC氧-氧、质子-氧和氖-氖对撞中，利用ATLAS前向质子探测器（AFP）标记带电碎片，并展示了初步分析结果。
2026-06-02 hep-ex
Flavour tagging with graph neural networks with the ATLAS detector
本文介绍 ATLAS 基于图神经网络的最新 $b$-tagging 算法，并报告其在 13.6 TeV Run 3 质子-质子碰撞数据中的初步性能及 HL-LHC 预期表现。
2023-06-07 hep-ex
Interplay of Traditional Methods and Machine Learning Algorithms for Tagging Boosted Objects
本文综述了LHC上增强希格斯玻色子和顶夸克的标记方法，研究传统喷注子结构方法与机器学习算法的结合，以提升可解释性并构建适用于标准模型及新物理的混合标记器。
2024-08-02 hep-ex hep-ph
Tagging Boosted Ws with Wavelets
本文提出了一种基于小波变换的区分QCD背景和助推重粒子强子衰变的新方法。作为初步探索，我们说明了强子$W$玻色子衰变的特殊情况下的技术，比较它的“质量下降”削减目前使用的大型强子对撞机实验。我们应用小波切割，利用互补信息，并结合质量下降削减的结果在发现达到强子$W$玻色子的最终状态在很宽的横动量范围内的改进$\sim$ 7%。
2014-04-07 hep-ex hep-ph
Searches with Boosted Objects
随着大型强子对撞机继续探索TeV范围内的能量，助推物体--横向动量大于其质量两倍的粒子--变得越来越重要。搜寻标准模型之外的新现象的灵敏度关键取决于它们独特的探测器特征的有效重建和识别（标记）。这篇文章回顾了ATLAS和CMS实验对新物理学的研究，这些实验依赖于重建和识别助推顶夸克以及助推$W$、$Z$和希格斯玻色子。一个特别强调的是放在不同的子结构技术和标记算法的顶夸克和玻色子所采用的两个实验。
2014-11-13 hep-ex
A continuous calibration of the ATLAS flavour-tagging classifiers via optimal transportation maps
EUROPEAN ORGANISATION FOR NUCLEAR RESEARCH (CERN)（欧洲核子研究组织（CERN））
本文针对ATLAS味标记算法提出基于最优运输映射的连续校准方法，利用t̄t数据推导模拟中喷注分类概率修正，实现模拟与观测闭合，为LHC分析及高维修正提供新可能。
2025-11-13 hep-ex
The Time Substructure of Jets and Boosted Object Tagging
我们开始研究的时间子结构的喷气机，动机的事实，即下一代的探测器在粒子对撞机将解决的时间尺度上的喷气成分到达。这种效应与强子化直接相关，强子化将部分子转变为具有速度分布的大质量强子。我们回顾了喷流强子的速度分布的基本预测，并提出了应用这一信息的背景下，助推对象标记。注意到速度分布是由终止于引发喷流的部分子上的色弦的性质决定的，我们观察到，源自增强色单态的喷流，如标准模型电弱玻色子，将表现出相对于类似喷流能量的QCD喷流增强的速度分布。我们发现，通过执行一个简单的削减相应的分布带电强子到达时间在检测器上，我们可以区分QCD喷气机，否则会给一个假阳性下一个传统的基于空间子结构的提升对象标记。
2021-07-15 hep-ex hep-ph
Investigating light NMSSM pseudoscalar states with boosted ditau tagging
我们研究了由暗物质和希格斯数据激发的次最小超对称标准模型的一类实现，其中最轻的赝标量希格斯玻色子质量小于底夸克质量的两倍，大于τ轻子质量的两倍。在这种情况下，最轻的赝标量希格斯玻色子可以在大型强子对撞机中从较重的超伴子的衰变中大量产生，并将主要进一步衰变为一对通常被提升的τ轻子。我们利用一个增强的对象标记技术，旨在标记这样的ditau喷流，并估计的灵敏度的LHC所考虑的超对称方案与20至50~fb $^{-1}$的质子-质子碰撞的质心能量为13~TeV。
2016-05-18 hep-ex hep-ph
The dependency of boosted tagging algorithms on the event colour structure
事件颜色结构的影响上的性能的Johns-Hopkins，CMS，HEPToptagger和N-Subjettiness算法的研究通过研究色单重态和色八重态共振衰减到顶夸克对。由于每个共振的不同色荷，观察到顶部标记效率的巨大差异。这些差异被量化为算法参数、喷流大小参数和将轻夸克和胶子错误识别为顶级候选者的概率的函数。我们建议，未来的实验搜索将受益于优化算法参数的选择，以尽量减少这种来源的模型依赖性。
2012-07-25 hep-ex hep-ph
Differential cross-section measurements of boosted top quarks at $\sqrt{s} = 13$ TeV with the ATLAS detector
本文介绍了高增强顶夸克的微分截面测量。所使用的数据集具有$3.2$ fb $^{-1}$的积分光度，在2015年欧洲核子研究中心大型强子对撞机的ATLAS探测器上以$\sqrt{s}=13$ TeV的质心能量记录。事件选择在轻子+喷流通道，包含一个孤立的轻子和一个大半径的喷流，被确定为起源于顶夸克使用子结构标记技术。展开测量的横向动量和绝对快度分布，以消除检测器的影响，并比较了一系列的蒙特卡罗模拟。横向动量分布表明，所有的Monte Carlo发生器预测的光谱比观测到的数据，而快度分布之间的MC和数据吻合得很好。
2017-02-28 hep-ex
Differential $t\bar{t}$ cross-section measurements using boosted top quarks with 139 fb$^{-1}$ of ATLAS data
本文介绍了在欧洲核子研究中心的ATLAS实验中进行的两次微分截面测量的初步结果。测量主要集中在~轻子+喷注中的顶-反顶夸克对产生和高横动量顶夸克运动学区的~全强子通道。这两次测量都使用了ATLAS探测器在2015-2018年收集的大型强子对撞机13 TeV质子-质子碰撞的完整运行2数据，对应于139 fb $^{-1}$的积分亮度。将测量的光谱与标准模型的预测进行比较。它们也被用来限制标准模型的有效场论扩展的威尔逊系数。
2022-02-10 hep-ex
b tagging in ATLAS and CMS
目前在高能碰撞实验中研究的许多物理信号都导致了重味夸克喷注的终态。本文回顾了ATLAS和CMS协作组在大型强子对撞机Run2数据采集期间开发的重味喷流识别算法。讨论了2015年和2016年数据分析中使用的算法相对于以前数据采集期的改进，以及考虑到未来几年数据采集的持续发展。测量数据的算法的性能，以及专用的技术，用于识别重味喷流的事件与助推拓扑结构也被提出。最后讨论了在高亮度LHC阶段所预期的复杂环境中重味喷流识别的有效性。
2017-09-05 hep-ex
Transforming jet flavour tagging at ATLAS
EUROPEAN ORGANISATION FOR NUCLEAR RESEARCH (CERN)（欧洲核子研究组织（CERN））
ATLAS引入GN2算法，利用变压器技术提升喷注风味标记性能，实现更高的c喷注拒绝率和更高效的b喷注标记，推动重味喷注相关物理研究。
2026-01-26 hep-ex
A search for ttbar resonances in lepton+jets events with highly boosted top quarks collected in pp collisions at sqrt(s) = 7 TeV with the ATLAS detector
我们对2011年在大型强子对撞机上利用ATLAS实验收集到的2.05 fb^-1的质子-质子碰撞数据（sqrt（s）= 7 TeV）进行了高质量顶夸克对共振产生的研究。这种对轻子+喷流末态的分析是专门为高度提升的顶夸克衰变产生的特定拓扑而设计的。观察到的ttbar不变质谱被发现是兼容的标准模型的预测和95%的可信度水平的上限上的ttbar生产率，通过新的大量的国家。在窄的1 TeV共振的产生截面乘以分支分数上设定0.7pb的上限。质量小于1.5 TeV的卡鲁扎-克莱因胶子被排除在外。
2012-09-21 hep-ex
Machine Learning Algorithms for $b$-Jet Tagging at the ATLAS Experiment
Yale University（耶鲁大学）
将$b$ -夸克引发的喷流与来自较轻夸克的喷流（$b$ -标记）分离是欧洲核子研究中心大型强子对撞机ATLAS物理计划的基本工具。最强大的$b$标记算法将来自低级标记器的信息结合到机器学习分类器中，利用重建的轨迹和顶点信息。使用模拟事件探索现代深度学习技术的潜力，并将其与更传统的分类器（如提升决策树）进行比较。
2017-11-23 cs.LG hep-ex
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
Identification of boosted, hadronically decaying W bosons and comparisons with ATLAS data taken at $\sqrt{s} = 8$ TeV
本文报告了一个详细的研究技术，用于识别增强，强子衰变$W$玻色子使用20 fb $^{-1}$质子碰撞数据收集的ATLAS探测器在大型强子对撞机在质心能量$\sqrt{s} =$ 8 TeV。一系列优化信号射流质量分辨率的技术与各种射流子结构变量相结合。这些研究的结果在蒙特卡罗模拟表明，一个简单的成对组合的修饰喷流质量和一个子结构变量可以提供一个50%的效率识别$W$玻色子的横向动量大于200 GeV，同时保持多喷流的背景效率为2-4%的喷流具有相同的横向动量。这些信号和背景效率在用于选择标记技术的数据中得到证实。
2016-03-23 hep-ex
Tagging a Boosted Top quark with a $τ$ final state
本文提出一种在半轻子衰变道中利用末态τ轻子标记增强顶夸克的方法，通过子喷注重聚类、b/τ识别及运动学变量和多变量分析，在约3%背景效率下实现约77%信号效率，并推广至极化顶夸克和重BSM粒子标记。
2023-06-03 hep-ex hep-ph
Performance of top-quark and $W$-boson tagging with ATLAS in Run 2 of the LHC
本文介绍了在大型强子对撞机ATLAS实验上记录的$\sqrt{s}$ = 13 TeV的$pp$碰撞中强子衰变顶夸克和$W$玻色子的标记器性能。研究了一套基于射流形状观测量的技术，以确定一组用于物理分析的最佳切割标记器。扩展的研究，以评估效用的组合的子结构可观的多变量标记使用提升决策树或深度神经网络与基于两个变量组合的标记。此外，对于高度提升的顶夸克标记，提出了一种基于喷流成分输入的深度神经网络以及对淋浴解构技术的重新优化。在2015年和2016年期间收集的数据中研究了这些标记器的性能，这些数据对应于$t\bar{t}$和$γ+$射流的36.1 fb $^{-1}$以及双射流事件拓扑的36.7 fb $^{-1}$。
2019-06-04 hep-ex
Boosted $W/Z$ Tagging with Jet Charge and Deep Learning
我们证明，使用深度学习和喷流电荷变量，与传统的基于切割和基于BDT的方法相比，可以显着改进增强的强子衰减弱规范玻色子的分类。我们构建了用于$W^+$与$W^-$和$Z$与$W$区分的二元标记器，以及用于$W^+$ / $W^-$ / $Z$区分的总体三元分类器。除了一个简单的卷积神经网络（CNN），我们还探索了两个CNN的组合，在射流$p_{T}$和射流电荷通道中具有不同的层数。我们发现，这种新的结构，特别是当考虑的$Z$玻色子作为信号，提高了性能。本文提出的方法可以增强SM测量中的物理势，并寻找对弱规范玻色子的电荷敏感的新物理。
2020-03-19 hep-ex hep-ph
Improved reconstruction of highly boosted $τ$-lepton pairs in the $ττ\rightarrow(μν_μν_τ)({hadrons}+ν_τ)$ decay channels with the ATLAS detector
本文提出在ATLAS探测器中移除缪子信息以重建高boosted $τ_{had}$的新方法，将效率提升至孤立$τ_{had}$水平，并利用$Z\ ightarrowτ_μτ_{had}$数据验证了其有效性，从而增强了boosted $τ_μτ_{had}$道的事例灵敏度。
2025-07-08 hep-ex
Search for new phenomena with large jet multiplicities and missing transverse momentum using large-radius jets and flavour-tagging at ATLAS in 13 TeV $pp$ collisions
搜索粒子衰变产生一个大的射流多重性和不可见的粒子。事件选择对孤立电子或μ子的存在施加否决权，并对b标记喷流的数量和大半径喷流质量的标量和施加附加要求。在探索了$\sqrt{s}=13~\mathrm{TeV}$的LHC质子-质子碰撞的完整ATLAS 2015-2016数据集之后，对应于积分亮度的36.1 fb $^{-1}$，没有发现物理学超越标准模型的证据。结果被解释的背景下，简化模型的灵感来自R-宇称守恒和R-宇称违反超对称性，其中胶子是成对产生的。还考虑了现象学最小超对称标准模型中的更一般的模型。
2017-08-09 hep-ex
W-jet Tagging: Optimizing the Identification of Boosted Hadronically-Decaying W Bosons
本文提出了一种利用喷注子结构区分强增强子衰变W喷注和QCD喷注的方法。以前的方法，如过滤/质量下降方法，可以给一个因子的S/sqrt（B）的改善为喷注pT > 200 GeV。相比之下，包括新判别式（如R-核心）的多变量方法（其表征W-射流的形状、次射流平面流和修整灵敏度）显示出在S/sqrt（B）中提供了约5倍的更大的改进因子。对于纵向极化的W，例如来自许多新物理模型的W，区分度甚至更好。比较不同的蒙特卡罗模拟，我们观察到一些变量的敏感性的基础事件，然而，即使是保守的估计，多变量的方法是非常强大的。应用半轻子WW共振搜索和所有强子W+喷流搜索在大型强子对撞机进行了讨论。实现我们的W-jet标记算法的代码可在http://jets.physics.harvard.edu/wtag上公开获得
2011-05-10 hep-ex hep-ph
Identification techniques for highly boosted W bosons that decay into hadrons
在大型强子对撞机能量体系中寻找新物理的过程中，区分由高横动量W玻色子衰变产物合并产生的单喷流物体和由单部分子引发的喷流变得越来越重要。算法被定义为识别不同信号的W喷流，使用的技术也适用于其他玻色子到强子的衰变，导致一个单一的喷流，如那些从高度提升的Z和希格斯玻色子玻色子。标记W喷流的效率测量的数据收集与CMS检测器的质心能量为8 TeV，对应的积分亮度为19.7反femtobarns。W标记的数据的性能进行了比较，从几个Monte Carlo模拟器的预测。
2014-12-09 hep-ex
Tagging highly boosted top quarks
对于高能顶夸克，衰变t->bqq'的产物是准直的。如果粒子喷射分离接近量热计粒度，则仅使用量热计信息不再能够解决3叉衰变结构。我们提出了一种新的方法，HPTTopTagger，使用轨道的带电粒子内的脂肪喷流找到顶夸克的横向动量pT >1 TeV。跟踪信息由脂肪喷射能量的热量计测量补充，以消除对带电粒子与中性粒子比率中的喷射到喷射波动的敏感性。我们表明，与HPTTopTagger，疏轻子的窄质量Z'玻色子的质量为3 TeV，可以发现使用300/fb的14 TeV的LHC数据。
2014-02-03 hep-ex hep-ph
Performance of $b$-Jet Identification in the ATLAS Experiment
识别含有$b$强子的喷流对于大型强子对撞机上ATLAS实验的物理方案非常重要。几种算法来识别含有$b$强子的喷流，从那些基于重建的包容性的第二顶点或存在的轨道与大碰撞参量的组合标记算法，利用多变量判别。提出了一种基于喷流内部μ子重构的独立的$b$标记算法和在线触发中使用的$b$标记算法，并用多种互补方法测量了$b$标记喷流的效率、$c$标记喷流的效率和对淡味喷流的错误率。标定结果以标度因子的形式表示，标度因子定义为数据中的效率（或错误率）与模拟中的效率之比。对于$b$喷流，存在一种以上的校准方法，考虑到统计相关性以及系统不确定性来源的相关性，将各种分析的结果结合起来。
2016-04-05 hep-ex
ATLAS measurements of the properties of jets for boosted particle searches
测量的高横向动量射流的性质，在质子-质子碰撞中产生的质心能量为sqrt（s）= 7 TeV。这些数据对应的积分亮度为35 pb ^-1，是在2010年用ATLAS探测器收集的。用距离参数R = 0.6和1.0，横向动量pT> 300 GeV，赝快度|eta| <2的反kt算法重建了喷流，测量了喷流质量、宽度、偏心率、平面流和倾斜度。的测量进行比较，以配合领先的对数部分子阵雨领先的顺序，或下一个领先的顺序，矩阵元素的蒙特卡罗发电机的期望。生成器描述了射流的一般特征，尽管在某些分布中观察到差异。
2013-03-23 hep-ex
Fast $b$-tagging at the high-level trigger of the ATLAS experiment in LHC Run 3
ATLAS实验在LHC Run 3中引入了一个基于神经网络的快速$b$-tagger作为低精度过滤器，在硬件触发器后运行以缓解径迹重建的计算压力，在仅降低约2%信号效率的情况下将高级触发器输入率降低五倍。
2024-11-13 hep-ex
A new method to distinguish hadronically decaying boosted $Z$ bosons from $W$ bosons using the ATLAS detector
粒子在强子喷注内的分布产生的增强$W$和$Z$玻色子的衰变可以用来区分这种喷注从连续背景。鉴于喷流已被确定为可能导致的强子衰变的增强$W$或$Z$玻色子，本文提出了一种技术，进一步区分$Z$玻色子从$W$玻色子。使用的变量是射流质量，射流电荷，和b标记判别。从这些变量的似然标记器构造和测试中的模拟$W'\rightarrow WZ$的玻色子在横向动量范围200 GeV $<p_{T}<$ 400 GeV的$\sqrt{s}=8$ TeV $pp$碰撞的ATLAS探测器在LHC。对于$ε_Z=$的$Z$ -玻色子标记效率90%、50%和10%，可以分别实现1.7、8.3和1000的$W^+$ -玻色子标记拒绝因子（$1/ε_{W^+}$）.由于缺乏高$p_{T}$、强子衰变$Z$玻色子的纯样品，不可能在数据中测量这些效率。然而，建模的标签输入增强$W$玻色子的研究数据中使用的$t\bar{t}$丰富的样本事件在20.3 FB $^{-1}$的数据在$\sqrt{s}=8$ TeV。输入在不确定性中得到了很好的建模，这建立了对预期标记器性能的信心。
2016-05-31 hep-ex
Reconstruction and identification of boosted di-$τ$ systems in a search for Higgs boson pairs using 13 TeV proton$-$proton collision data in ATLAS
在本文中，重建和识别强子衰变$τ^+τ^-$对与一个大的洛伦兹助推，称为双$τ$标签的新技术，开发和使用的ATLAS实验在大型强子对撞机的第一次。在共振希格斯玻色子玻色子对产生的搜索中采用了基准二- $τ$标记选择，其中一个希格斯玻色子玻色子衰变为增强的$b\bar{b}$对，另一个衰变为增强的$τ^+τ^-$对，其中两个强子衰变的$τ$ -轻子处于终态。使用139 fb $^{-1}$的质子$-$质子碰撞数据记录在一个中心的质量能量为13 TeV，的二- $τ$标签的效率被确定和与夸克或胶子引发的喷流被误认为二- $τ$对象的背景估计。在质量范围为1 $-$-3 TeV的相同数据集上，对胶子$-$胶子融合并衰变为两个希格斯玻色子产生的重、窄、标量共振进行了研究.没有观察到与标准模型预测的偏差，并且在该模型上设置了95%置信水平的排除限制。
2020-12-21 hep-ex
Measurements of $b$-jet tagging efficiency with the ATLAS detector using $t\bar{t}$ events at $\sqrt{s}=13$ TeV
识别含有$b$ -强子的喷流（$b$ -喷流）的效率是使用高纯度的双轻子顶夸克-反夸克对（$t\bar{t}$）样本测量的，该样本选自ATLAS探测器在2015年和2016年收集的36.1 fb $^{-1}$数据，这些数据来自大型强子对撞机在质心能量$\sqrt{s}=13$ TeV下产生的质子-质子碰撞。使用两种方法从$t\bar{t}$事件中提取效率，组合似然方法和标记和探测方法。不使用$b$标记信息的提升决策树用于选择其中存在两个$b$喷射的事件，这减少了喷射的味道的建模中的主要不确定性。提取的效率射流在横向动量范围从20到300 GeV，与数据模拟的比例因子计算比较使用碰撞数据的预测的效率测量。这两种方法给出了兼容的结果，并实现了类似的精度水平，测量数据模拟的比例因子接近统一的不确定性范围从2%到12%，这取决于射流的横向动量。
2018-09-03 hep-ex
Search for light resonances decaying to boosted quark pairs and produced in association with a photon or a jet in proton-proton collisions at $\sqrt{s}=13$ TeV with the ATLAS detector
这封信提出了一个新的光共振衰变到夸克对和产生的高$p_{\textrm{T}}$光子或喷流的搜索。该数据集由质子-质子碰撞组成，由大型强子对撞机的ATLAS探测器记录的质量中心能量为$\sqrt{s}=13$ TeV的积分亮度为36.1 fb $^{-1}$。共振候选者被确定为大量的大半径射流与子结构一致的粒子衰变成夸克对。检查候选物的质谱是否超过背景的局部过量。没有证据表明，一个新的共振观察到的数据，这是用来排除一个lepto-phobic轴矢量$Z^\prime$玻色子的生产。
2018-12-11 hep-ex
Mass Unspecific Supervised Tagging (MUST) for boosted jets
喷流识别工具对于LHC和未来对撞机的新物理研究至关重要。我们引入的概念，质量非特异性监督标记（MUST），它依赖于考虑射流质量和横向动量在很宽的范围内变化作为输入变量-连同射流子结构观测值-的多变量工具。这种方法不仅提供了一个有效的任意范围内的射流质量和横向动量的单个taggers，但也是一个最佳的解决方案，为当前taggers固有的质量相关问题。通过训练神经网络，我们建立了MUST启发的通用和多管齐下的射流标记器，当用各种新的物理信号进行测试时，它们的性能明显优于实验中常用的变量，以区分信号和背景。这些标记器也能有效地识别出它们没有被训练过的信号。还可以建立标记器来确定高度的信心，喷射的分叉，这在发现新的物理信号的情况下是至关重要的。
2021-03-02 hep-ex hep-ph
Measurement of the charge asymmetry in highly boosted top-quark pair production in $\sqrt{s} =$ 8 TeV $pp$ collision data collected by the ATLAS experiment
在$pp \rightarrow t\bar{t}$过程中，顶夸克和反顶夸克的角分布预计会呈现出微妙的差异，这可能会被标准模型中不包括的过程所增强。这封信提出了一个测量的电荷不对称性的事件中，顶夸克对产生了一个大的不变质量。分析的20.3 FB $^{-1}$的$pp$碰撞数据在$\sqrt{s} =$ 8 TeV的ATLAS实验收集的LHC，使用重建技术专门设计的衰变拓扑结构的高度提升顶夸克。在一个基准区域的电荷不对称性与大不变质量的顶夸克对（$m_{t\bar{t}} > $ 0.75 TeV）和绝对快度差的顶夸克和反顶夸克候选人内的$-$ 2 $ < |y_t| - |y_{\bar{t}}| <$ 2测量为4.2 $\pm$ 3.2%，在次领先的顺序与标准模型预测一致。还介绍了三个$t\bar{t}$质量箱中的差分测量。
2016-11-18 hep-ex
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
Tagging ultra-boosted jets at FCC-hh using machine learning techniques
Indian Institute of Science（印度科学研究所）；Indian Institute of Technology, Kanpur（坎普尔印度理工学院）
针对FCC-hh极高横动量下超增强喷注识别的实验挑战，采用XGBoost和CNN方法区分信号喷注与QCD背景，验证了其在未来FCC-hh新物理寻找中的应用潜力。
2025-11-15 hep-ex hep-ph
Search for Lorentz-boosted di-$τ$ resonances produced in association with top quark pairs in $\sqrt{s}=13$ TeV pp collisions with the ATLAS detector
EUROPEAN ORGANISATION FOR NUCLEAR RESEARCH (CERN)（欧洲核子研究中心）
利用ATLAS探测器在√s=13 TeV质子-质子碰撞数据中，寻找与顶夸克对伴随产生的洛伦兹增强双τ共振态，未发现超出标准模型的显著偏差，给出了可见截面及双希格斯二重态模型信号的相关上限限制。
2026-07-31 hep-ex
Search for boosted low-mass resonances decaying into hadrons produced in association with a photon in pp collisions at $\sqrt{s}=$13 TeV with the ATLAS detector
本研究利用ATLAS探测器140 fb⁻¹的13 TeV pp碰撞数据，通过初始态辐射光子触发并搜索与光子反冲的双分支子结构大半径喷注不变质量谱，寻找20-100 GeV低质量强子衰变共振态，结果与标准模型一致并设定Z'耦合上限。
2025-04-15 hep-ex
Identifying Boosted Objects with N-subjettiness
我们介绍了一种新的喷流形状-N-subjettiness-旨在识别增强强子衰变的对象，如电弱玻色子和顶夸克。结合喷注不变质量切割，N-从属性是一个有效的鉴别变量，用于标记助推物体和拒绝具有大不变质量的QCD喷注的背景。在增强的W玻色子和顶夸克的效率研究中，我们发现30%的标记效率是可以实现的假率为1%。我们还考虑了发现新的重共振，衰减到对助推对象的潜力，并发现显着的改善是可能的使用N-subjettiness。以这种方式，N-subjettiness结合了射流形状的优势，在以前的射流子结构算法中看到的鉴别能力。
2011-01-25 hep-ex hep-ph
Calibration of the light-flavour jet mistagging efficiency of the $b$-tagging algorithms with $Z$+jets events using 139 $\mathrm{fb}^{-1}$ of ATLAS proton-proton collision data at $\sqrt{s} = 13$ TeV
该研究利用ATLAS在13 TeV、139 fb⁻¹的Z+喷注数据，借助flip taggers和次级顶点质量拟合提取标度因子，刻度b标记算法的轻味喷注误标记效率并降低重味建模不确定性。
2023-08-17 hep-ex
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
Search for pair production of boosted Higgs bosons via vector-boson fusion in the $b\bar{b}b\bar{b}$ final state using $pp$ collisions at $\sqrt{s} = 13$ TeV with the ATLAS detector
通过矢量玻色子融合希格斯玻色子对生产的搜索进行洛伦兹增强制度，希格斯玻色子候选人被重建为一个单一的大半径喷流，使用140 FB $^{-1}$的质子-质子碰撞数据在$\sqrt{s} = 13$ TeV的ATLAS探测器记录在大型强子对撞机。只有希格斯玻色子衰变为底夸克对被考虑。相对于标准模型预测的$κ_{2V}$，搜索对两个矢量玻色子和两个希格斯玻色子之间的四次耦合特别敏感。本研究在95%置信水平下将$κ_{2V}$限制为$0.55 < κ_{2V} < 1.49$。值$κ_{2V} = 0$以3.8标准差的显著性被排除，其他希格斯玻色子耦合固定到它们的标准模型值。在几个模型和衰变宽度假设下，首次在1-5 TeV的质量范围内搜索新的重自旋0共振，这将通过矢量玻色子融合介导希格斯玻色子对的产生。未观察到与标准模型假设的显著偏离，并推导出95%置信水平的排除限。
2024-10-11 hep-ex
Measurements of $t\bar{t}$ differential cross-sections of highly boosted top quarks decaying to all-hadronic final states in $pp$ collisions at $\sqrt{s}=13\,$ TeV using the ATLAS detector
测量的差分截面的高度提升对产生的顶夸克作为顶夸克和$t\bar{t}$系统的运动学观测值的函数，使用质子-质子碰撞在质量中心的能量为$\sqrt{s} = 13$ TeV。该数据集对应于2015年和2016年在欧洲核子研究中心大型强子对撞机上使用ATLAS探测器记录的$36.1$ fb $^{-1}$的积分光度。事件与两个大半径射流在最终状态，一个横向动量$p_{\rm T} > 500$ GeV和第二个$p_{\rm T}>350$ GeV，用于测量。顶夸克候选人分离的多喷流背景下使用喷流子结构信息和关联与$b$标记的喷流。测量的光谱校正检测器效应的粒子级基准相空间和部分子级有限的相空间，并通过计算的$χ^2$值的几个Monte Carlo模拟进行比较。基准相空间区域中$t\bar{t}$产生的横截面为$292 \pm 7 \ \rm{(stat)} \pm 76 \rm{(syst)}$ fb，以与$384 \pm 36$ fb的理论预测进行比较。
2018-01-06 hep-ex
Identification of boosted Higgs bosons decaying into $b$-quark pairs with the ATLAS detector at 13 TeV
本文介绍了一种识别希格斯玻色子的技术研究，在高横动量衰变成底夸克对，$H \rightarrow b\bar{b}$，质子-质子碰撞数据收集的ATLAS探测器在大型强子对撞机的质心能量$\sqrt{s}=13$ TeV。这些衰变是由反$k_{t}$ $R = 1.0$喷流算法发现的量热计喷流重建的.为了标记希格斯玻色子，使用要求的组合：$b$ -标记与大$R$量热计喷流匹配的$R = 0.2$轨道喷流，以及对喷流质量和其他喷流子结构变量的要求。用Monte Carlo模拟计算了Higgs玻色子的标记效率和相应的多喷注和强子顶夸克背景排斥。为不同的信号效率目标定义了几个基准标记选择。用于标记希格斯玻色子的相关输入分布的建模在2015年和2016年收集的数据的36 fb $^{-1}$中进行了研究，使用数据中的$g\to b\bar{b}$和$Z(\rightarrow b\bar{b})γ$事件选择。这两个过程被认为是很好的建模内的统计和系统的不确定性。
2019-11-15 hep-ex
Tagging boosted hadronic objects with dynamical grooming
我们评估的动力学疏导技术的唯象适用性，介绍了在[1]，在大型强子对撞机的条件下，提升W和顶部标记。我们的方法的扩展打算与内部质量尺度的多叉衰变，如顶夸克衰变，提出。首先，我们解决了W和顶部射流的质量分布的重建量化由于堆积的涂抹。与SoftDrop及其递归版本等最先进的梳理算法相比，动态梳理显示出对背景波动的增强弹性。此外，我们评估的区分能力的动力学梳理，以区分W（顶）喷流QCD的执行两步分析：引入削减的梳理质量周围的W（顶）质量峰，其次是限制的N subjettinnes比$τ_{21}$（$τ_{32}$）。对于W喷气机，开箱即用的动态梳理版本，没有特别的参数，导致与SoftDrop相当的性能。关于最高的标签效率，3-prong动态疏导，尽管它的简单性，提出了更好的性能比SoftDrop和类似的结果递归SoftDrop。
2020-05-15 hep-ex hep-ph nucl-ex
Ditau-Jet Tagging and Boosted Higgses from a Multi-TeV Resonance
大型强子对撞机新的TeV级物理过程可以产生具有实质性横向洛伦兹推进的希格斯玻色子玻色子，这样希格斯的衰变产物名义上包含在单个喷流中。在一个轻的希格斯衰变主要是bb的情况下，以前的研究表明，这些希格斯喷流可以通过利用射流子结构技术来识别。在这项工作中，我们探索了利用次显性但非常独特的衰变h -> tau tau的可能性。为此，我们引入了“双尾喷流”的概念，即由两个半共线的双尾喷流组成的喷流，其中一个或两个双尾喷流都是强子衰变的。我们对普通的tau标记方法进行了简单的修改，以解释这种配置，并估计了p_T TeV的50%量级的标记率和0.1%-0.01%量级的QCD错误率。我们进一步证明了使用传统的MET投影技术重建ditau不变质量的可行性。鉴于这些工具，我们估计的灵敏度LHC发现一个多TeV Z'衰变到Zh，利用轻子和强子Z衰变通道。轻子Z通道是有限的，由于低统计，但强子Z通道是潜在的竞争与其他搜索。
2010-11-19 hep-ex 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
Quark-Gluon tagging performance at the High-Luminosity LHC using constituent-based transformer models
本研究探讨了ATLAS探测器升级（扩展内径迹探测器覆盖前向区域）对高亮度LHC环境下夸克-胶子喷流标记器准确性和鲁棒性的提升。
2025-09-18 hep-ex
Jet substructure in ATLAS
本文用ATLAS探测器测量了sqrt{s} = 7 TeV质子-质子碰撞中的喷流不变质量和亚结构，其积分亮度为37 pb-1。这些结果为区分强子末态中新的助推质量粒子的特征提供了工具。两个“脂肪”射流算法，以及过滤射流梳理技术，是在ATLAS的先驱。新的喷流子结构观测值进行了比较，第一次在大型强子对撞机的数据。最后，对2010年数据中收集到的一个候选顶夸克事件样本进行了详细分析，研究了末态强子顶喷注的喷注子结构性质。这些测量结果不仅表明我们在新的能量范围内对QCD有很好的理解，而且为在寻找新的物理学中使用复杂的喷流子结构观测开辟了道路。
2011-10-05 hep-ex
ATLAS flavour-tagging algorithms for the LHC Run 2 $pp$ collision dataset
本文提出ATLAS合作组基于循环和深度神经网络开发的味标记算法，用于LHC Run 2的13 TeV $pp$碰撞数据分析，在模拟$t\bar{t}$事件中显著提升了$b$喷注和$c$喷注的识别与排斥性能。
2023-08-12 hep-ex physics.data-an
Boosted top: new algorithms and perspectives
随着LHC高能数据的到来，顶夸克物理学中的助推段研究得到了快速发展。这篇简短的评论总结了ATLAS和CMS中增强的顶部标记技术的现状，并概述了一些最值得注意的发展。
2016-12-05 hep-ex hep-ph
