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
Boosted and semi-boosted all-hadronic $t\bar{t}$ reconstruction performance on kinematic variables for selected BSM models using a 2D extesion of the BumpHunter algorithm
本研究提出BumpHunter算法的二维扩展，用于增强型和半增强型全强子$t\bar{t}$末态重建，在BSM模型下提高信号灵敏度并识别对喷注能量校准不敏感的关键变量。
2024-01-23 hep-ex hep-ph
Dual QCD Insight into BSM Hadronic Matrix Elements for $K^0-\bar K^0$ Mixing from Lattice QCD
用双QCD方法计算了$K^0-\bar K^0$混合的BSM强子矩阵元。ETM、SWME和RBC-UKQCD晶格合作发现BSM密度-密度算符$\mathcal{O}_i$和$i=2-5$的矩阵元与它们在$μ=3~GeV$处的$B_2\approx 0.5$、$B_3\approx B_5\approx 0.7$和$B_4\approx 0.9$的真空插入值（VIA）相当不同，以与VIA中的$B_i=1$进行比较。我们证明，这种模式可以重建内的DQCD通过非微扰介子演化从非常低的尺度，其中矩阵元素的因式分解是有效的，为了$(1~GeV)$的规模与随后的微扰夸克胶子演化$μ=3~GeV$。这证明是可能的，尽管在低尺度下显示出非常不同的模式，其中$B_2=1.2$、$B_3=3.0$、$B_4=1.0$和$B_5\approx 0.2$在大的$N$极限中，$N$是颜色的数量。我们的结果意味着在任何非轻子跃迁的现象学，如$K^0-\bar K^0$混合和$K\toππ$衰变中包含介子演化是强制性的。虽然介子演化，正如我们的论文中所展示的，是隐藏在LQCD的结果，据我们所知，DQCD是唯一的分析方法，非轻子跃迁和衰变，考虑到这一重要的QCD动力学。
2018-04-06 hep-ex hep-lat hep-ph
Top-tagging: A Method for Identifying Boosted Hadronic Tops
本文介绍了一种利用喷注子结构区分顶喷注（顶夸克增强、强子衰变）与轻夸克和胶子喷注的方法。该过程涉及解析射流集群，以解决其subjets，然后施加运动学约束。用这种方法可以以99%左右的效率剔除pT ~ 1 TeV的轻夸克或胶子喷注，同时保留高达40%的顶喷注。这将重t-tbar共振的dijet背景降低了约10，000倍，从而允许t-tbar中的共振搜索扩展到全强子通道。此外，顶部标记可以用于t-tbar事件时，顶部之一的半轻子衰变，在事件与丢失的能量，并在研究的b-标记效率在高pT。
2008-09-11 hep-ph
Extracting $R_b$ and $R_c$ Without Flavor Tagging
目前，实验与标准模型之间的两个突出差异是强子分支分数$R_b$和$R_c$的测量。我们注意到，一个独立的测量这些分支分数可以得到从强子$Z$衰变的宽度与提示光子，$Γ_{qqγ}$，随着总的强子衰变率，$Γ_{had}$，和一个额外的理论假设。这样的分析不需要风味标记。我们考虑了几个合理的理论假设，并发现当前值的$Γ_{qqγ}$有利于较大的$R_b$和较小的$R_c$相对于标准模型的预测，在符合直接测量。如果将$Γ_{qqγ}$和$Γ_{had}$与直接测量相结合，则对所有上型和所有下型夸克宽度的生成盲校正是最有利的。更新测量的$Γ_{qqγ}$与目前可用的LEP数据可能会提供一个更强的约束的分支分数的差异和他们可能的非标准模型的来源。
1996-01-18 hep-ex hep-ph
Quark Flavor Tagging in Polarized Hadronic Processes
我们描述了一个一般的方法夸克味标记极化强子过程中，特别强调半包容性的深非弹性散射。一种形式主义的介绍，允许一个有关选择夸克味极化的任意组合的最终状态强子自旋不对称性。在所提出的形式主义的背景下，我们量化的各种半包容性的强子不对称的轻夸克口味的敏感性。我们表明，非极化的拉姆达的可能允许一个测量奇怪的夸克和反夸克极化独立。我们还强调了我们的形式主义的几个应用，特别是旨在进一步探测核子的自旋结构的测量。
1998-09-16 hep-ph
Tagging a mono-top signature in Natural SUSY
我们研究了探测自然超对称区域的可行性，在那里停止和希格西诺质量被压缩。虽然该区域在单射流通道中最有效地搜索，但该签名存在于许多其他非超对称框架中。因此，需要另一个携带正交信息的信道来确认光阑和希格斯玻色子的存在。我们发现，超对称版本的$t \bar t H$过程，$pp \to t \tilde t_1 \tilde χ^0_{1(2)}$，可以有可观的大速率时，停止和希格斯是显着轻，它导致一个独特的单顶部签名压缩质量区域。我们证明了强子通道的单顶签名可以有效地区分信号从背景标记强子顶喷流。结果表明，在13 TeV的LHC上，在3 ab $^{-1}$光度下，单顶特征的强子通道比轻子通道有了显著的改善，灵敏度达到了$m_{\tilde t_1} \simeq 420$ GeV.
2016-10-19 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
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
Photoproduction of $\rm J/ψ$ with forward hadron tagging in hadronic collisions
我们在大型强子对撞机上用正向强子标记的NRQCD方法研究了$\rm J/ψ$的光生过程。本文计算了高能质子-质子、质子-核和核-核碰撞中考虑和不考虑核遮蔽效应时的总截面和事例率。我们的研究结果表明，涉及$\rm J/ψ$光生过程取决于前向探测器接受$ξ$的选择。在对$\rm p_{T}^{J/ψ}$和$\rm z^{J/ψ}$运动学变量进行精确切割的情况下，我们发现$\rm J/ψ$的光生分布受Fock态$\rm ^{1}S_{0}^{[8]}$或$\rm ^{3}S_{1}^{[1]}$的支配.如果考虑核遮蔽效应，则总截面和事件率将减小。这个过程在LHC上给出了一个关键的光生信号，并具有前向探测器接受性。对这些相互作用的探索和探测将有助于研究重夸克偶素的产生机制。
2019-06-12 hep-ph
Hadronic Top Quark Polarimetry with ParticleNet
本文提出利用喷注味标记结合图神经网络，显著提升强子衰变顶夸克的自旋分析能力，相比纯运动学方法可提高约20%至40%的效率。
2024-07-01 hep-ex hep-ph
Boosted top quark tagging and polarization measurement using machine learning
机器学习技术用于将喷流视为图像，以探索增强顶夸克标记的性能。采用基于卷积神经网络（CNN）和提升决策树（BDT）的技术，研究了顶夸克衰变的强子和轻子通道中的标记性能。这种计算机视觉方法也被应用于区分左和右极化顶夸克。在这种情况下，实验上可测量的不对称变量，提出了估计的偏振。结果表明，基于CNN的分类器是更敏感的顶夸克极化比标准的运动学变量。结果表明，轻子通道的整体标记性能优于强子通道，轻子通道也是研究极化的较好探针。
2022-02-21 hep-ph
Neutral and Doubly-Charged Scalars at Future Lepton Colliders
本文论证未来轻子对撞机可利用多轻子及轻子味破坏末态探测亲轻子的中性与双电荷新标量粒子，并借助运动学分布区分信号来源及SM本底。
2023-08-01 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
Boosted Top Tagging Method Overview
我们简要回顾了在大型强子对撞机实验中识别增强强子衰变顶夸克的常用工具和方法。这包括通用喷气子结构变量、特定的顶部识别算法以及深度学习技术的最新发展。
2018-01-12 hep-ph
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
Accelerating Resonance Searches via Signature-Oriented Pre-training
针对LHC重共振态搜索中现有深度学习方法仅覆盖特定末态的局限，提出基于JetClass-II预训练的Sophon方法，可覆盖大量增强末态，提升模型特异性与模型无关搜索性能，加速共振态探索。
2024-05-21 hep-ex hep-ph physics.data-an
Tagging photon interactions at the LHC
在LHC的光子相互作用的结果在显着的最终状态，在中央检测器的强子活动比pp相互作用低得多。此外，光子的弹性交换导致质子几乎以零度角散射。标记光子相互作用依赖于使用大的快度间隙或使用非常向前的探测器探测散射的质子。介绍了与这种探测器有关的研究，包括它们的特性、接收和重建性能。由于LHC光束线错位的限制和可能的解决方案也给出了。
2008-06-30 hep-ex hep-ph
Scale-Invariant Resonance Tagging in Multijet Final States
本文利用喷注子结构技术研究了强子末态重粒子的共振对产生。我们讨论了最近提出的共振标记策略，该策略在高度提升和完全分辨的制度之间进行插值，从而在广泛的质量范围内实现均匀的信号效率和背景拒绝率。使用这种方法，可以有效地取代独立的实验搜索，基于不同的最终状态拓扑结构，与一个单一的共同分析。我们表明，使用这种策略，大型强子对撞机具有增强的希格斯玻色子对的共振产生的灵敏度衰减到$b\bar{b}$对在通用的新物理方案。
2013-06-26 hep-ex hep-ph
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
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
Lund jet plane for Higgs tagging
我们使用Lund喷气飞机研究了增强的Higgs标记。卷积神经网络用于隆德图像数据集的强子衰变的Higgs从QCD背景分类。我们认为$H\to b \bar{b}$和$H \to gg$衰变为中等和高希格斯横向动量和比较的性能与切割为基础的方法，使用喷色环观察。使用Lund平面图像的方法为所有情况提供了良好的标记效率。
2022-01-17 hep-ph
Top-Tagging at the Energy Frontier
在未来的强子对撞机和未来几年的大型强子对撞机上，顶夸克将以真正的多TeV能量产生。在如此高的能量下进行顶部标记迫使我们在探测器能力和喷流物理学方面面临几个新问题。在这里，我们探讨这些问题的背景下，一些简单的JHU/CMS型去聚类算法和N-subjettiness射流形状变量τ_32。我们首先强调的互补性，这两个标签的方法在粒子水平上的歧视顶喷胶子和夸克，使用多变量优化扫描。然后，我们介绍了一个基本的快速探测器模拟，包括从GEANT确定的电磁量热计淋浴模式。我们考虑了一些技巧处理的快速检测器输出回一个近似的粒子级的图片。重新优化的标记器参数，我们证明了在非常高的能量的歧视功率的不可避免的损失通常可以得到改善。例如，即使在极端情况下，整个顶部衰变将位于一个强子量能器单元内，并且完全没有跟踪信息，也可能保持100级的错误率。然后，我们研究了三个新的物理效应，将出现在多TeV的能量制度：胶子辐射的顶夸克，mistag起源于g -> tt，和mistag起源于q ->（W/Z）q共线电弱分裂与随后的强子衰变。第一个效应，虽然名义上是一个讨厌的东西，但实际上可以用来稍微改善对胶子的辨别。第二个效应可以导致对紧工作点胶子错误率的O（1）有效增强。第三个效应，虽然在概念上很有趣，但我们证明了它在所有能量下都具有高度的次要重要性。
2017-07-21 hep-ex hep-ph
Probing TeV scale Top-Philic Resonances with Boosted Top-Tagging at the High Luminosity LHC
我们研究了在高亮度LHC上发现四顶末态单次产生的亲顶共振的可能性。我们的分析跨越了全强子，半轻子，和相同的符号双轻子通道，我们提出了具体的搜索策略，足以提高运动制度和高射流多重性的环境。我们利用模板重叠方法（TOM）与新开发的模板观测值标记助推顶夸克，一个大半径喷流变量$M_J$和定制的b标记策略的背景歧视。我们的研究结果表明，同号双轻子通道给出了最好的灵敏度在考虑的通道，提高了显着性高达10%-20%，当结合升压顶部标记。全强子和半轻子通道都具有相当的发现潜力，并有助于通过结合所有通道进一步提高灵敏度。最后，我们通过显示$2σ$排除极限和$5σ$发现范围，包括所有三个通道的组合，显示了在LHC和HL-LHC的亲顶共振的灵敏度。
2016-11-02 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
Boosted Top Tagging through Flavour-violating interactions at the LHC
针对LHC上$t \ o cH$稀有衰变，本文提出结合大R喷注b/c标记与改进喷注子结构的增强顶夸克标记算法，并用SHAP解释分类贡献。
2025-02-15 hep-ex hep-ph
Scale-invariant resonance tagging in multijet events and new physics in Higgs pair production
利用喷注子结构技术研究了重粒子在强子末态的共振对产生。我们提出了一种新的共振标记策略，该策略在高度提升和完全分辨的制度之间平滑地插值，从而在广泛的质量范围内实现均匀的信号效率和背景拒绝率。我们的方法可以有效地取代独立的实验搜索，基于不同的最终状态拓扑结构，与一个单一的共同分析。作为一个案例研究，我们应用我们的技术对生产的希格斯玻色子衰变到$b\bar{b}$对在一般的新物理方案。我们采用弯曲额外维度中的辐射子和大质量KK引力子作为基准模型。我们发现，尽管压倒性的QCD背景下，$4b$的最终状态有足够的灵敏度，以提供一个互补的处理在大型强子对撞机的增强希格斯对生产的搜索。
2013-07-09 hep-ex 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
Deep-learning jet flavor tagging for precision hadronic Higgs measurements at future $e^+e^-$ Higgs factories
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Tsung-Dao Lee Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交大李政道研究所）；Institute of High Energy Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院高能物理研究所）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
本文利用深度学习方法提升未来 $e^+e^-$ 质子工厂对质子衰变过程的测量精度，通过改进的喷注风味标记技术，提高了对不同衰变模式的灵敏度。
2026-07-29 hep-ex hep-ph
Finding BSM Needles in Electromagnetic Haystacks at DUNE
Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学）；University of Texas, Arlington（得克萨斯大学阿灵顿分校）；University of South Dakota（南达科他大学）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；CERN（欧洲核子研究中心）；Northwestern University（西北大学）
本文研究了DUNE近探测器中通过电磁 shower 检测长寿命粒子的背景抑制方法，以寻找超出标准模型的物理现象。
2026-02-25 hep-ex hep-ph
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
Low-energy hadronic cross sections measurements at BABAR and g-2 of the muon
LO强子真空极化（VP）对μ子反常磁矩$a_μ$的贡献作为积分作为能量的函数，得到了一个包含$e^+e^- \rightarrow \mathrm{hadron}$截面与点状μ子对截面之比的表达式.前者是从低能强子末态的实验数据和高能微扰QCD中提取的。SLAC的BaBar实验有一个系统测量最低静止质量强子末态产生的计划，这些末态对积分贡献最大。为此，我们使用的方法中，而PEP-II储存环是在一个恒定的能量在质心系统，$\sqrt{s}$，约10.6 GeV，事件被重建和选择已产生的强子最终状态与高能光子，可以（光子标记）或可能不会（无标记）被观察到。在我们的运动学组态中，光子几乎总是由初始态的电子或正电子发射，因此称为“初始态辐射”（ISR）。然后从具有不变质量$\sqrt{s'}$的状态$f$的ISR产生的微分截面中提取在能量$\sqrt{s'}$下最终状态$f$的直接$e^+e^- \rightarrow f$产生的截面。该计划已接近完成，并已导致一些第一次测量和改善高达三个因素的不确定性的贡献，个别渠道的$a_μ$。
2016-07-25 hep-ex hep-ph
Searching for Direct Stop Production in Hadronic Top Data at the LHC
我们认为，在7 TeV的质子-质子碰撞中，如果它们衰变为顶夸克和轻中性粒子，那么在300-600 GeV的5 fb^-1质子-质子碰撞中，就可以发现停止的证据。我们还表明，当能量为20 fb^-1/8 TeV时，可以在参数空间的大范围内进行发现或排除。具有完全强子顶/反顶对和一对不可见衰变产物的事件可以用胖喷注的顶标记、单个b标记、缺失的横向能量切割以及其他运动学切割来识别，以减少其中含有真正顶夸克的背景。这样的削减抹去了背景，表明发现可以与少数事件。
2012-05-25 hep-ex hep-ph
Hitting two BSM particles with one lepton-jet: search for a top partner decaying to a dark photon, resulting in a lepton-jet
提出了一个特立独行的顶伴模型，衰变为暗光子。对于质量为$\approx 100$ GeV的暗光子，暗光子衰变为两个重叠的电子，并导致所谓的轻子喷流。该事件还包括一个顶夸克，这导致两个助推物体的事件，一个重，另一个轻。我们提出了一种搜索策略，利用独特的信号拓扑结构。我们表明，一组运动学的选择，无论是在强子和轻子衰变通道的SM顶夸克，几乎所有的背景可以被消除，留下足够的信号事件高达顶部伙伴质量约3 TeV的搜索是可行的大型强子对撞机。
2022-06-21 hep-ph
Tagging fully hadronic exotic decays of the vectorlike $\mathbf{B}$ quark using a graph neural network
Center for Computational Natural Sciences and Bioinformatics（计算自然科学与生物信息学中心）；International Institute of Information Technology（国际信息科技研究所）；Indian Institute of Science Education and Research Thiruvananthapuram（印度科学教育与研究学院泰鲁瓦纳坦帕杜姆）；Center for Quantum Science and Technology（量子科学与技术中心）
本文针对LHC上矢量-like B夸克奇异衰变到b夸克和规范单态标量Φ的全强子末态，提出图神经网络加深度神经网络的混合深度学习分析方法，在HL-LHC上可将发现与排除能力分别提升至约1.8 TeV和2.4 TeV。
2025-07-22 cs.LG hep-ex hep-ph
Jet-Images: Computer Vision Inspired Techniques for Jet Tagging
我们介绍了一种新的方法，通过使用计算机视觉技术的启发，喷气标记和分类。与图像中的人脸识别问题相似，我们定义了一个以热量计塔为图像元素的射流图像，并建立了射流图像的预处理方法。对于射流图像处理步骤，我们开发了一个判别式，用于对使用Fisher判别分析得出的射流图像进行分类。该技术的有效性在识别相对于夸克和胶子引发的喷流背景的增强强子W玻色子衰变的背景下得到了证明。使用蒙特卡罗模拟，我们证明了这种技术的性能引入了额外的鉴别能力比其他子结构的方法，并提供了显着的洞察到射流的内部结构。
2015-09-07 hep-ex hep-ph physics.data-an
Hollow cone sieve for top tagging
介绍了一种顶部标注方法。使用反kt算法来定义喷射，具有nj = 2个锥体尺寸R = 1.5的脂肪喷射的事件被分解成R = 0.6个子喷射，并且如果nj（R= 0.6）\geq 4则被保留。一对子喷流重建W质量，另一个喷流被标记为b喷流，这对于tt起源的强子或半轻子事件是必要的。这种“空心锥”方法区分了tt事件和轻部分子QCD双射事件。我们的模拟是在7 TeV的LHC。
2011-10-10 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
Strange Jet Tagging
由高能奇夸克引发的强相互作用粒子的标记喷流是高能对撞机物理学中为数不多的未探索的标准模型对象分类问题之一。在本文中，我们研究了这个分类问题的最纯粹的版本的形式区分奇夸克喷注从下夸克喷注。我们的策略依赖于这样一个事实，即一个奇怪的夸克喷流包含平均更高的比例中性K介子能量中性π介子能量比下夸克喷流。长寿命的中性K介子主要在高能探测器的强子量能器中储存能量，而中性π介子迅速衰变为光子，主要在电磁量能器中储存能量。此外，在飞行中衰变为带电π介子对的短寿命中性K介子可以被识别为内部跟踪系统中的第二顶点。使用这些句柄，我们研究了区分奇异夸克和下夸克喷流的不同方法，包括基于单变量切割的方法，具有少量简单变量的提升决策树（BDT），以及具有喷流图像的深度学习卷积神经网络（CNN）架构。我们表明，适度的增益是可能的，从CNN相比，BDT或单个变量。从只有奇夸克和下夸克喷流的喷流样本开始，CNN算法可以将奇夸克与下夸克的比率提高约2倍，对于低于0.2的奇夸克标记效率，提高2.5倍，对于接近0.02的奇夸克标记效率。
2020-03-20 hep-ex hep-ph
Searches for the BSM scenarios at the LHC using decision tree based machine learning algorithms: A comparative study and review of Random Forest, Adaboost, XGboost and LightGBM frameworks
本文综述了随机森林、AdaBoost、XGBoost和LightGBM等决策树算法在LHC超对称搜索中的应用，并通过电弱微子案例证明其优于传统截断方法。
2025-07-22 hep-ex hep-ph physics.comp-ph
Stop searches in 2012
对于今年的8TeV运行的LHC，我们制定了不同的策略来搜索标量顶部对。我们显示的强子和半轻子通道的基础上强子顶部标记的结果。对于双轻子通道，我们说明了横向质量变量的影响。对于400 GeV左右的停止质量，我们的每个信号背景比都在1左右。组合信号显著性表明，专用停止搜索在参数空间的不可忽略部分上变得敏感。
2012-05-11 hep-ex hep-ph
Probing the Higgs Boson via VBF with Single Jet Tagging at the LHC
标准模型希格斯玻色子在矢量玻色子聚变（VBF）机制中产生的特征信号通常需要两个分离良好的强子喷流，其中（至少）一个倾向于向前方向。随着LHC瞬时亮度的增加，用VBF机制产生的希格斯玻色子的分离变得更具挑战性。在本文中，单喷流标记的可行性进行了探讨，在一个高光度的情况下。结果表明，利用标记喷流与希格斯玻色子的快度分离可以有效地分离出VBF信号。从实验和QCD的角度来看，这个变量是稳健的。单喷注标记使我们能够探测希格斯玻色子的自旋CP量子数。
2014-12-15 hep-ph
The Fundamental Limit of Jet Tagging
本文利用最先进的生成模型构建具有已知最优值的合成喷注数据集，评估多种先进标记器并揭示其与理论极限的显著差距，为喷注标记提供公开基准。
2025-02-05 hep-ex hep-ph physics.data-an
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
The Pareto Frontier of Resilient Jet Tagging
University of Cincinnati（辛辛那提大学）；IAIFI；Brown University（布朗大学）
本文研究了在高能碰撞物理中利用喷注 constituents 的动力学信息进行分类的挑战，探讨了单一性能指标可能导致的模型依赖性和偏见问题，并展示了高性能但低鲁棒性的网络的后果。
2026-03-30 cs.LG hep-ex hep-ph
Measuring the Polarization of Boosted Hadronic Tops
我们提出了一种测量强子衰变助推顶夸克极化的新方法。特别是，我们应用一个subjet为基础的技术，顶部的衰变产物聚集在一个单一的射流的事件。该技术既不需要b-标记也不需要W-重建，并且不依赖于关于事件中的顶部生产机制或缺失能量的来源的假设。我们包括各种新的物理方案与不同的蒙特卡罗生成器的结果，以证明该技术的鲁棒性。
2010-06-23 hep-ph
Revisiting Jet Clustering Algorithms for New Higgs Boson Searches in Hadronic Final States
我们评估不同的喷射聚类算法的性能，在不同的分辨率参数和重建程序的存在下，在解决完全强子最终状态出现的发现希格斯玻色子的链衰变成对新的相同的希格斯状态，后者反过来又衰变成底反底夸克对。我们发现，在大型强子对撞机（LHC），选择多喷流的最终状态的效率和重建的能力，从它的质量的希格斯玻色子（潜在）存在于事件样本强烈依赖于选择的接受削减，射流聚类算法以及它的设置。因此，我们表明后者的最佳选择，以建立这样一个基准超越SM（BSM）信号的目的。
2022-04-12 hep-ph
PAIReD jet: A multi-pronged resonance tagging strategy across all Lorentz boosts
本文提出PAIReD喷注重建策略，以小半径喷注为种子构建非常规喷注并结合机器学习识别味道，在低洛伦兹增速下将轻味喷注排除能力提升2至4倍，高增速下与大半径多叉喷注分类器相当。
2024-10-22 hep-ex hep-ph
Detecting heavy charged Higgs bosons at the LHC with triple b-tagging
我们研究了带电希格斯玻色子信号在大型强子对撞机使用其占主导地位的生产和衰变模式与三重b标记，即$tH^- \to t\bar tb \to b\bar bb W^+ W^-$，其次是轻子衰变的一个W和强子衰变的其他。我们认为连续背景的相关生产的$t\bar t$与b-或轻夸克或胶子喷流，这可能是错误的标签为b-喷流。我们重建了顶夸克质量来识别伴随着$t\bar t$对的第三个b喷注，并利用它的p_T分布来区分信号和背景。将其与$H^\pm$质量的重建相结合，在参数空间的两个感兴趣的区域（即$\tanβ\sim 1$和$\sim m_t/m_b$）上给出了一个可行的签名。
1999-09-20 hep-ph
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
DisCo Fever: Robust Networks Through Distance Correlation
虽然深度学习在大型强子对撞机及其他领域的监督分类任务中非常成功，但对于实际应用，原始分类精度往往不是唯一的考虑因素。一个关键问题是网络预测的稳定性，无论是对输入数据的个别特征的变化，或对系统扰动。我们提出了一种新的方法的基础上的一个新的应用程序的“距离相关性”（DisCo），量化非线性相关性的措施，达到同等性能的最先进的对抗性去相关网络，但更简单，更稳定的训练。为了证明我们的方法的有效性，我们仔细地重铸最近的ATLAS研究的去相关方法，适用于增强，强子W-标记。我们还展示了DisCo正则化对于更强大的卷积神经网络以及强子顶部标记问题的可行性。
2020-09-30 hep-ex hep-ph physics.data-an
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
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
New Physics Through Flavor Tagging at FCC-ee
University of Basel（巴塞尔大学）
本文利用机器学习味标记技术，在FCC-ee上测量$R_b$、$R_c$、$R_s$等观测量，精度提升两个数量级，并预测对SMEFT四费米子相互作用的灵敏度，显著改进现有界限，同时探索$B$介子异常并设计味破坏搜索策略。
2026-09-22 hep-ex hep-ph
