文献

J-GLOBAL ID：202102211306424845   整理番号：21A1274057

深層ニューラルネットワークを用いた[数式:原文を参照]事象における追加ジェットの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Additional Jets in the [Formula : see text] Events by Using Deep Neural Network

著者 (7件)： Choi Jieun (Department of Physics, Hanyang University, Seoul, Korea) ,  Kim Tae Jeong (Department of Physics, Hanyang University, Seoul, Korea) ,  Lim Jongwon (Department of Physics, Hanyang University, Seoul, Korea) ,  Park Jiwon (Department of Physics, Hanyang University, Seoul, Korea) ,  Ryou Yeonsu (Department of Physics, Hanyang University, Seoul, Korea) ,  Song Juhee (Department of Physics, Hanyang University, Seoul, Korea) ,  Yun Soohyun (Department of Physics, Hanyang University, Seoul, Korea)
資料名： Journal of the Korean Physical Society  (Journal of the Korean Physical Society)
巻： 77  号： 12  ページ： 1100-1106  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0357A  ISSN： 0374-4884  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： bクォーク対([数式:原文を参照])に減衰するHiggsボソンとの会合におけるトップクォーク対生成において,最終状態はbクォーク対([数式:原文を参照])と会合してトップクォーク対の生成から非還元性非共鳴バックグラウンドを持つ。したがって,[数式:原文を参照]プロセスに対する探索の感度を改善するためには,トップクォーク減衰からではなく付加的b噴流の性質の関数として,特に微分断面における[数式:原文を参照]プロセスの理解は必須である。2つの追加b噴流は,様々なアプローチを用いて同定できる。本論文では,性能指数として2つの追加bジェットを割り当てるマッチング効率に関して,レプトン+ジェット減衰チャネルにおいて性能を定量的に比較した。深層ニューラルネットワーク法を用いて約40%のマッチング効率を達成できることを示した。少なくとも4b噴流の事象において,この性能は最小[数式:原文を参照]法を用いて達成されたものより8%良かった。これは,その統計的不確実性の中で,ブーストディシジョンツリー法と一致する。Copyright The Korean Physical Society 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共鳴 ,  対生成 ,  レプトン ,  不確実性 ,  性能指数 ,  微分 ,  還元性 ,  チャネル ,  bクォーク ,  *tクォーク ,  Higgsボソン
準シソーラス用語： *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： トップクォーク ,  ボトムクォーク ,  深層ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 強い相互作用の模型  (BF02040W) ,  中間子の崩壊  (BF03040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層ニューラルネットワーク ,  数式 ,  参照 ,  事象 ,  ジェット ,  同定