ベクトルボソン融合を通じた深い学習不可視HiggsにおけるQCDパートンシャワーの影響【JST・京大機械翻訳】

Konar Partha; Ngairangbam Vishal S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201022449338 整理番号：22P0023277

ベクトルボソン融合を通じた深い学習不可視HiggsにおけるQCDパートンシャワーの影響【JST・京大機械翻訳】

Influence of QCD parton shower in deep learning invisible Higgs through vector boson fusion

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発行年： 2022年01月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ベクトルボソン融合は,Higgsボソンをプローブする高信頼チャネルとしてそれ自身を確立し,大型ハドロンコライダにおける新しい物理を明らかにする道筋である。このチャネルは,Higgsの見えない減衰分岐比に最も厳しい境界を与え,そこでは,現在の上限が標準モデルで予想されるものより著しく高い。この特徴的に単純なプロセスからの低レベル熱量計データだけが,洗練された深層学習技術を用いてこの限界を大幅に改善できることは注目に値する。そのようなニューラルネットワークの構築は,イベント運動学と放射パターンを例外的に理解するようである。しかし,この優れた能力のフルポテンシャルは,QCDパートンシャワーと対応する放射パターンの正確な理論投影も保証する。本研究は,先導次数と高次計算によるパートンシャワーにおける異なる反跳スキームを用いた関係を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

強い相互作用の模型 , ハドロンによって引き起されるその他の反応

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