ストレンジジェットタグ付け【JST・京大機械翻訳】

Nakai Yuichiro; Shih David; Thomas Scott

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201913840720 整理番号：22P0125371

ストレンジジェットタグ付け【JST・京大機械翻訳】

Strange Jet Tagging

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発行年： 2020年03月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月20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)

エネルギー的ストレンジクォークによって開始された強く相互作用する粒子のジェットジェットは,高エネルギー衝突体物理学に残るほとんど未探索の標準的なモデルオブジェクト分類問題の1つである。本論文では,ダウンクォークジェットからストレンジクォークジェットを識別する形で,この分類問題の純粋バージョンを検討した。著者らの戦略は,ストレンジクォークジェットが,ダウンクォークジェットよりも中性ピオンエネルギーに対する中性カオンエネルギーの高い比率を含むという事実に依存する。長寿命中性K中間子は,主に高エネルギー検出器のハドロンカロリメータにエネルギーを堆積し,一方,中性ピオンは,主に電磁カロリメータでエネルギーを堆積する光子に急速に減衰する。さらに,飛行中に減衰する短寿命中性カオンは,内部トラッキングシステムにおける二次頂点として同定できる。これらのハンドルを用いて,単一変数カットベース法,少数の簡単な変数を有するブーストディシジョンツリー(BDT),およびジェット画像を有する深い学習畳込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを含むダウンクォークジェットからストレンジクォークを識別するための異なるアプローチを研究した。BDTまたは単一変数と比較して,CNNから中程度の利得が可能であることを示した。ストレンジクォークとダウンクォークジェットだけを有するジェット試料から開始して,CNNアルゴリズムは,0.2以下のストレンジ標識効率に対して約2倍,そして,0.02近くのストレンジ標識効率に対して2.5の因子によって,ストレンジをダウン比率に改良することができた。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

ハドロンによって引き起されるその他の反応 , 強い相互作用の模型 , その他の粒子による反応・散乱

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