論文の概要: Learning to increase matching efficiency in identifying additional
b-jets in the $\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09129v1
- Date: Tue, 16 Mar 2021 15:16:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-17 16:40:09.338937
- Title: Learning to increase matching efficiency in identifying additional
b-jets in the $\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ process
- Title（参考訳）: $\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ processにおけるb-jetsの追加を識別する際のマッチング効率向上の学習
- Authors: Cheongjae Jang (1), Sang-Kyun Ko (2), Yung-Kyun Noh (1 and 2), Jieun
Choi (3), Jongwon Lim (3) and Tae Jeong Kim (3) ((1) A.I. Institute, Hanyang
University, (2) Department of Computer Science, Hanyang University, (3)
Department of Physics, Hanyang University)
- Abstract要約: texttbartextbbartextb$プロセスは、bクォークペアと関連して、トップクォークペアを生成します。
我々は、データから学習する深層学習手法を採用し、$texttbartextbbartextb$イベントから追加のb-jetを識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The $\text{t}\bar{\text{t}}\text{H}(\text{b}\bar{\text{b}})$ process is an
essential channel to reveal the Higgs properties but has an irreducible
background from the $\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ process,
which produces a top quark pair in association with a b quark pair. Therefore,
understanding the $\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ process is
crucial for improving the sensitivity of a search for the
$\text{t}\bar{\text{t}}\text{H}(\text{b}\bar{\text{b}})$ process. To this end,
when measuring the differential cross-section of the
$\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ process, we need to distinguish
the b-jets originated from top quark decays, and additional b-jets originated
from gluon splitting. Since there are no simple identification rules, we adopt
deep learning methods to learn from data to identify the additional b-jets from
the $\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ events. Specifically, by
exploiting the special structure of the
$\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ event data, we propose several
loss functions that can be minimized to directly increase the matching
efficiency, the accuracy of identifying additional b-jets. We discuss the
difference between our method and another deep learning-based approach based on
binary classification arXiv:1910.14535 using synthetic data. We then verify
that additional b-jets can be identified more accurately by increasing matching
efficiency directly rather than the binary classification accuracy, using
simulated $\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ event data in the
lepton+jets channel from pp collision at $\sqrt{s}$ = 13 TeV.
- Abstract（参考訳）: この$\text{t}\bar{\text{t}}\text{h}(\text{b}\bar{\text{b}})$プロセスはhiggsプロパティを明らかにするために必須のチャネルであるが、$\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$プロセスから既約な背景を持ち、bクォーク対と関連するトップクォーク対を生成する。
したがって、$\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$プロセスを理解することは、$\text{t}\bar{\text{t}}\text{h}(\text{b}\bar{\text{b}})$プロセスに対する検索の感度を向上させるために不可欠である。
この目的のために、$\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$プロセスの微分断面積を測定する際には、トップクォーク崩壊に由来するb-jetsと、グルーオン分裂に由来するb-jetsを区別する必要がある。
単純な識別ルールがないため、データから学習するためにディープラーニング手法を採用し、$\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$ eventsから追加のb-jetを識別する。
具体的には、$\text{t}\bar{\text{t}}\text{b}\bar{\text{b}}$イベントデータの特別な構造を利用することで、マッチング効率を直接向上するために最小化できるいくつかの損失関数、追加のb-jetを識別する精度を提案する。
合成データを用いた2進分類arXiv:1910.14535に基づいて,本手法と他の深層学習手法の違いを考察する。
次に、$\sqrt{s}$ = 13 TeV での pp 衝突による lepton+jets チャネルのイベントデータをシミュレートして、バイナリ分類精度よりもマッチング効率を直接向上させることにより、b-jets の追加がより正確に識別可能であることを検証した。
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