論文の概要: Towards a method to anticipate dark matter signals with deep learning at the LHC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12018v1
• Date: Tue, 25 May 2021 15:38:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 13:38:14.170229
• Title: Towards a method to anticipate dark matter signals with deep learning at the LHC
• Title（参考訳）: lhcにおける深層学習による暗黒物質信号予測法に向けて
• Authors: Ernesto Arganda, Anibal D. Medina, Andres D. Perez, Alejandro Szynkman
• Abstract要約: ニューラルネットワークを用いた簡易暗黒物質モデルとそのシグネチャをLHCで検討した。 通常のモノジェットと逆エネルギーチャネルの欠如に焦点を当てるが、アルゴリズムを訓練するためには、イベント・バイ・イベント・アレーの代わりに2Dヒストグラムでデータを整理する。 これにより、標準モデル(SM)のみとSMと新しい物理信号とを区別する性能が大きく向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study several simplified dark matter (DM) models and their signatures at the LHC using neural networks. We focus on the usual monojet plus missing transverse energy channel, but to train the algorithms we organize the data in 2D histograms instead of event-by-event arrays. This results in a large performance boost to distinguish between standard model (SM) only and SM plus new physics signals. We use the kinematic monojet features as input data which allow us to describe families of models with a single data sample. We found that the neural network performance does not depend on the simulated number of background events if they are presented as a function of $S/\sqrt{B}$, where $S$ and $B$ are the number of signal and background events per histogram, respectively. This provides flexibility to the method, since testing a particular model in that case only requires knowing the new physics monojet cross section. Furthermore, we also discuss the network performance under incorrect assumptions about the true DM nature. Finally, we propose multimodel classifiers to search and identify new signals in a more general way, for the next LHC run.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた簡易暗黒物質モデルとそのシグネチャをLHCで検討した。 通常のモノジェットと逆エネルギーチャネルの欠如に焦点を当てるが、アルゴリズムを訓練するためには、イベント・バイ・イベントアレイの代わりに2Dヒストグラムでデータを整理する。 これにより、標準モデル(SM)のみとSMと新しい物理信号とを区別する性能が大きく向上する。 入力データとしてkinematic monojet機能を使用し、単一のデータサンプルでモデルのファミリーを記述することができます。 ニューラルネットワークの性能は,それぞれ$s/\sqrt{b}$の関数として提示される場合,背景イベントのシミュレーション数に依存しないことがわかった。 これは、特定のモデルをテストするためには、新しい物理単ジェット断面を知る必要があるため、メソッドに柔軟性を提供する。 さらに,真のDM特性に関する誤った仮定の下で,ネットワーク性能についても論じる。 最後に,次のLHC実行において,より一般的な方法で新しい信号の探索と同定を行うマルチモデル分類器を提案する。

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