Dec, 2017

CMS 探测器在 13 TeV pp 碰撞中重味道喷注的辨识

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TL;DR本文介绍了 CMS 实验在质心能量为 13TeV 的质子 - 质子碰撞中，用于识别重味喷注的鉴别变量和算法，并开发出新的算法以提高重味喷注鉴别的效率和精确度，同时还实现了对包含两个 $b$ 强子的喷注和 $c$ 喷注的鉴别，目前以 15% 左右的提高在 1% 误识率下正确识别 $b$ 喷注的效率，同时在适中的喷注横向动量下准确性高可达几个百分点，而在高喷注横向动量下也可达到约 5%。
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发现论文，激发创造
  • CMS 实验中的 b 强子喷注鉴别

    本文讨论了 CMS 在大型强子对撞机上使用多种算法通过诸如荷电粒子轨迹的冲击参数、重构衰变顶点的属性和存在或不存在只有电子，或两者结合的变量来选择起源于 b 夸克的喷注。

    Nov, 2012

  • 利用机器学习技术识别高能、重子宏观衰变粒子

    探索机器学习技术用于鉴别和分类高洛伦兹促进 W/Z/ 希格斯玻色子和顶夸克的强子衰变，评估了不使用机器学习的技术，并在模拟事件中表征了各种算法的鉴别性能，并直接与数据进行比较。

    Apr, 2020

  • 用 CMS 开放数据探索喷注空间

    本文使用 CMS 探测器公开的对撞机数据探索喷注的度量空间，使用 “能流移动距离”（EMD）来衡量喷注能流的成对差异，量化探测器效应，提取相关维度，并确定最典型和最不典型的喷注配置。

    Aug, 2019

  • CMS 13TeV 数据的堆积抑制

    本文研究 LHC 高亮度下的重建挑战，介绍了几种缓解堆叠事件影响的方法，并针对 Jet 和转动动量等性能进行了性能分析，发现 Pileup per particle identification 算法在诸多方面可以得到显著的改善。

    Mar, 2020

  • 使用深度神经网络进行高能物理中的喷注味道分类

    使用深度神经网络对高能碰撞中的粒子进行分类，仅使用轨迹和顶点信息可以超越现有良好性能的工具，而添加更低级别的轨迹和顶点信息可以极大提高分类性能。

    Jul, 2016

  • 使用矩阵元方法寻找与顶夸克对产生并衰变至底夸克的标准型希格斯玻色子

    该研究使用了矩阵元方法来分离底夸克衰变产生的、与一对顶夸克产生的标准模型希格斯玻色子相关的信号和更大的背景，通过最大似然拟合来提取信号产生量的结果相对于 125 GeV 质量的希格斯玻色子标准模型预测的被观察（预计）的 95％置信度的排除极限为 μ <4.2（3.3），相应的最佳拟合值为 mu-hat = 1.2 +1.6 -1.5。

    Feb, 2015

  • 使用 ATLAS 探测器在 $Z$ 玻色子衰变中寻找带电轻子味道违规行为

    ATLAS 实验使用 139 fb^-1 与中心质能量为 13 TeV 的质子 - 质子碰撞数据以及 20.3 fb^-1 的 8 TeV 碰撞数据测量了 Z 玻色子衰变为具有相反电荷及不同口味的电子和带电子的反 Tau 子的分支分数，证明弱相互作用中的轻子口味违规现象

    Oct, 2020

  • 利用 CMS 开放数据进行喷注次级结构研究

    使用 CMS 实验的公共数据，通过软簇群分解技术以及 CMS 的质子簇流重建算法，研究了喷注的 2 节枝亚结构，结果表明，在 CMS Open Data 与粒子发生器得到的结果之间存在较好的一致性。

    Apr, 2017

  • CMS 探测器中的粒子流重建和全局事件描述

    该论文介绍了针对 CMS 探测器开发的全面的局域流重建算法，该算法已成功应用于首个强子对撞机物理分析，并且在堆积衰减、能量分辨率等方面具有优越的性能表现。

    Jun, 2017

  • 使用 DeepJet 进行喷注物味道分类

    本文提出了一种新的模型 DeepJet，利用现代深度学习技术解决了以往方法存在的输入大小限制，从而在高能物理实验中对于喷气风味分类和夸克胶子标记方面取得了较好性能。

    Aug, 2020