Study of W Boson Production in Association with Two Jets using Boosted Decision Trees with Data Collected by the ATLAS Detector.
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents two fiducial detector-level cross section measurements of the production of a W boson in association with two jets (W jj) in proton-proton collisions within the ATLAS detector.To heighten the precision and accuracy of the measurements, boosted decision trees are employed.Firstly, the joint electroweak and strong production rate of W jj events is evaluated, resulting in a detector-level cross section of 4629 ± 6 (stat.)± 137 (syst.)± 80 (lumi.)fb.Secondly, a measure of the production rate of only the electroweak W jj events is found, for which a cross section of 315 ± 3 (stat.)± 31 (syst.)± 5 (lumi.)fb is observed.As a fundamental interaction of the Standard Model, electroweak W jj is of particular interest due to its sensitivity to vector boson fusion and ultimately the triple gauge coupling factors, whose study is at the foremost frontier of particle physics research.i Feynman Diagram Graphical illustration depicting the inner mechanism of particle interactions.Training in machine learning Iteratively updating the parameters of a machine learning algorithm so that it may better perform the desired task.Learning in machine learning A term used to describe the process of training.Classifier An algorithm used for identifying and separating two classes of data.Weak learner A classifier that performs slightly better than random guessing. BoostingThe sequential training and addition of a weak learner to the overall classifier, such that each subsequent learner is trained on the residuals of the previous learner.Hyperparameter Parameters of a machine learning algorithm that have an effect on training when changed.Decision tree A series of nodes connected by binary pass or fail splitting operations, resulting in an inverted tree structure when illustrated graphically.xv
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».