Performance of jet substructure techniques for large-R jets in proton-proton collisions at $ \sqrt{s}=7 $ TeV using the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
A bstract This paper presents the application of a variety of techniques to study jet substructure. The performance of various modified jet algorithms, or jet grooming techniques, for several jet types and event topologies is investigated for jets with transverse momentum larger than 300 GeV. Properties of jets subjected to the mass-drop filtering, trimming, and pruning algorithms are found to have a reduced sensitivity to multiple proton-proton interactions, are more stable at high luminosity and improve the physics potential of searches for heavy boosted objects. Studies of the expected discrimination power of jet mass and jet substructure observables in searches for new physics are also presented. Event samples enriched in boosted W and Z bosons and top-quark pairs are used to study both the individual jet invariant mass scales and the efficacy of algorithms to tag boosted hadronic objects. The analyses presented use the full 2011 ATLAS dataset, corresponding to an integrated luminosity of 4.7 ± 0.1 fb −1 from proton-proton collisions produced by the Large Hadron Collider at a centre-of-mass energy of $ \sqrt{s}=7 $ TeV.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».