LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods

Autores
Arganda Carreras, Ernesto; Díaz, Daniel Alberto; Perez, Andres Daniel; Sandá Seoane, Rosa María; Szynkman, Alejandro Andrés
Año de publicación
2024
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
We study the impact of machine-learning algorithms on LHC searches for leptoquarks in final states with hadronically decaying tau leptons, multiple b-jets, and large missing transverse momentum. Pair production of scalar leptoquarks with decays only into third-generation leptons and quarks is assumed. Thanks to the use of supervised learning tools with unbinned methods to handle the high-dimensional final states, we consider simple selection cuts which would possibly translate into an improvement in the exclusion limits at the 95% confidence level for leptoquark masses with different values of their branching fraction into charged leptons. In particular, for intermediate branching fractions, we expect that the exclusion limits for leptoquark masses extend to ∼1.3 TeV. As a novelty in the implemented unbinned analysis, we include a simplified estimation of some systematic uncertainties with the aim of studying their possible impact on the stability of the results. Finally, we also present the projected sensitivity within this framework at 14 TeV for 300 fb−1 and 3000 fb−1 that extends the upper limits to ∼1.6 TeV and ∼1.8 TeV, respectively.
Fil: Arganda Carreras, Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica;
Fil: Díaz, Daniel Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina
Fil: Perez, Andres Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica; . Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España
Fil: Sandá Seoane, Rosa María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica; . Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España
Fil: Szynkman, Alejandro Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina
Materia
BEYOND STANDARD MODEL
LHC
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/262904
Acceder
id CONICETDig_5eb219b582ad179ad8eef01432d237a5
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/262904
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoodsArganda Carreras, ErnestoDíaz, Daniel AlbertoPerez, Andres DanielSandá Seoane, Rosa MaríaSzynkman, Alejandro AndrésBEYOND STANDARD MODELLHChttps://purl.org/becyt/ford/1.3https://purl.org/becyt/ford/1We study the impact of machine-learning algorithms on LHC searches for leptoquarks in final states with hadronically decaying tau leptons, multiple b-jets, and large missing transverse momentum. Pair production of scalar leptoquarks with decays only into third-generation leptons and quarks is assumed. Thanks to the use of supervised learning tools with unbinned methods to handle the high-dimensional final states, we consider simple selection cuts which would possibly translate into an improvement in the exclusion limits at the 95% confidence level for leptoquark masses with different values of their branching fraction into charged leptons. In particular, for intermediate branching fractions, we expect that the exclusion limits for leptoquark masses extend to ∼1.3 TeV. As a novelty in the implemented unbinned analysis, we include a simplified estimation of some systematic uncertainties with the aim of studying their possible impact on the stability of the results. Finally, we also present the projected sensitivity within this framework at 14 TeV for 300 fb−1 and 3000 fb−1 that extends the upper limits to ∼1.6 TeV and ∼1.8 TeV, respectively.Fil: Arganda Carreras, Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica;Fil: Díaz, Daniel Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; ArgentinaFil: Perez, Andres Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica; . Consejo Superior de Investigaciones Científicas; EspañaFil: Sandá Seoane, Rosa María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica; . Consejo Superior de Investigaciones Científicas; EspañaFil: Szynkman, Alejandro Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; ArgentinaAmerican Physical Society2024-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/262904Arganda Carreras, Ernesto; Díaz, Daniel Alberto; Perez, Andres Daniel; Sandá Seoane, Rosa María; Szynkman, Alejandro Andrés; LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods; American Physical Society; Physical Review D: Particles, Fields, Gravitation and Cosmology; 109; 5; 3-2024; 1-141550-79982470-0029CONICET DigitalCONICETenginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://journals.aps.org/prd/abstract/10.1103/PhysRevD.109.055032info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1103/PhysRevD.109.055032info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T10:47:19Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/262904instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 10:47:19.816CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods
title LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods
spellingShingle LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods
Arganda Carreras, Ernesto
BEYOND STANDARD MODEL
LHC
title_short LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods
title_full LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods
title_fullStr LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods
title_full_unstemmed LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods
title_sort LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods
dc.creator.none.fl_str_mv Arganda Carreras, Ernesto
Díaz, Daniel Alberto
Perez, Andres Daniel
Sandá Seoane, Rosa María
Szynkman, Alejandro Andrés
author Arganda Carreras, Ernesto
author_facet Arganda Carreras, Ernesto
Díaz, Daniel Alberto
Perez, Andres Daniel
Sandá Seoane, Rosa María
Szynkman, Alejandro Andrés
author_role author
author2 Díaz, Daniel Alberto
Perez, Andres Daniel
Sandá Seoane, Rosa María
Szynkman, Alejandro Andrés
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv BEYOND STANDARD MODEL
LHC
topic BEYOND STANDARD MODEL
LHC
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/1.3
https://purl.org/becyt/ford/1
dc.description.none.fl_txt_mv We study the impact of machine-learning algorithms on LHC searches for leptoquarks in final states with hadronically decaying tau leptons, multiple b-jets, and large missing transverse momentum. Pair production of scalar leptoquarks with decays only into third-generation leptons and quarks is assumed. Thanks to the use of supervised learning tools with unbinned methods to handle the high-dimensional final states, we consider simple selection cuts which would possibly translate into an improvement in the exclusion limits at the 95% confidence level for leptoquark masses with different values of their branching fraction into charged leptons. In particular, for intermediate branching fractions, we expect that the exclusion limits for leptoquark masses extend to ∼1.3 TeV. As a novelty in the implemented unbinned analysis, we include a simplified estimation of some systematic uncertainties with the aim of studying their possible impact on the stability of the results. Finally, we also present the projected sensitivity within this framework at 14 TeV for 300 fb−1 and 3000 fb−1 that extends the upper limits to ∼1.6 TeV and ∼1.8 TeV, respectively.
Fil: Arganda Carreras, Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica;
Fil: Díaz, Daniel Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina
Fil: Perez, Andres Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica; . Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España
Fil: Sandá Seoane, Rosa María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Universidad Autonoma de Madrid. Facultad de Ciencias. Departamento de Fisica Teorica; . Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España
Fil: Szynkman, Alejandro Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina
description We study the impact of machine-learning algorithms on LHC searches for leptoquarks in final states with hadronically decaying tau leptons, multiple b-jets, and large missing transverse momentum. Pair production of scalar leptoquarks with decays only into third-generation leptons and quarks is assumed. Thanks to the use of supervised learning tools with unbinned methods to handle the high-dimensional final states, we consider simple selection cuts which would possibly translate into an improvement in the exclusion limits at the 95% confidence level for leptoquark masses with different values of their branching fraction into charged leptons. In particular, for intermediate branching fractions, we expect that the exclusion limits for leptoquark masses extend to ∼1.3 TeV. As a novelty in the implemented unbinned analysis, we include a simplified estimation of some systematic uncertainties with the aim of studying their possible impact on the stability of the results. Finally, we also present the projected sensitivity within this framework at 14 TeV for 300 fb−1 and 3000 fb−1 that extends the upper limits to ∼1.6 TeV and ∼1.8 TeV, respectively.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-03
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/262904
Arganda Carreras, Ernesto; Díaz, Daniel Alberto; Perez, Andres Daniel; Sandá Seoane, Rosa María; Szynkman, Alejandro Andrés; LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods; American Physical Society; Physical Review D: Particles, Fields, Gravitation and Cosmology; 109; 5; 3-2024; 1-14
1550-7998
2470-0029
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/262904
identifier_str_mv Arganda Carreras, Ernesto; Díaz, Daniel Alberto; Perez, Andres Daniel; Sandá Seoane, Rosa María; Szynkman, Alejandro Andrés; LHC study of third-generation scalar leptoquarks with machine-learned likelihoods; American Physical Society; Physical Review D: Particles, Fields, Gravitation and Cosmology; 109; 5; 3-2024; 1-14
1550-7998
2470-0029
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://journals.aps.org/prd/abstract/10.1103/PhysRevD.109.055032
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1103/PhysRevD.109.055032
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv American Physical Society
publisher.none.fl_str_mv American Physical Society
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1844614516703232000
score 13.070432

Publicaciones similares