Performance of top-quark and W-boson tagging with ATLAS in Run 2 of the LHC
- Autores
- Aaboud, M.; Aad, G.; Abbott, B.; Abdinov, O.; Abeloos, B.; Alconada Verzini, María Josefina; Alonso, Francisco; Arduh, Francisco Anuar; Dova, Maria Teresa; Hoya, Joaquín; Monticelli, Fernando Gabriel; Wahlberg, Hernan Pablo; Bossio Sola, Jonathan David; Daneri, María Florencia; Devesa, Maria Roberta; Marceca, Gino; Otero y Garzon, Gustavo Javier; Piegaia, Ricardo Nestor; Sacerdoti, Sabrina; Zinonos, Z.; Zinser, M.; Ziolkowski, M.; Živković, L.; Zobernig, G.; Zoccoli, A.; Zoch, K.; Nedden, M. zur; Zorbas, T. G.; Zou, R.; Zwalinski, L.; The ATLAS Collaboration
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- The performance of identification algorithms ("taggers") for hadronically decaying top quarks and W bosons in pp collisions at s√ = 13 TeV recorded by the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider is presented. A set of techniques based on jet shape observables are studied to determine a set of optimal cut-based taggers for use in physics analyses. The studies are extended to assess the utility of combinations of substructure observables as a multivariate tagger using boosted decision trees or deep neural networks in comparison with taggers based on two-variable combinations. In addition, for highly boosted top-quark tagging, a deep neural network based on jet constituent inputs as well as a re-optimisation of the shower deconstruction technique is presented. The performance of these taggers is studied in data collected during 2015 and 2016 corresponding to 36.1 fb−1 for the tt¯ and γ+jet and 36.7 fb−1 for the dijet event topologies.
Fil: Aaboud, M.. Université Mohamed Premier and LPTPM; Marruecos
Fil: Aad, G.. Aix-Marseille Université; Francia
Fil: Abbott, B.. Oklahoma State University; Estados Unidos
Fil: Abdinov, O.. Azerbaijan Academy of Sciences; Azerbaiyán
Fil: Abeloos, B.. Université Paris-Saclay; Francia
Fil: Alconada Verzini, María Josefina. 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: Alonso, Francisco. 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: Arduh, Francisco Anuar. 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: Dova, Maria Teresa. 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: Hoya, Joaquín. 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: Monticelli, Fernando Gabriel. 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: Wahlberg, Hernan Pablo. 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: Bossio Sola, Jonathan David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
Fil: Daneri, María Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
Fil: Devesa, Maria Roberta. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
Fil: Marceca, Gino. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
Fil: Otero y Garzon, Gustavo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
Fil: Piegaia, Ricardo Nestor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
Fil: Sacerdoti, Sabrina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
Fil: Zinonos, Z.. Georg-August-Universität; Alemania
Fil: Zinser, M.. Universität Mainz; Alemania
Fil: Ziolkowski, M.. Universität Siegen; Alemania
Fil: Živković, L.. University of Belgrade; Serbia
Fil: Zobernig, G.. University of Wisconsin; Estados Unidos
Fil: Zoccoli, A.. Università di Bologna; Italia
Fil: Zoch, K.. Georg-August-Universität ; Alemania
Fil: Nedden, M. zur. Humboldt University; Alemania
Fil: Zorbas, T. G.. University of Sheffield ; Reino Unido
Fil: Zou, R.. University of Chicago; Estados Unidos
Fil: Zwalinski, L.. Cern - European Organization for Nuclear Research; Suiza
Fil: The ATLAS Collaboration. No especifíca; - Materia
-
ATLAS
High Energy Physics - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
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A set of techniques based on jet shape observables are studied to determine a set of optimal cut-based taggers for use in physics analyses. The studies are extended to assess the utility of combinations of substructure observables as a multivariate tagger using boosted decision trees or deep neural networks in comparison with taggers based on two-variable combinations. In addition, for highly boosted top-quark tagging, a deep neural network based on jet constituent inputs as well as a re-optimisation of the shower deconstruction technique is presented. The performance of these taggers is studied in data collected during 2015 and 2016 corresponding to 36.1 fb−1 for the tt¯ and γ+jet and 36.7 fb−1 for the dijet event topologies.Fil: Aaboud, M.. Université Mohamed Premier and LPTPM; MarruecosFil: Aad, G.. Aix-Marseille Université; FranciaFil: Abbott, B.. Oklahoma State University; Estados UnidosFil: Abdinov, O.. Azerbaijan Academy of Sciences; AzerbaiyánFil: Abeloos, B.. 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The performance of identification algorithms ("taggers") for hadronically decaying top quarks and W bosons in pp collisions at s√ = 13 TeV recorded by the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider is presented. A set of techniques based on jet shape observables are studied to determine a set of optimal cut-based taggers for use in physics analyses. The studies are extended to assess the utility of combinations of substructure observables as a multivariate tagger using boosted decision trees or deep neural networks in comparison with taggers based on two-variable combinations. In addition, for highly boosted top-quark tagging, a deep neural network based on jet constituent inputs as well as a re-optimisation of the shower deconstruction technique is presented. The performance of these taggers is studied in data collected during 2015 and 2016 corresponding to 36.1 fb−1 for the tt¯ and γ+jet and 36.7 fb−1 for the dijet event topologies. |
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