Publication:
Dijet Resonance Search with Weak Supervision Using root S=13 TeV pp Collisions in the ATLAS Detector

Дата
2020
Авторы
Aad, G.
Abbott, B.
Abbott, D. C.
Abud, A. A.
Belotskiy, K.
Belyaev, N. L.
Bulekov, O.
Kurova, A.
Ponomarenko, D.
Proklova, N.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт ядерной физики и технологий
Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.
Организационная единица
Институт общей профессиональной подготовки (ИОПП)
Миссией Института является: фундаментальная базовая подготовка студентов, необходимая для получения качественного образования на уровне требований международных стандартов; удовлетворение потребностей обучающихся в интеллектуальном, культурном, нравственном развитии и приобретении ими профессиональных знаний; формирование у студентов мотивации и умения учиться; профессиональная ориентация школьников и студентов в избранной области знаний, формирование способностей и навыков профессионального самоопределения и профессионального саморазвития. Основными целями и задачами Института являются: обеспечение высококачественной (фундаментальной) базовой подготовки студентов бакалавриата и специалитета; поддержка и развитие у студентов стремления к осознанному продолжению обучения в институтах (САЕ и др.) и на факультетах Университета; обеспечение преемственности образовательных программ общего среднего и высшего образования; обеспечение высокого качества довузовской подготовки учащихся Предуниверситария и школ-партнеров НИЯУ МИФИ за счет интеграции основного и дополнительного образования; учебно-методическое руководство общеобразовательными кафедрами Института, осуществляющими подготовку бакалавров и специалистов по социо-гуманитарным, общепрофессиональным и естественнонаучным дисциплинам, обеспечение единства требований к базовой подготовке студентов в рамках крупных научно-образовательных направлений (областей знаний).
Выпуск журнала
Аннотация
This Letter describes a search for narrowly resonant new physics using a machine -learning anomaly detection procedure that does not rely on signal simulations for developing the analysis selection. Weakly supervised learning is used to train classifiers directly on data to enhance potential signals. The targeted topology is dijet events and the features used for machine learning are the masses of the two jets. The resulting analysis is essentially a three-dimensional search A -> BC, for m(A) similar to O(TeV), m(B), m(C) similar to O(100 GeV) and B, C are reconstructed as large-radius jets, without paying a penalty associated with a large trials factor in the scan of the masses of the two jets. The full run 2 root s = 13 TeV pp collision dataset of 139 fb(-1) recorded by the ATLAS detector at the Large Hadron Collider is used for the search. There is no significant evidence of a localized excess in the dijet invariant mass spectrum between 1.8 and 8.2 TeV, Cross-section limits for narrow -width A, B, and C particles vary with m(A), m(B), and m(C). For example, when m(A) = 3 TeV and m(B) greater than or similar to 200 GeV, a production cross section between 1 and 5 fb is excluded at 95% confidence level, depending on m(C). For certain masses, these limits are up to 10 times more sensitive than those obtained by the inclusive dijet search. These results are complementary to the dedicated searches for the case that B and C are standard model bosons.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Dijet Resonance Search with Weak Supervision Using root S=13 TeV pp Collisions in the ATLAS Detector / Aad, G [et al.] // Physical Review Letters. - 2020. - 125. - № 13. - 10.1103/PhysRevLett.125.131801
Коллекции