| Online-Ressource |
Verfasst von: | Aaboud, Morad [VerfasserIn]  |
| Anders, Christoph [VerfasserIn]  |
| Andrei, George Victor [VerfasserIn]  |
| Antel, Claire [VerfasserIn]  |
| Baas, Alessandra Edda [VerfasserIn]  |
| Bolz, Arthur [VerfasserIn]  |
| Brandt, Oleg [VerfasserIn]  |
| Chouridou, Sofia [VerfasserIn]  |
| Djuvsland, Julia Isabell [VerfasserIn]  |
| Dunford, Monica [VerfasserIn]  |
| Ferreira de Lima, Danilo Enoque [VerfasserIn]  |
| Franchino, Silvia [VerfasserIn]  |
| Geisler, Manuel Patrice [VerfasserIn]  |
| Giulini, Maddalena [VerfasserIn]  |
| Hanke, Paul [VerfasserIn]  |
| Jongmanns, Jan [VerfasserIn]  |
| Kolb, Mathis [VerfasserIn]  |
| Kugel, Andreas [VerfasserIn]  |
| Lisovyi, Mykhailo [VerfasserIn]  |
| Meyer zu Theenhausen, Hanno [VerfasserIn]  |
| Narrias Villar, Daniel Isaac [VerfasserIn]  |
| Napolitano, Fabrizio [VerfasserIn]  |
| S̜ahinsoy, Merve [VerfasserIn]  |
| Schöning, André [VerfasserIn]  |
| Schultz-Coulon, Hans-Christian [VerfasserIn]  |
| Spieker, Thomas [VerfasserIn]  |
| Stamen, Rainer [VerfasserIn]  |
| Starovoitov, Pavel [VerfasserIn]  |
| Suchek, Stanislav [VerfasserIn]  |
Titel: | Performance of top-quark and W-boson tagging with ATLAS in Run 2 of the LHC |
Körperschaft: | ATLAS Collaboration [VerfasserIn]  |
Verf.angabe: | ATLAS Collaboration |
E-Jahr: | 2019 |
Jahr: | 30 April 2019 |
Umfang: | 54 S. |
Fussnoten: | Gesehen am 28.11.2019 ; The ALICE collaboration: M. Aaboud [und 2875 weitere Personen] ; Im Titel ist 'W' kursiv dargestellt |
Titel Quelle: | Enthalten in: The European physical journal / C |
Ort Quelle: | Berlin : Springer, 1998 |
Jahr Quelle: | 2019 |
Band/Heft Quelle: | 79(2019,5) Artikel-Nummer 375, 54 Seiten |
ISSN Quelle: | 1434-6052 |
Abstract: | The performance of identification algorithms (taggers) for hadronically decaying top quarks and W bosons in pp collisions at = 13TeV 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 36.1fb-1 for the tt and +jet and 36.7-1 for the dijet event topologies. |
DOI: | doi:10.1140/epjc/s10052-019-6847-8 |
URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.
Volltext: https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-019-6847-8 |
| DOI: https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-019-6847-8 |
Datenträger: | Online-Ressource |
Sprache: | eng |
K10plus-PPN: | 1683730127 |
Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
Performance of top-quark and W-boson tagging with ATLAS in Run 2 of the LHC / Aaboud, Morad [VerfasserIn]; 30 April 2019 (Online-Ressource)