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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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Verfasst von:Aaboud, Morad [VerfasserIn]   i
 Anders, Christoph [VerfasserIn]   i
 Andrei, George Victor [VerfasserIn]   i
 Antel, Claire [VerfasserIn]   i
 Baas, Alessandra Edda [VerfasserIn]   i
 Bolz, Arthur [VerfasserIn]   i
 Brandt, Oleg [VerfasserIn]   i
 Chouridou, Sofia [VerfasserIn]   i
 Djuvsland, Julia Isabell [VerfasserIn]   i
 Dunford, Monica [VerfasserIn]   i
 Ferreira de Lima, Danilo Enoque [VerfasserIn]   i
 Franchino, Silvia [VerfasserIn]   i
 Geisler, Manuel Patrice [VerfasserIn]   i
 Giulini, Maddalena [VerfasserIn]   i
 Hanke, Paul [VerfasserIn]   i
 Jongmanns, Jan [VerfasserIn]   i
 Kolb, Mathis [VerfasserIn]   i
 Kugel, Andreas [VerfasserIn]   i
 Lisovyi, Mykhailo [VerfasserIn]   i
 Meyer zu Theenhausen, Hanno [VerfasserIn]   i
 Narrias Villar, Daniel Isaac [VerfasserIn]   i
 Napolitano, Fabrizio [VerfasserIn]   i
 S̜ahinsoy, Merve [VerfasserIn]   i
 Schöning, André [VerfasserIn]   i
 Schultz-Coulon, Hans-Christian [VerfasserIn]   i
 Spieker, Thomas [VerfasserIn]   i
 Stamen, Rainer [VerfasserIn]   i
 Starovoitov, Pavel [VerfasserIn]   i
 Suchek, Stanislav [VerfasserIn]   i
Titel:Performance of top-quark and W-boson tagging with ATLAS in Run 2 of the LHC
Körperschaft:ATLAS Collaboration [VerfasserIn]   i
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

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