Machine learning techniques for jet reconstruction at LHCb and application to the search for $H \to b \bar{b}$ and $H \to c \bar{c}$ in $\sqrt{s}=13$ TeV $pp$ collisions
Тип публікації :
Препринт
Дата випуску :
23 січня 2026 р.
Автор(и) :
LHCb collaboration
R. Aaij
A. S. W. Abdelmotteleb
C. Abellan Beteta
F. Abudinén
T. Ackernley
A. A. Adefisoye
B. Adeva
M. Adinolfi
P. Adlarson
C. Agapopoulou
C. A. Aidala
Z. Ajaltouni
S. Akar
K. Akiba
M. Akthar
P. Albicocco
J. Albrecht
R. Aleksiejunas
F. Alessio
P. Alvarez Cartelle
R. Amalric
S. Amato
J. L. Amey
Y. Amhis
L. An
L. Anderlini
M. Andersson
P. Andreola
M. Andreotti
S. Andres Estrada
A. Anelli
D. Ao
C. Arata
F. Archilli
Z. Areg
M. Argenton
S. Arguedas Cuendis
L. Arnone
A. Artamonov
M. Artuso
E. Aslanides
R. Ataíde Da Silva
M. Atzeni
B. Audurier
J. A. Authier
D. Bacher
I. Bachiller Perea
S. Bachmann
M. Bachmayer
J. J. Back
P. Baladron Rodriguez
V. Balagura
A. Balboni
W. Baldini
Z. Baldwin
L. Balzani
H. -R. Bao
J. Baptista de Souza Leite
C. Barbero Pretel
M. Barbetti
I. R. Barbosa
R. J. Barlow
M. Barnyakov
S. Barsuk
W. Barter
J. Bartz
S. Bashir
B. Batsukh
P. B. Battista
A. Bay
A. Beck
M. Becker
F. Bedeschi
I. B. Bediaga
N. A. Behling
S. Belin
A. Bellavista
K. Belous
I. Belov
I. Belyaev
G. Benane
G. Bencivenni
E. Ben-Haim
A. Berezhnoy
R. Bernet
S. Bernet Andres
A. Bertolin
C. Betancourt
F. Betti
J. Bex
Ia. Bezshyiko
O. Bezshyyko
J. Bhom
M. S. Bieker
N. V. Biesuz
A. Biolchini
M. Birch
F. C. R. Bishop
A. Bitadze
eKNUTSHIR URL :
Журнал :
arXiv (Cornell University)
Цитування :
[APA 7] LHCb, c., R., A., A., S. W., C., A. B., F., A., T., A., A., A. A., B., A., M., A., P., A., C., A., C., A. A., Z., A., S., A., K., A., M., A., P., A., J., A., R., A., F., A., P., A. C., R., A., S., A., J., L. A., Y., A., L., A., L., A., M., A., P., A., M., A., S., A. E., A., A., D., A., C., A., F., A., Z., A., M., A., S., A. C., L., A., A., A., M., A., E., A., R., A. D., M., A., B., A., J., A. A., D., B., I., B. P., S., B., M., B., J., J. B., P., B. R., V., B., A., B., W., B., Z., B., L., B., H., -. B., J., B. d., C., B. P., M., B., I., R. B., R., J. B., M., B., S., B., W., B., J., B., S., B., B., B., P., B. B., A., B., A., B., M., B., F., B., I., B. B., N., A. B., S., B., A., B., K., B., I., B., I., B., G., B., G., B., E., B., A., B., R., B., S., B. A., A., B., C., B., F., B., J., B., Ia., B., O., B., J., B., M., S. B., N., V. B., A., B., M., B., F., C. R., & A., B. (2026). Machine learning techniques for jet reconstruction at LHCb and application to the search for $H \to b \bar{b}$ and $H \to c \bar{c}$ in $\sqrt{s}=13$ TeV $pp$ collisions. arXiv (Cornell University),. https://doi.org/10.1007/jhep07(2026)276
[ДСТУ] Machine learning techniques for jet reconstruction at LHCb and application to the search for $H \to b \bar{b}$ and $H \to c \bar{c}$ in $\sqrt{s}=13$ TeV $pp$ collisions / c. LHCb та ін. arXiv (Cornell University). 2026. DOI: 10.1007/jhep07(2026)276 (дата звернення: 11.09.2026).
Two machine learning techniques for jet measurements at the LHCb experiment are presented: a regression-based method for jet-energy calibration and a deep neural network algorithm for jet flavour tagging, distinguishing between $b$-quark, $c$-quark, and light parton jets. These techniques are applied to a search for inclusive $H \to \bbbar$ and $H \to c\barcc$ decays using a LHCb dataset corresponding to an integrated luminosity of 1.6\invfb. The observed (expected) 95\% confidence level upper limits correspond to 6.6 (11.1) times the SM cross-section for the $H \to b\bar b$ process, and 1003 (1834) times the SM cross-section for the $H \to c\bar c$ process.
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.36 MB
Контрольна сума :
(MD5):5b5aeb4a8720d7ea86723d746af81291
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Attribution 4.0 International