[論文レビュー] Pulling the Higgs and Top needles from the jet stack with Feature Extended Supervised Tagging

J. A. Aguilar–Saavedra|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2021

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 62被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、特徴拡張型教師付きタギング（FEST）と呼ばれる新しいニューラルネットワークベースのジェットタギング手法を提案する。この手法は、標準的なジェット構造変数に加えて、電荷を帯びたレプトンの運動量の関係（具体的にはレプトンエネルギー分率zとジェット軸からの∆R）を組み込むことで、QCDジェットからブースト状態のヒッグスボソン（H →ℓνq̄q）およびトップクォーク（t →ℓνb）を効果的に識別する。FESTは、ヒッグス・トップ効率50%で10⁴〜10⁵の軽いジェット遮断を達成し、ヒッグス効率50%で100〜300のトップクォーク遮断を達成する。これは、新しい物理探索における感度を顕著に向上させる。

ABSTRACT

Jet tagging has become an essential tool for new physics searches at the high-energy frontier. For jets that contain energetic charged leptons we introduce Feature Extended Supervised Tagging (FEST) which, in addition to jet substructure, considers the features of the charged lepton within the jet. With this method we build dedicated taggers to discriminate among boosted $H o \ell u q \bar q$, $t o \ell u b$, and QCD jets (with $\ell$ an electron or muon). The taggers have an impressive performance, allowing for overall light jet rejection factors of $10^4-10^5$, for top quark / Higgs boson efficiencies of $0.5$. The taggers are also excellent in the discrimination of Higgs bosons from top quarks and vice versa, for example rejecting top quarks by factors of $100-300$ for Higgs boson efficiencies of $0.5$. We demonstrate the potential of these taggers to improve the sensitivity to new physics by using as example a search for a new $Z'$ boson decaying into $Z H$, in the fully-hadronic final state.

研究の動機と目的

• ブースト状態のヒッグスまたはトップクォーク崩壊に伴い生成される高エネルギーで非分離な電荷を帯びたレプトンを含むジェットの専用タギング手法の不足に対処すること。
• 特に新しい物理探索に重要な高エネルギー・ブースト状態において、QCDジェットからH →ℓνq̄qおよびt →ℓνbジェットを効果的に分離すること。
• ジェット構造と孤立レプトン特徴の両方を活用することで、従来の汎用的またはbタギング手法を超えるタギング性能を実現する手法の開発。
• 実際の新しい物理探索（例：完全ハドロン最終状態におけるZ′ →ZH崩壊）におけるこの手法の感度への影響を示すこと。

提案手法

• FESTは、ReLU活性化関数を用いた2層の隠れ層（512および64ノード）を持つ順方向型ニューラルネットワークを採用し、マルチクラス分類のためのソフトマックス出力を使用する。
• 入力特徴には、ジェット質量（40–170 GeV）、横運動量（0.4–2.2 TeV）、N-サブジェットネス変数（1/2, 1, 2, 5, 6）、レプトンエネルギー分率z = Eℓ/EJ、およびジェット軸からの角度的距離∆R = √(Δη² + Δφ²)が含まれる。
• 入力は、訓練の安定性と収束性を向上させるために、標準模型（SM）バックグラウンド分布を用いて標準化される。
• ネットワークの出力は、ヒッグス、トップ、QCDジェットクラスの3つの確率（p₁, p₂, p₀）であり、p₁ + p₂ + p₀ = 1 を満たす。
• この手法は、pp →ZH（H →ℓνq̄q）およびpp →Zt（t →ℓνb）過程の部分素粒子レベルイベントを用いて訓練・検証され、QCDダイジェットサンプルがバックグラウンドとして使用される。
• リアルな訓練データの生成のため、Delphes（CMSカード）を用いた高速検出器シミュレーション、および反-kT（R=0.8）と再帰的ソフトドロップグルーミングを用いたジェット再構築が実施される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電荷を帯びたレプトンの運動量特徴（zおよび∆R）をジェットタギングに組み込むことで、ブースト状態のヒッグスおよびトップクォークジェットとQCDバックグラウンドの分離が顕著に向上するか？
• RQ2 FESTは、ヒッグスおよびトップクォークの軽いジェット遮断率と信号効率において、既存の汎用的またはbタギング手法と比較してどのように優れているか？
• RQ3 レプトン特徴を組み込むことで、重複する最終状態を考慮した場合に、ヒッグスとトップクォークジェットの識別性能がどの程度向上するか？
• RQ4 Z′ →ZHが完全ハドロン最終状態で崩壊するような新しい物理探索において、FESTの感度に及ぼす影響は何か？
• RQ5 この手法は、bジェットに対しては高い性能を維持するのか？（訓練は軽いジェットのみで行われたが）

主な発見

• FESTは、ヒッグスおよびトップクォーク信号の両方において、50%効率で10⁴〜10⁵の軽いジェット遮断を達成する。
• ヒッグスボソンの識別において、100〜300のトップクォークジェット遮断が50%ヒッグス効率で達成される。
• レプトンエネルギー分率zおよび∆Rの組み込みにより、構造のみに依存する手法に比べて、特に高pT領域で識別性能が顕著に向上する。
• 軽いジェットのみで訓練されたタギング器は、bジェットに対しても優れた性能を示し、ボトムクォーク含有量に対して頑健であることが示された。
• 完全ハドロン最終状態におけるZ′ボソンがZHに崩壊するというベンチマーク探索において、FESTは標準的なタギング手法に比べて感度を向上させる。
• レプトンpT（≥10 GeV）に対するやや緩い事前選択条件に対しても、この手法は高い性能を維持する。ネットワークはQCDジェット内の低エネルギーのレプトンを学習して識別できる。