[논문 리뷰] Building a Better Boosted Top Tagger

Andrew J. Larkoski, Ian Moult외 1명|DSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology)|2014. 11. 03.

Particle physics theoretical and experimental studies인용 수 27

한 줄 요약

이 논문은 에너지 상관 함수를 기반으로 한 새로운 제트 하위구조 분류기 $D_{3}^{(\beta,\beta,\beta)}$를 소개하며, 이는 광범위하게 사용되는 $N$-서브젯 투명도 비율 $\tau_{3,2}^{(\beta)}$보다 부스터드 톰 쿼크를 QCD 제트에서 더 잘 구분한다. 파wr 카운팅를 통해 최적의 관측량을 체계적으로 식별함으로써, 부드럽고 충돌하는 복사의 매개변수 스케일링을 활용하여 몽테카를로 캘리브레이션에 의존하지 않고도 Pythia 8 및 Herwig++ 시뮬레이션에서 신호-배경 분리 성능이 향상된다.

ABSTRACT

Distinguishing hadronically decaying boosted top quarks from massive QCD jets is an important challenge at the Large Hadron Collider. In this paper we use the power counting method to study jet substructure observables designed for top tagging, and gain insight into their performance. We introduce a powerful new family of discriminants formed from the energy correlation functions which outperform the widely used N-subjettiness. These observables take a highly non-trivial form, demonstrating the importance of a systematic approach to their construction.

연구 동기 및 목표

• 부스터드 톰 쿼크 태깅을 위한 최적의 제트 하위구조 관측량을 체계적이고 분석적으로 구성하는 데 목적이 있다.
• 몽테카를로에 의존하는 캘리브레이션의 한계를 극복하기 위해, QCD 복사의 매개변수 스케일링을 예측하는 데 파워 카운팅을 사용한다.
• 기존의 방법들인 $N$-서브젯 투명도보다 뛰어난 성능을 보이는 새로운 분류기 가족을 식별하는 데 목적이 있다.
• 에너지 상관 함수가 삼지름형 톰 쿼크 제트의 경우 $N$-서브젯 투명도보다 더 나은 위상공간 해상도를 제공함을 보여주는 데 목적이 있다.
• 실제 LHC 조건 하에서 다양한 이벤트 생성기(Pythia 8 및 Herwig++)를 통해 새로운 분류기 $D_3^{(2,0.8,0.6)}$를 검증하는 데 목적이 있다.

제안 방법

• 부드럽고 충돌하는 복사의 위상공간을 분석하기 위해 파워 카운팅 기법을 적용한다. 분석 대상은 세 개의 에너지 상관 함수인 $e_2^{(\alpha)}$, $e_3^{(\beta)}$, 및 $e_4^{(\gamma)}$이다.
• 부드럽고 충돌하는 복사의 매개변수 스케일링을 기반으로 새로운 분류기 $D_3^{(\alpha,\beta,\gamma)} = \frac{e_3^{(\beta)} e_2^{(\alpha)}}{(e_4^{(\gamma)})^2}$를 구성한다.
• 에너지 상관 함수의 정의를 사용한다: $e_n^{(\beta)} = \frac{1}{p_{TJ}^n} \sum_{i_1<\cdots<i_n \in J} \left( \prod_{a=1}^n p_{T_{i_a}} \right) \left( \prod_{b=1}^{n-1} \prod_{c=b+1}^n R_{i_b i_c} \right)^\beta$, 여기서 $R_{ij}^2 = (\Delta\phi)^2 + (\Delta y)^2$이다.
• Pythia 8 및 Herwig++를 사용하여 8 TeV에서 $pp \to t\bar{t}$ 및 디제트 이벤트를 시뮬레이션하며, 피크 제트는 anti-$k_T$ 알고리즘과 WTA 재결합을 사용한다.
• FastJet의 EnergyCorrelator 및 Nsubjettiness contrib 모듈을 사용하여 관측량을 계산하고, ROC 곡선을 통해 성능을 평가한다.
• $\alpha = 2$로 고정하여 $e_2^{(2)}$를 제트 질량으로 해석하고, 파워 카운팅 및 분류 성능에 기반하여 $\beta = 0.8$, $\gamma = 0.6$를 선택한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 파워 카운팅 기법을 사용하면 $N$-서브젯 투명도보다 부스터드 톰 쿼크 태깅을 위한 더 나은 분류기를 식별할 수 있는가?
• RQ2 높은 점수의 에너지 상관 함수를 사용하고도 $C_3^{(\beta)}$ 관측량이 성능이 떨어지는 이유는 무엇인가?
• RQ3 에너지 상관 함수의 위상공간 해상도가 $N$-서브젯 투명도보다 더 나은 신호-배경 분리 성능을 제공하는가?
• RQ4 체계적으로 구성된 관측량인 $D_3^{(\alpha,\beta,\gamma)}$가 다양한 몽테카를로 생성기에서 $\tau_{3,2}^{(\beta)}$를 능가할 수 있는가?
• RQ5 부드럽고 충돌하는 복사의 매개변수 스케일링은 강건하고 캘리브레이션 없는 제트 하위구조 관측량 설계에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• Pythia 8 및 Herwig++ 시뮬레이션 전반에서, 모든 신호 효율 범위에서 새로운 분류기 $D_3^{(2,0.8,0.6)}$가 $C_3^{(1)}$ 및 $\tau_{3,2}^{(1)}$보다 뛰어난 신호-배경 분리 성능을 보였다.
• 파워 카운팅 분석 결과, 에너지 상관 함수는 삼지름형 제트 위상공간을 잘 정의된 매개변수 스케일링으로 분리할 수 있으며, 이는 $D_3$의 향상된 성능를 설명한다. 반면 $N$-서브젯 투명도는 이러한 분리를 제공하지 못한다.
• $D_3^{(\alpha,\beta,\gamma)}$ 관측량은 모든 신호 효율에서 $C_3^{(\beta)}$를 크게 능가하며, 높은 점수의 각도 요인은 성능을 떨어뜨린다는 추측을 반박한다.
• $D_3$의 향상된 분류 능력은 몽테카를로 캘리브레이션에 의존하지 않고도, 하위제트의 물리적 구성 상태를 매개변수 스케일링을 통해 구분할 수 있기 때문이다.
• 이 방법은 파워 카운팅 예측이 비양성적 조정이 있는 모든 몽테카를로 생성기에서 재현되므로, 생성기 독립적인 관측량 행동 예측이 가능하다.
• $D_3^{(2,0.8,0.6)}$ 분류기는 높은 신호 효율에서 $\tau_{3,2}^{(1)}$보다 뚜렷한 향상된 성능을 보이며, 고순도 톰 태깅에 강력한 잠재력을 보여준다.