[論文レビュー] Building a Better Boosted Top Tagger

Andrew J. Larkoski, Ian Moult+1 more|DSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology)|Nov 3, 2014

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 27

ひとこと要約

本稿では、エネルギー相関関数に基づいて、ブーストされたトップクォークをQCDジェットから区別する際に広く使われている $N$-subjettiness比 $\tau_{3,2}^{(\beta)}$ より優れた性能を示す、新しいジェット部分構造識別子 $D_{3}^{(\beta,\beta,\beta)}$ の族を提案する。パワー数え上げを用いて最適な観測量を体系的に同定する手法により、ソフトおよびコリネア放射のパrametricスケーリングを活用し、モンテカルロチューニングに依存せずに、Pythia 8およびHerwig++シミュレーションの両方で優れた信号-背景分離が達成される。

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.

研究の動機と目的

• ブーストドトップクォークタギングのための最適なジェット部分構造観測量を体系的かつ解析的に構築する。
• モンテカルロ依存のチューニングの限界を克服するため、QCD放射のパラメトリックスケーリングを予測するパワー数え上げを用いる。
• 既存の手法（例：$N$-subjettiness）を上回る性能を示す、新しい識別子の族を同定する。
• エネルギー相関関数が三本のブランチを持つトップクォークジェットのための位相空間分解能が、$N$-subjettinessよりも優れていることを示す。
• 実際のLHC条件下で、複数のイベントジェネレータ（Pythia 8およびHerwig++）を用いて、新しい識別子 $D_3^{(2,0.8,0.6)}$ の妥当性を検証する。

提案手法

• ソフトおよびコリネア放射の位相空間を分析するため、パワー数え上げ技術を適用する。
• ソフトおよびコリネア放射のパラメトリックスケーリングに基づき、$D_3^{(\alpha,\beta,\gamma)} = \frac{e_3^{(\beta)} e_2^{(\alpha)}}{(e_4^{(\gamma)})^2}$ という新しい識別子を構築する。
• エネルギー相関関数 $e_n^{(\beta)}$ の定義を用いる：$e_n^{(\beta)} = \frac{1}{p_{TJ}^n} \sum_{i_1<\cdots<i_n \in J} \left( \prod_{a=1}^n p_{T_{i_a}} \right) \left( \prod_{b=1}^{n-1} \prod_{c=b+1}^n R_{i_b i_c} \right)^\beta$、ここで $R_{ij}^2 = (\Delta\phi)^2 + (\Delta y)^2$ である。
• Pythia 8およびHerwig++を用いて、8 TeVでの $pp \to t\bar{t}$ およびダイジェットイベントをシミュレートし、反-$k_T$アルゴリズムとWTA再結合を用いてファットジェットをクラスタリングする。
• FastJetのEnergyCorrelatorおよびNsubjettiness contribモジュールを用いて観測量を計算し、ROC曲線を用いて性能を評価する。
• 観測量 $e_2^{(2)}$ をジェット質量として解釈できるように $\alpha = 2$ を固定し、パワー数え上げと識別性能に基づいて $\beta = 0.8$、$\gamma = 0.6$ を選択する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パワー数え上げ技術を用いることで、$N$-subjettinessよりも優れたブーストドトップクォークタギングのための識別子を同定できるか？
• RQ2 高次点エネルギー相関関数を用いるにもかかわらず、$C_3^{(\beta)}$ 観測量がなぜ性能が悪いのか？
• RQ3 エネルギー相関関数の位相空間分解能は、$N$-subjettinessよりも優れた信号-背景分離を可能にするか？
• RQ4 $D_3^{(\alpha,\beta,\gamma)}$ のような体系的な手法で構築された観測量は、異なるモンテカルロジェネレータ間で $\tau_{3,2}^{(\beta)}$ を上回る性能を示せるか？
• RQ5 ソフトおよびコリネア放射のパラメトリックスケーリングは、チューニングに依存しない強固なジェット部分構造観測量の設計において果たす役割は何か？

主な発見

• すべての信号効率範囲において、Pythia 8およびHerwig++シミュレーションの両方で、$D_3^{(2,0.8,0.6)}$ は $C_3^{(1)}$ および $\tau_{3,2}^{(1)}$ よりも優れた信号-背景分離性能を示す。
• パワー数え上げ解析により、エネルギー相関関数は三本のブランチを持つジェットの位相空間を明確にパラメトリックに分離できることを示し、$N$-subjettinessとは対照的に、$D_3$ の優れた性能が説明される。
• $D_3^{(\alpha,\beta,\gamma)}$ は、すべての信号効率において $C_3^{(\beta)}$ を著しく上回り、高次点の角度因子が性能を劣化させるという仮説を否定する。
• $D_3$ の向上した識別能力は、モンテカルロチューニングに依存せず、物理的状態の異なる部分ジェットをパラメトリックスケーリングによって解像できる能力に起因する。
• パワー数え上げの予測は、非摂動的チューニングに依存しないため、すべてのモンテカルロジェネレータで再現され、観測量の挙動に対するロバストでジェネレータ独立の予測が可能になる。
• $D_3^{(2,0.8,0.6)}$ は、高効率領域で $\tau_{3,2}^{(1)}$ より顕著な改善を示しており、高純度トップタギングへの応用の可能性が強い。