[论文解读] 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 7

一句话总结

本文提出了一种基于神经网络的新型喷射打标方法——特征扩展监督打标（FEST），通过引入带电轻子运动学信息——特别是轻子能量分数 z 和相对于喷射轴的 ∆R——结合标准喷射亚结构变量，显著提升了对增强的 Higgs 玻色子（H →ℓνq̄q）和顶夸克（t →ℓνb）喷射与 QCD 喷射的区分能力。FEST 在 50% Higgs/顶夸克效率下实现了 10⁴–10⁵ 的轻夸克喷射拒识率，以及在 50% Higgs 效率下实现了 100–300 的顶夸克喷射拒识率，显著提升了新物理搜索中的灵敏度。

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.

研究动机与目标

• 为解决缺乏针对包含高能、非孤立带电轻子的喷射（来自增强的 Higgs 或顶夸克衰变）的专用打标器的问题。
• 提升 H →ℓνq̄q 和 t →ℓνb 喷射与 QCD 喷射的区分能力，尤其是在新物理搜索相关的高能、增强喷射区域。
• 开发一种结合喷射亚结构与孤立轻子特征的方法，以超越现有通用或 b 打标方法的打标性能。
• 在实际新物理搜索中（如完全强子末态下的 Z′ →ZH 衰变）展示该方法对灵敏度的影响。

提出的方法

• FEST 使用具有两层隐藏层（512 和 64 个节点）的前馈神经网络，采用 ReLU 激活函数和 softmax 输出进行多分类。
• 输入特征包括喷射质量（40–170 GeV）、横动量（0.4–2.2 TeV）、N-子喷射结构变量（1/2, 1, 2, 5, 6）、轻子能量分数 z = Eℓ/EJ，以及相对于喷射轴的角距离 ∆R = √(Δη² + Δφ²)。
• 通过使用标准模型背景分布对输入进行标准化，以提高训练稳定性和收敛性。
• 网络输出三个概率（p₁, p₂, p₀），分别对应 Higgs、顶夸克和 QCD 喷射类别，且满足 p₁ + p₂ + p₀ = 1。
• 该方法在 pp →ZH（H →ℓνq̄q）和 pp →Zt（t →ℓνb）过程的 parton 级事件上进行训练与验证，QCD 二喷射样本作为背景。
• 通过 Delphes（CMS 卡片）进行快速探测器模拟，并使用 anti-kT（R=0.8）和递归软打结去噪（Recursive Soft Drop）进行喷射重建，以生成逼真的训练数据。

实验结果

研究问题

• RQ1 在喷射打标中引入带电轻子运动学（z 和 ∆R）是否能显著提升对增强 Higgs 和顶夸克喷射与 QCD 背景的分离能力？
• RQ2 与现有通用或 b 打标方法相比，FEST 在 Higgs 和顶夸克信号的轻夸克喷射拒识率与信号效率方面表现如何？
• RQ3 在最终态重叠的背景下，引入轻子特征在多大程度上增强了 Higgs 与顶夸克喷射之间的区分能力？
• RQ4 FEST 对新物理搜索（如完全强子末态下的 Z′ →ZH）的灵敏度有何影响？
• RQ5 尽管仅在轻夸克喷射上进行训练，该方法在 b-夸克喷射上是否仍保持高性能？

主要发现

• FEST 在 Higgs 和顶夸克信号的 50% 效率下，实现了 10⁴ 到 10⁵ 的轻夸克喷射拒识因子。
• 在 Higgs 玻色子识别中，该方法在 50% Higgs 效率下对顶夸克喷射的拒识因子达到 100 至 300。
• 引入轻子能量分数 z 和 ∆R 显著提升了对仅使用亚结构方法的区分能力，尤其在高 pT 区域表现突出。
• 仅在轻夸克喷射上训练的打标器在 b-夸克喷射上表现优异，表明其对底夸克成分具有鲁棒性。
• 在 Z′ 玻色子衰变为 ZH 的基准新物理搜索中（完全强子末态），FEST 相较于标准打标技术显著提升了灵敏度。
• 该方法对轻子 pT 的温和预选（≥10 GeV）具有鲁棒性，因为网络能够学习识别 QCD 喷射中较软的轻子。