Počet záznamů: 1  

Unbinned deep learning jet substructure measurement in high Q.sup.2./sup. ep collisions at HERA

  1. 1.
    SYSNO ASEP0582507
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevUnbinned deep learning jet substructure measurement in high Q2 ep collisions at HERA
    Tvůrce(i) Andreev, V. (DE)
    Arratia, M. (US)
    Baghdasaryan, A. (DE)
    Cvach, Jaroslav (FZU-D) RID, ORCID
    Hladký, Jan (FZU-D) RID, ORCID, SAI
    Reimer, Petr (FZU-D) RID, ORCID
    Celkový počet autorů144
    Číslo článku138101
    Zdroj.dok.Physics Letters. B. - : Elsevier - ISSN 0370-2693
    Roč. 844, Sept (2023)
    Poč.str.21 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.NL - Nizozemsko
    Klíč. slovaDESY HERA Stor ; H1 ; nuclear physics ; quark: jet
    Vědní obor RIVBF - Elementární částice a fyzika vys. energií
    Obor OECDParticles and field physics
    Způsob publikováníOpen access
    Institucionální podporaFZU-D - RVO:68378271
    UT WOS001068892700001
    EID SCOPUS85167782568
    DOI10.1016/j.physletb.2023.138101
    AnotaceThe radiation pattern within high energy quark- and gluon-initiated jets (jet substructure) is used extensively as a precision probe of the strong force as well as an environment for optimizing event generators with numerous applications in high energy particle and nuclear physics. Looking at electron-proton collisions is of particular interest as many of the complications present at hadron colliders are absent. A detailed study of modern jet substructure observables, jet angularities, in electron-proton collisions is presented using data recorded using the H1 detector at HERA. The measurement is unbinned and multi-dimensional, using machine learning to correct for detector effects. All of the available reconstructed object information of the respective jets is interpreted by a graph neural network, achieving superior precision on a selected set of jet angularities.
    PracovištěFyzikální ústav
    KontaktKristina Potocká, potocka@fzu.cz, Tel.: 220 318 579
    Rok sběru2024
    Elektronická adresahttps://hdl.handle.net/11104/0350569
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.