Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > hep-ph > arXiv:2505.16328v2

帮助 | 高级搜索

高能物理 - 现象学

arXiv:2505.16328v2 (hep-ph)
[提交于 2025年5月22日 (v1) ,最后修订 2025年7月15日 (此版本, v2)]

标题: 标量轻子夸克模型中通过顶夸克极化进行喷注结构探测

标题: Jet Substructure Probe on Scalar Leptoquark Models via Top Polarization

Authors:Anupam Ghosh, Partha Konar, Tousik Samui, Ritesh K. Singh
摘要: 研究轻子夸克及其与不同手性费米子的耦合,为区分不同的轻子夸克模型提供了一个强有力的工具。 作为案例研究,我们关注两种特定的第三代标量轻子夸克模型,$S_3$和$R_2$,它们在弱电量子数和与顶夸克的耦合手性结构上有所不同,从而导致不同的顶夸克极化状态。 为了提高分析的有效性,我们采用了如 Soft Drop、$N$-subjettiness 以及我们自定义的$b$-tagging 方法等喷注子结构技术,以及其他事件变量。 分析使用了固定半径和动态半径喷注聚类算法进行。 使用提升决策树(BDT)的多变量分析来隔离标准模型背景中的信号。 对于轻子夸克质量为 1250 GeV 的情况,分析在 14 TeV 的 HL-LHC 上实现了高达$5.3\,\sigma$的信号显著性。 此外,应用基于$CL_s$的轮廓似然估计器来区分极化敏感变量,以区分这两种模型。 为了增强两个模型之间的分离,通过训练一个BDT网络来区分$S_3$和$R_2$模型,获得了一个额外的BDT分类器得分。 在选定的信号区域中,BDT分类器得分提供的分离度高达$3.2\,\sigma$,优于传统的变量如$E_b/E_t$和$\cos\theta_b$。
摘要: The study of leptoquarks and their couplings to fermions with different chiralities provides a powerful tool for distinguishing among different leptoquark models. As a case study, we focus on two specific third-generation scalar leptoquark models, $S_3$ and $R_2$, which differ in their electroweak quantum numbers and chiral structures of couplings to the top quark, leading to distinct top-quark polarization states. To enhance the efficacy of the analysis, we employ jet substructure techniques like Soft Drop, $N$-subjettiness, and our custom $b$-tagging method, along with other event variables. The analysis has been performed using both fixed radius and dynamic radius jet clustering algorithms. A multivariate analysis using a boosted decision tree (BDT) is performed to isolate signal from the Standard Model background. For a leptoquark mass of 1250 GeV, the analysis achieves a signal significance of up to $5.3\,\sigma$ at the 14 TeV HL-LHC. Furthermore, a $CL_s$-based profile likelihood estimator is applied to polarization-sensitive variables to discriminate between the two models. To enhance separation between the two models, an additional BDT classifier score is obtained by training a BDT network to distinguish between the $S_3$ and $R_2$ models. In the chosen signal region, the BDT classifier score provides a separation score of up to $3.2\,\sigma$, outperforming traditional variables such as $E_b/E_t$ and $\cos\theta_b$.
评论: 41页,6张表格和18幅带说明的图
主题: 高能物理 - 现象学 (hep-ph)
引用方式: arXiv:2505.16328 [hep-ph]
  (或者 arXiv:2505.16328v2 [hep-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.16328
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMSc/2025/01
相关 DOI: https://doi.org/10.1007/JHEP07%282025%29145
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Anupam Ghosh [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 5 月 22 日 07:33:44 UTC (1,080 KB)
[v2] 星期二, 2025 年 7 月 15 日 06:57:42 UTC (1,083 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
hep-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-05

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号