Электронный каталог

Статья

Didenko, A.R.
Application of Machine Learning for the Analysis of Higgs Boson Production in Association with Single Top Quark : [Abstract] / A.R.Didenko // Физика элементарных частиц и атомного ядра. Письма. – 2023. – Т.20, №5. – P.1300. – URL: http://www1.jinr.ru/Pepan_letters/panl_2023_5/41_Didenko_ann.pdf.

The paper describes the results of application of a neural network for the classification of the Higgs boson in association with a single top-quark signal production pp → tH and the main background processes pp → tt, ttH, ttW , ttZ production at the LHC in the ATLAS experiment. The tH channel is sensitive to the sign of the tH coupling, unlike the ttH. Also, an accurate measurement of the Higgs-top coupling is sensitive to physics Beyond the Standard Model (BSM).



ОИЯИ = ОИЯИ (JINR)2023
Спец.(статьи,препринты) = С 346.2в - Взаимодействие протонов с протонами
Спец.(статьи,препринты) = С 346.6е2 - Промежуточные бозоны
Спец.(статьи,препринты) = Ц 84 а2 - Многомашинные комплексы вычислительных средств. Вычислительные системы и сети. Параллельные вычисления. Квантовые компьютеры