Calibration of NNJvt algorithm to mitigate pile-up on jets at the ATLAS experiment
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Autores
Caviedes Betancourt, Laura Juliana
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Inglés
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Resumen
Para atenuar el pileup en jets en el experimento ATLAS se utiliza el algoritmo
Neural Network Jet Vertex Tagger, abreviado NN-JVT. Este algoritmo utiliza
una red neuronal para distinguir entre jets de hard-scatter (dispersión dura) y jets
de pileup (apilamiento) con el fin de mitigar los efectos de pileup.
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Este trabajo presenta la calibración del algoritmo para los Run 2 y Run 3 del
LHC, a trvés del cálculo de factores de escala de eficiencia y sus incertidumbres
correspondientes.
El cálculo de estos factores escala se realizó utilizando eventos de Z (→ ee/µµ)+
jets ya que proporcionan datos limpios y fiables para la calibración. Estos datos
fueron recolectados por el detector ATLAS en CERN durante los Run 2 y Run
3 y también se utilizaron los datos simulados por los generadores Monte Carlo
Sherpa, Madgraph y Powheg. Los resultados de la calibración fueron exitosos, la
calibración fue realizada con eventos de Z (→ µµ) + jets y el proceso se validó
con eventos de Z (→ ee/µµ)+ jets. Asimismo, se calcularon las incertidumbres
estadística y sistemática. La incertidumbre sistemática incluye incertidumbres
debido a differencias entre la selección de eventos, cálculo de eventos de pileup
y diferencias entre los generadores Monte Carlo. Para el cálculo de eventos de
pileup se utilizó un método basado en los eventos de Monte Carlo (Texto tomado de la fuente).
Abstract
In order to mitigate pileup in jets at the ATLAS experiment, a Neural Network
Tagger is used, the so called NN-JVT. This algorithm uses a neural network
to distinguish between hard-scatter (HS) jets and pileup (PU) jets, in order to
mitigate pileup effects.
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This work presents the calibration of this algorithm for Run 2 and Run 3 of
the LHC, deriving efficiency scale factors for this tagger and their corresponding uncertainties. These scale factors are determined using Z (→ µµ) + jets
events, which provide clean and reliable samples for calibration purposes. The
closure test was made using Z (→ ee/µµ) + jets events which are also clean
and reliable samples. The study utilizes data collected from the ATLAS experiment at CERN during Run 2 and Run 3, as well as events generated by the
Monte Carlo simulators Sherpa, Powheg, and Madgraph. The calibration results
were successful within the uncertainties of the scale factors. The uncertainties
considered include both statistical uncertainty, due to the large amount of data,
and systematic uncertainties, which arise from differences in event selection,
pileup identification, and differences between Monte Carlo generators. A Monte
Carlo-based modeling approach was used for pileup calculations.
Palabras clave propuestas
Descripción
ilustraciones, diagramas