Calibration of NNJvt algorithm to mitigate pile-up on jets at the ATLAS experiment

Abstract

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. - 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).

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. - 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.