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Journal Article PUBDB-2020-04208
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A deep neural network for simultaneous estimation of b jet energy and resolution

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2020
Springer International Publishing Cham, Switzerland

Computing and software for big science 4(1), 10 () [10.1007/s41781-020-00041-z]
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Report No.: CERN-EP-2019-261; CMS-HIG-18-027; arXiv:1912.06046

Abstract: We describe a method to obtain point and dispersion estimates for the energies of jets arising from b quarks produced in proton–proton collisions at an energy of $\sqrt{s}=13\,\text {TeV} $ at the CERN LHC. The algorithm is trained on a large sample of simulated b jets and validated on data recorded by the CMS detector in 2017 corresponding to an integrated luminosity of 41 $\,\text {fb}^{-1}$. A multivariate regression algorithm based on a deep feed-forward neural network employs jet composition and shape information, and the properties of reconstructed secondary vertices associated with the jet. The results of the algorithm are used to improve the sensitivity of analyses that make use of b jets in the final state, such as the observation of Higgs boson decay to $\hbox {b}\bar{\hbox {b}}$.

Keyword(s): jet: bottom ; jet: energy ; Higgs particle: decay ; vertex: secondary ; p p: scattering ; neural network ; CERN LHC Coll ; sensitivity ; dispersion ; resolution ; CERN Lab ; CMS

Classification:

Note: All figures and tables can be found at http://cms-results.web.cern.ch/cms-results/public-results/publications/HIG-18-027 (CMS Public Pages)
Contributing Institute(s):
  1. LHC/CMS Experiment (CMS)
Research Program(s):
  1. 611 - Fundamental Particles and Forces (POF3-611) (POF3-611)
Experiment(s):
  1. LHC: CMS

Appears in the scientific report 2020
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