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TI  - Unbinned Deep Learning Jet Substructure Measurement in High Q<sup>2</sup> ep collisions at HERA
IS  - DESY-23-034
M1  - PUBDB-2023-01338
M1  - DESY-23-034
M1  - arXiv:2303.13620
PY  - 2023
N1  - To be submitted to Nature Physics
AB  - The radiation pattern within high energy quark- and gluon-initiated jets (jet substructure) is used extensively as a precision probe of the strong force as well as an environment for optimizing event generators with numerous applications in high energy particle and nuclear physics. Looking at electron-proton collisions is of particular interest as many of the complications present at hadron colliders are absent. A detailed study of modern jet substructure observables, jet angularities, in electron-proton collisions is presented using data recorded using the H1 detector at HERA. The measurement is unbinned and multi-dimensional, using machine learning to correct for detector effects. All of the available reconstructed object information of the respective jets is interpreted by a graph neural network, achieving superior precision on a selected set of jet angularities. Training these networks was enabled by the use of a large number of GPUs in the Perlmutter supercomputer at Berkeley Lab. The particle jets are reconstructed in the laboratory frame, using the k<sub>T</sub> jet clustering algorithm. Results are reported at high transverse momentum transfer Q<sup>2</sup> > 150 GeV<sup>2</sup>, and inelasticity 0.2  <  y  <  0.7. The analysis is also performed in sub-regions of Q<sup>2</sup>, thus probing scale dependencies of the substructure variables. The data are compared with a variety of predictions and point towards possible improvements of such models.
KW  - energy, high (INSPIRE)
KW  - electron p, interaction (INSPIRE)
KW  - particle, energy (INSPIRE)
KW  - transverse momentum, high (INSPIRE)
KW  - structure (INSPIRE)
KW  - DESY HERA Stor (INSPIRE)
KW  - nuclear physics (INSPIRE)
KW  - GeV (INSPIRE)
KW  - higher-dimensional (INSPIRE)
KW  - Berkeley Lab (INSPIRE)
KW  - machine learning (INSPIRE)
KW  - momentum transfer (INSPIRE)
KW  - network (INSPIRE)
KW  - neural network (INSPIRE)
KW  - strong coupling (INSPIRE)
KW  - hadron (INSPIRE)
KW  - Monte Carlo (INSPIRE)
LB  - PUB:(DE-HGF)25
DO  - DOI:10.3204/PUBDB-2023-01338
UR  - https://bib-pubdb1.desy.de/record/580603
ER  -