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%T Improved calorimetric particle identification in NA62 using machine learning techniques
%N arXiv:2304.10580
%M PUBDB-2023-02947
%M arXiv:2304.10580
%M CERN-EP-2023-066
%D 2023
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%X Measurement of the ultra-rare K<sup>+</sup>→π<sup>+</sup>ν―ν decay at the NA62 experiment at CERN requires high-performance particle identification to distinguish muons from pions. Calorimetric identification currently in use, based on a boosted decision tree algorithm, achieves a muon misidentification probability of 1.2×10<sup>−5</sup> for a pion identification efficiency of 75
%K muon (INSPIRE)
%K efficiency (INSPIRE)
%K particle identification (INSPIRE)
%K NA62 (INSPIRE)
%K calorimeter (INSPIRE)
%K GeV (INSPIRE)
%K CERN Lab (INSPIRE)
%K machine learning (INSPIRE)
%K performance (INSPIRE)
%K neural network (INSPIRE)
%F PUB:(DE-HGF)25
%9 Preprint
%R 10.3204/PUBDB-2023-02947
%U https://bib-pubdb1.desy.de/record/583588