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参数化分类器实现最佳EFT敏感性。 (英语) Zbl 1466.81058号

总结:我们研究了基于统计学习的无约束多元分析技术,用于有效场理论框架下LHC的间接新物理搜索。我们特别关注高能ZW产生与全轻子衰变,在QCD中以不同精细度建模到NLO。我们表明,与基于箱分析的当前预测相比,灵敏度可能有相当大的提高。正如预期的那样,增益对于那些对标准模型振幅显示复杂干扰模式的操作员来说尤其重要。发现最有效的方法是“二次分类器”方法,这是对标准统计学习分类器的改进,其中微分横截面对EFT-Wilson系数的二次依赖性是内置的,并包含在损失函数中。我们认为,基于严格的最优性概念,二次分类器的性能几乎是统计上最优的,我们可以为ZW过程的近似分析描述建立这一概念。

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81T12型 有效量子场论
第62页,第35页 统计学在物理学中的应用
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