Abstract
The flavour-tagging algorithms developed by the ATLAS Collaboration and used to analyse its dataset of √s = 13 TeV pp collisions from Run 2 of the Large Hadron Collider are presented. These new tagging algorithms are based on recurrent and deep neural networks, and their performance is evaluated in simulated collision events. These developments yield considerable improvements over previous jet-flavour identification strategies. At the 77% b-jet identification efficiency operating point, light-jet (charm-jet) rejection factors of 170 (5) are achieved in a sample of simulated Standard Model tt¯ events; similarly, at a c-jet identification efficiency of 30%, a light-jet (b-jet) rejection factor of 70 (9) is obtained.
Original language | English |
---|---|
Article number | 681 |
Pages (from-to) | 1-37 |
Number of pages | 37 |
Journal | European Physical Journal C |
Volume | 83 |
Issue number | 7 |
DOIs | |
Publication status | Published - Jul 2023 |
Externally published | Yes |
Bibliographical note
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In: European Physical Journal C, Vol. 83, No. 7, 681, 07.2023, p. 1-37.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
TY - JOUR
T1 - ATLAS flavour-tagging algorithms for the LHC Run 2 pp collision dataset
AU - ATLAS Collaboration
AU - Aad, G.
AU - Abbott, B.
AU - Abbott, D. C.
AU - Abeling, K.
AU - Abidi, S. H.
AU - Aboulhorma, A.
AU - Abramowicz, H.
AU - Abreu, H.
AU - Abulaiti, Y.
AU - Abusleme Hoffman, A. C.
AU - Acharya, B. S.
AU - Adam Bourdarios, C.
AU - Adamczyk, L.
AU - Adamek, L.
AU - Addepalli, S. V.
AU - Adelman, J.
AU - Adiguzel, A.
AU - Adorni, S.
AU - Adye, T.
AU - Affolder, A. A.
AU - Afik, Y.
AU - Agaras, M. N.
AU - Agarwala, J.
AU - Aggarwal, A.
AU - Agheorghiesei, C.
AU - Aguilar-Saavedra, J. A.
AU - Ahmad, A.
AU - Ahmadov, F.
AU - Ahmed, W. S.
AU - Ahuja, S.
AU - Ai, X.
AU - Aielli, G.
AU - Ait Tamlihat, M.
AU - Aitbenchikh, B.
AU - Aizenberg, I.
AU - Akbiyik, M.
AU - Åkesson, T. P.A.
AU - Akimov, A. V.
AU - Al Khoury, K.
AU - Alberghi, G. L.
AU - Albert, J.
AU - Albicocco, P.
AU - Alderweireldt, S.
AU - Aleksa, M.
AU - Aleksandrov, I. N.
AU - Alexa, C.
AU - Alexopoulos, T.
AU - Alfonsi, A.
AU - Alfonsi, F.
AU - Alhroob, M.
AU - Ali, B.
AU - Ali, S.
AU - Aliev, M.
AU - Alimonti, G.
AU - Alkakhi, W.
AU - Allaire, C.
AU - Allbrooke, B. M.M.
AU - Allendes Flores, C. A.
AU - Allport, P. P.
AU - Aloisio, A.
AU - Alonso, F.
AU - Alpigiani, C.
AU - Alvarez Estevez, M.
AU - Alviggi, M. G.
AU - Aly, M.
AU - Amaral Coutinho, Y.
AU - Ambler, A.
AU - Amelung, C.
AU - Amerl, M.
AU - Ames, C. G.
AU - Amidei, D.
AU - Amor Dos Santos, S. P.
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AU - Ananiev, V.
AU - Anastopoulos, C.
AU - Andeen, T.
AU - Anders, J. K.
AU - Andrean, S. Y.
AU - Andreazza, A.
AU - Angelidakis, S.
AU - Angerami, A.
AU - Anisenkov, A. V.
AU - Annovi, A.
AU - Antel, C.
AU - Anthony, M. T.
AU - Antipov, E.
AU - Antonelli, M.
AU - Antrim, D. J.A.
AU - Anulli, F.
AU - Aoki, M.
AU - Aoki, T.
AU - Aparisi Pozo, J. A.
AU - Aparo, M. A.
AU - Aperio Bella, L.
AU - Appelt, C.
AU - Aranzabal, N.
AU - Araujo Ferraz, V.
AU - Arcangeletti, C.
AU - Arce, A. T.H.
AU - Arena, E.
AU - Arguin, J. F.
AU - Argyropoulos, S.
AU - Arling, J. H.
AU - Armbruster, A. J.
AU - Arnaez, O.
AU - Arnold, H.
AU - Arrubarrena Tame, Z. P.
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AU - Asai, K.
AU - Asai, S.
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AU - Assamagan, K.
AU - Astalos, R.
AU - Atkin, R. J.
AU - Atkinson, M.
AU - Atlay, N. B.
AU - Atmani, H.
AU - Atmasiddha, P. A.
AU - Augsten, K.
AU - Auricchio, S.
AU - Auriol, A. D.
AU - Austrup, V. A.
AU - Avner, G.
AU - Avolio, G.
AU - Axiotis, K.
AU - Ayoub, M. K.
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AU - Bachas, K.
AU - Bachiu, A.
AU - Backman, F.
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AU - Bagnaia, P.
AU - Bahmani, M.
AU - Bailey, A. J.
AU - Bailey, V. R.
AU - Baines, J. T.
AU - Bakalis, C.
AU - Baker, O. K.
AU - Bakker, P. J.
AU - Bakos, E.
AU - Bakshi Gupta, D.
AU - Balaji, S.
AU - Balasubramanian, R.
AU - Baldin, E. M.
AU - Balek, P.
AU - Ballabene, E.
AU - Balli, F.
AU - Baltes, L. M.
AU - Balunas, W. K.
AU - Balz, J.
AU - Banas, E.
AU - Bandieramonte, M.
AU - Bandyopadhyay, A.
AU - Bansal, S.
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AU - Barberio, E. L.
AU - Barberis, D.
AU - Barbero, M.
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AU - Barends, K. N.
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AU - Barisits, M. S.
AU - Barklow, T.
AU - Barnett, R. M.
AU - Baron, P.
AU - Baron Moreno, D. A.
AU - Baroncelli, A.
AU - Barone, G.
AU - Barr, A. J.
AU - Barranco Navarro, L.
AU - Barreiro, F.
AU - Barreiro Guimarães da Costa, J.
AU - Barron, U.
AU - Barros Teixeira, M. G.
AU - Barsov, S.
AU - Bartels, F.
AU - Bartoldus, R.
AU - Barton, A. E.
AU - Bartos, P.
AU - Basalaev, A.
AU - Basan, A.
AU - Baselga, M.
AU - Bashta, I.
AU - Bassalat, A.
AU - Basso, M. J.
AU - Basson, C. R.
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AU - Batlamous, S.
AU - Batley, J. R.
AU - Batool, B.
AU - Battaglia, M.
AU - Battulga, D.
AU - Bauce, M.
AU - Bauer, P.
AU - Bayirli, A.
AU - Beacham, J. B.
AU - Beau, T.
AU - Beauchemin, P. H.
AU - Becherer, F.
AU - Bechtle, P.
AU - Beck, H. P.
AU - Becker, K.
AU - Beddall, A. J.
AU - Bednyakov, V. A.
AU - Bee, C. P.
AU - Beemster, L. J.
AU - Beermann, T. A.
AU - Begalli, M.
AU - Begel, M.
AU - Behera, A.
AU - Behr, J. K.
AU - Beirao Da Cruz E Silva, C.
AU - Beirer, J. F.
AU - Beisiegel, F.
AU - Belfkir, M.
AU - Bella, G.
AU - Bellagamba, L.
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AU - Bellos, P.
AU - Beloborodov, K.
AU - Belotskiy, K.
AU - Belyaev, N. L.
AU - Benchekroun, D.
AU - Bendebba, F.
AU - Benhammou, Y.
AU - Benjamin, D. P.
AU - Benoit, M.
AU - Bensinger, J. R.
AU - Bentvelsen, S.
AU - Beresford, L.
AU - Beretta, M.
AU - Bergeaas Kuutmann, E.
AU - Berger, N.
AU - Bergmann, B.
AU - Beringer, J.
AU - Berlendis, S.
AU - Bernardi, G.
AU - Bernius, C.
AU - Bernlochner, F. U.
AU - Berry, T.
AU - Berta, P.
AU - Berthold, A.
AU - Bertram, I. A.
AU - Bethke, S.
AU - Betti, A.
AU - Shojaii, J.
N1 - Copyright the Author(s) 2023. Version archived for private and non-commercial use with the permission of the author/s and according to publisher conditions. For further rights please contact the publisher.
PY - 2023/7
Y1 - 2023/7
N2 - The flavour-tagging algorithms developed by the ATLAS Collaboration and used to analyse its dataset of √s = 13 TeV pp collisions from Run 2 of the Large Hadron Collider are presented. These new tagging algorithms are based on recurrent and deep neural networks, and their performance is evaluated in simulated collision events. These developments yield considerable improvements over previous jet-flavour identification strategies. At the 77% b-jet identification efficiency operating point, light-jet (charm-jet) rejection factors of 170 (5) are achieved in a sample of simulated Standard Model tt¯ events; similarly, at a c-jet identification efficiency of 30%, a light-jet (b-jet) rejection factor of 70 (9) is obtained.
AB - The flavour-tagging algorithms developed by the ATLAS Collaboration and used to analyse its dataset of √s = 13 TeV pp collisions from Run 2 of the Large Hadron Collider are presented. These new tagging algorithms are based on recurrent and deep neural networks, and their performance is evaluated in simulated collision events. These developments yield considerable improvements over previous jet-flavour identification strategies. At the 77% b-jet identification efficiency operating point, light-jet (charm-jet) rejection factors of 170 (5) are achieved in a sample of simulated Standard Model tt¯ events; similarly, at a c-jet identification efficiency of 30%, a light-jet (b-jet) rejection factor of 70 (9) is obtained.
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85167625195&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.1140/epjc/s10052-023-11699-1
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M3 - Article
AN - SCOPUS:85167625195
SN - 1434-6052
VL - 83
SP - 1
EP - 37
JO - European Physical Journal C
JF - European Physical Journal C
IS - 7
M1 - 681
ER -