⚛️ high-energy experiments
Deep-learning jet flavor tagging for precision hadronic Higgs measurements at future e+e− Higgs factories
本論文は、240 GeVのエネルギーと20 ab−1の輝度を持つ将来のe+e−ヒッグスファクトリーにおいて、最先端のディープラーニングによるジェット・フレーバー・タガーをXGBoost分類器と組み合わせることで、ヒッグスのccˉおよび$ggへの崩壊の測定精度が大幅に向上し、同時に極めて困難なH\to s\bar{s}$チャネルに対する初の定量的な感度推定が可能になることを示している。
Xinzhu Wang, Yifan Zhu, Chunxiang Zhu, Jianfeng Jiang, Manqi Ruan, Kun Wang, Haijun Yang, Yongfeng Zhu2026-07-29