Boosted top tagging via lepton-in-jet topology for vector-like quark searches in FCC-hh
本論文は、100 TeVのFCC-hhにおいて高ブーストされたレプトン崩壊するトップクォークを識別するための機械学習ベースのフレームワークを提示し、変数ベースのタガーと構成要素ベースのタガーの両方が同等の性能を達成することを実証するとともに、最大10 TeVの発見リーチを持つベクトル様クォークの探索を可能にするものである。