使用机器学习辅助喷射形状对希格斯玻色子进行双重迷惑识别

我们研究了使用QCD事件形状识别出增强的共振的可能性，该共振在不同背景下衰减成一个魅力对，该事件形状被提升为喷射形状。 使用一组喷射形状作为增强决策树的输入，我们发现与依赖两个独立的魅力标签的方法相比，利用同时存在两个魅力夸克的可观测对象可以访问互补信息。 着重于希格斯相关的产生以及随后的H→cc衰变和mA≤10GeV的CP奇数标量A，我们得到极限Br（H→cc′）≤6.48％和Br（H→A（→cc）） Z）在95％CL时≤0.01％