Tagging fully hadronic exotic decays of the vectorlike $\mathbf{B}$ quark using a graph neural network

要約

[J.
Bardhan et al。、機械学習強化されたシングレットスカラーまたはPseudoscalarに崩壊するベクターのような一重項Bの検索、Phys。
Rev. D 107（2023）115001;
arxiv：2212.02442]、ペア生産されたベクターのような$ b $ quarksのLHCの見通しを、新しいゲージシングル（擬似）スカラーフィールド$ \ phi $および$ b $ quarkにエキゾチックに腐敗することを調査します。
ElectroWeakの対称性が破壊された後、$ \ Phi $は主に$ GG/BB $の最終状態に減少し、完全にハドロニック$ 2B+4J $または$ 6B $ $の署名になります。
標準モデルの背景が大きく、レプトンのハンドルがないため、プローブが難しいチャネルです。
課題を克服するために、グラフニューラルネットワークを含むハイブリッドディープラーニングモデルを使用して、深いニューラルネットワークが続きます。
このような最先端のディープラーニング分析パイプラインは、セミレプトニックモードでそれに匹敵するパフォーマンスにつながる可能性があると推定し、発見（除外）を$ M_B = 1.8 \ 🙁 2.4）$ 〜tevに達すると、$ b $が完全にエクソティ的に減少すると、br $（b \ to = 100 \）

要約(オリジナル)

Following up on our earlier study in [J. Bardhan et al., Machine learning-enhanced search for a vectorlike singlet B quark decaying to a singlet scalar or pseudoscalar, Phys. Rev. D 107 (2023) 115001; arXiv:2212.02442], we investigate the LHC prospects of pair-produced vectorlike $B$ quarks decaying exotically to a new gauge-singlet (pseudo)scalar field $\Phi$ and a $b$ quark. After the electroweak symmetry breaking, the $\Phi$ decays predominantly to $gg/bb$ final states, leading to a fully hadronic $2b+4j$ or $6b$ signature. Because of the large Standard Model background and the lack of leptonic handles, it is a difficult channel to probe. To overcome the challenge, we employ a hybrid deep learning model containing a graph neural network followed by a deep neural network. We estimate that such a state-of-the-art deep learning analysis pipeline can lead to a performance comparable to that in the semi-leptonic mode, taking the discovery (exclusion) reach up to about $M_B=1.8\:(2.4)$~TeV at HL-LHC when $B$ decays fully exotically, i.e., BR$(B \to b\Phi) = 100\%$.

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