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【24h】

A search for the standard model Higgs boson in the process Z boson-Higgs boson going to lepton-antilepton-bottom quark-antibottom quark of CDF II data.

机译：在将Z玻色子-希格斯玻色子转换为CDF II数据的轻子-反极子-底夸克-反底夸克的过程中搜索标准模型希格斯玻色子。

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摘要

This dissertation presents a search for the standard model (SM) Higgs boson in the associated production process ZH → ℓ +ℓ-bb¯ using 4.1 fb -1 of Tevatron pp¯ collision data collected with the CDF II detector. To increase the sensitivity to a ZH signal over previous CDF searches [35, 36], we implement new electron and expanded b-jet identification algorithms. We utilize neural network classifiers enhanced with matrix element probabilities, a b-jet identifying neural network [102], and multivariate jet energy corrections to maximize the separation of signal from SM backgrounds.;We employ three neural network classifiers separately optimized for each of our three b-tag categories. We find good agreement between the observed data and the predicted SM backgrounds. The neural network output for data is compared to the output for the expected SM background to set 95% confidence level upper limits on the ZH production cross section times the branching ratio for H → bb¯. We consider Higgs boson masses between 100 and 150GeV/c2 in 5 GeV steps. For a Higgs boson mass of 115 GeV/c2 we observe (expect) a 95% confidence level upper limit of 5.9 (6.8) times sSMZH x BR(H → bb¯ ).
机译：本文提出了在相关生产过程中对标准模型希格斯玻色子的搜索。 +＆ell; -bb′，使用通过CDF II检测器收集的4.1 fb -1的Tevatron pp碰撞数据。为了在以前的CDF搜索中增加对ZH信号的敏感性[35，36]，我们实现了新的电子和扩展的b喷射识别算法。我们利用矩阵元素概率增强的神经网络分类器，b-jet识别神经网络[102]和多变量射流能量校正来最大程度地将信号与SM背景分离开来；我们采用了三个分别针对每个优化的神经网络分类器三个b标签类别。我们发现观察到的数据与预测的SM背景之间有很好的一致性。将数据的神经网络输出与预期SM背景的输出进行比较，以在ZH生产截面上乘以H→bb的分支比来设置95％的置信水平上限。我们认为希格斯玻色子质量在5 GeV步长之间介于100和150GeV / c2之间。对于115 GeV / c2的希格斯玻色子质量，我们观察到（预期）95％的置信水平上限，即sSMZH x BR（H→bb）的5.9（6.8）倍。

著录项

  • 作者

    Shalhout, Shalhout Z.;

  • 作者单位

    Wayne State University.;

  • 授予单位 Wayne State University.;
  • 学科 Physics Elementary Particles and High Energy.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2010
  • 页码 203 p.
  • 总页数 203
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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