CERN Accelerating science

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001704268 0247_ $$2DOI$$a10.1140/epjc/s10052-014-3023-z
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001704268 245__ $$aLight-quark and gluon jet discrimination in $pp$ collisions at $\sqrt{s}=7$ TeV with the ATLAS detector
001704268 246__ $$9arXiv$$aLight-quark and gluon jet discrimination in pp collisions at $\sqrt{s}$ = 7 TeV with the ATLAS detector
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001704268 500__ $$aComments: 19 pages plus author list (33 pages total), 8 figures, 1 table, submitted to Eur. Phys. J. C, All figures including auxiliary figures are available at http://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/PERF-2013-02/
001704268 500__ $$9arXiv$$a19 pages plus author list (33 pages total), 8 figures, 1 table, submitted to Eur. Phys. J. C, All figures including auxiliary figures are available at http://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/PERF-2013-02/
001704268 520__ $$aA likelihood-based discriminant for the identification of quark- and gluon-initiated jets is built and validated using 4.7 fb$^{-1}$ of proton--proton collision data at $\sqrt{s}=7$ TeV collected with the ATLAS detector at the LHC.  Data samples with enriched quark or gluon content are used in the construction and validation of templates of jet properties that are the input to the likelihood-based discriminant.  The discriminating power of the jet tagger is established in both data and Monte Carlo samples within a systematic uncertainty of $\approx$ 10-20%. In data, light-quark jets can be tagged with an efficiency of $\approx$ 50% while achieving a gluon-jet mis-tag rate of $\approx$ 25% in a $p_{\rm T}$ range between 40 GeV and 360 GeV for jets in the acceptance of the tracker. The rejection of gluon-jets found in the data is significantly below what is attainable using a PYTHIA 6 Monte Carlo simulation, where gluon-jet mis-tag rates of 10% can be reached for a 50% selection efficiency of light-quark jets using the same jet properties.
001704268 520__ $$9Springer$$aA likelihood-based discriminant for the identification of quark- and gluon-initiated jets is built and validated using 4.7 fb$^{-1}$ of proton–proton collision data at $\sqrt{s}=7$   $\mathrm {\ TeV}$ collected with the ATLAS detector at the LHC. Data samples with enriched quark or gluon content are used in the construction and validation of templates of jet properties that are the input to the likelihood-based discriminant. The discriminating power of the jet tagger is established in both data and Monte Carlo samples within a systematic uncertainty of $\approx $ 10–20 %. In data, light-quark jets can be tagged with an efficiency of $\approx 50\,\%$ while achieving a gluon-jet mis-tag rate of $\approx 25\,\%$ in a $p_{\mathrm {T}}$ range between $40\mathrm {\ GeV}$ and $360\mathrm {\ GeV}$ for jets in the acceptance of the tracker. The rejection of gluon-jets found in the data is significantly below what is attainable using a Pythia 6 Monte Carlo simulation, where gluon-jet mis-tag rates of 10 % can be reached for a 50 % selection efficiency of light-quark jets using the same jet properties.
001704268 520__ $$9arXiv$$aA likelihood-based discriminant for the identification of quark- and gluon-initiated jets is built and validated using 4.7 fb$^{-1}$ of proton-proton collision data at $\sqrt{s}$ = 7 TeV collected with the ATLAS detector at the LHC. Data samples with enriched quark or gluon content are used in the construction and validation of templates of jet properties that are the input to the likelihood-based discriminant. The discriminating power of the jet tagger is established in both data and Monte Carlo samples within a systematic uncertainty of 10-20%. In data, light-quark jets can be tagged with an efficiency of 50% while achieving a gluon-jet mis-tag rate of 25% in a $p_T$ range between 40 GeV and 360 GeV for jets in the acceptance of the tracker. The rejection of gluon-jets found in the data is significantly below what is attainable using a Pythia 6 Monte Carlo simulation, where gluon-jet mis-tag rates of 10% can be reached for a 50% selection efficiency of light-quark jets using the same jet properties.
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001704268 8564_ $$8949561$$s33712$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig4a.png$$y00009 None
001704268 8564_ $$8949560$$s35180$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig4b.png$$y00010 The jet (a) $n_\text{trk}$ and (b) track width as a function of $\pt$ for quark-jets in an OS minus SS \Wboson+jet sample (see text) for $|\eta|<0.8$ in {\sc Pythia} 6 MC simulation and in data. The panels show the ratio of the results in data to those in MC simulation.Caption not extracted
001704268 8564_ $$8949556$$s36181$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig5a.png$$y00011 None
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001704268 8564_ $$8949558$$s37324$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig6b.png$$y00014 Gluon-jet efficiency as a function of quark-jet efficiency as calculated using jet properties extracted from data (solid symbols), purified in data through kinematic cuts (empty diamonds), and extracted from {\sc Pythia} 6 MC simulation (empty squares). Jets with (a) $60<\pt<80$~\GeV\ and (b) $210<\pt<260$~\GeV\ and $|\eta|<0.8$ are reconstructed with the anti-$k_t$ algorithm with $R=0.4$. The shaded band shows the total systematic uncertainty on the data. The bottom of the plot shows the ratio of {\sc Pythia} 6 MC simulation or the enriched data samples to the extracted data. The error bands on the performance in the data are drawn around 1.0.Caption not extracted
001704268 8564_ $$8949570$$s37915$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig3c.png$$y00007 Top, the jet (a) $n_\text{trk}$ and (b) track width as a function of $\pt$ for jets in a gluon-jet-enriched trijet sample (triangles) compared to gluon-jet extracted templates (circles) for $|\eta|<0.8$. Bottom, the jet (c) $n_\text{trk}$ and (d) track width as a function of $\pt$ for jets in a quark-jet-enriched $\gamma$+jet sample (triangles) compared to quark-jet extracted templates (circles) for jets with $|\eta|<0.8$. Jets are reconstructed with the anti-$k_t$ algorithm with $R=0.4$. The bottom panels of the figures show the ratios of the results found in the enriched sample to the extracted results. Error bars on the points for the enriched sample correspond to statistical uncertainties. The inner shaded band around the circles and in the ratio represents statistical uncertainties on the extracted results, while the outer error band represents the combined systematic and statistical uncertainties.Caption not extracted
001704268 8564_ $$8949573$$s38039$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig6a.png$$y00013 None
001704268 8564_ $$8949568$$s40158$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig3d.png$$y00008 Caption not extracted
001704268 8564_ $$8949562$$s40477$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig3a.png$$y00005 None
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001704268 8564_ $$8949574$$s43115$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig3b.png$$y00006 None
001704268 8564_ $$8949566$$s43971$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig7b.png$$y00016 Gluon-jet efficiency as a function of quark-jet efficiency as calculated using extracted jet properties for jets with (a) $60<\pt<80$~\GeV\ and (b) $210<\pt<260$~\GeV\ and $|\eta|<0.8$ reconstructed with the anti-$k_t$ algorithm with $R=0.4$ (solid symbols) and $R=0.6$ (empty symbols). The shaded (hashed) band represents the total systematic uncertainty on the $R=0.4$ ($R=0.6$) data points. When hardly visible, the empty symbols are just behind the solid symbols. The bottom of the plot shows the ratio of the performance in data obtained for $R=0.6$ to that for $R=0.4$. Error bands are drawn around 1.0.Caption not extracted
001704268 8564_ $$8949571$$s45437$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig2c.png$$y00003 Average (a,c) $n_{\rm trk}$ and (b,d) track width for quark- (solid symbols) and gluon-jets (open symbols) as a function of reconstructed jet $\pt$ for isolated jets with $|\eta|<0.8$. Results are shown for distributions obtained using the in-situ extraction method in {\sc Pythia} 6 simulation (black circles, (a,b)) or data (black circles, (c,d)), as well as for labelled jets in the dijet sample (triangles) and in the $\gjet$ sample (squares). The error bars represent only statistical uncertainties. Isolated jets are reconstructed using the anti-$k_t$ jet algorithm with radius parameter $R=0.4$. The bottom panels show the ratio of the results obtained with the in-situ extraction method to the results in the dijet and $\gjet$ MC samples.Caption not extracted
001704268 8564_ $$8949569$$s46649$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig2a.png$$y00001 None
001704268 8564_ $$8949567$$s47934$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig2d.png$$y00004 Caption not extracted
001704268 8564_ $$8949572$$s48221$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig2b.png$$y00002 None
001704268 8564_ $$8949565$$s56693$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/fig1.png$$y00000 Separation power provided by different variables between quark- and gluon-jets as a function of jet $\pt$ in the {\sc Pythia} 6 dijet MC simulation for jets with $|\eta|<0.8$ built with the anti-$k_t$ algorithm with $R=0.4$.
001704268 8564_ $$81029672$$s1425539$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/epjc74.3023.pdf$$ySpringer Open Access article
001704268 8564_ $$81373600$$s1425539$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/scoap3-fulltext.pdf$$yArticle from SCOAP3
001704268 8564_ $$81450428$$s1425539$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/10.1140_epjc_s10052-014-3023-z.pdf$$yFulltext from Publisher
001704268 8564_ $$82335229$$s1425539$$uhttp://cds.cern.ch/record/1704268/files/scoap.pdf$$yArticle from SCOAP3
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