Tagging of leptonically decaying boosted top quarks using machine learning

Masterarbeit, Universität Hamburg, 2022

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Elhag, Hala (VerfasserIn)
Körperschaften:	Universität Hamburg (Grad-verleihende Institution), Deutsches Elektronen-Synchrotron (Herausgebendes Organ)
Weitere Verfasser:	Gallo, Elisabetta (AkademischeR BetreuerIn), Bhattacharya, Soham (AkademischeR BetreuerIn)
Format:	UnknownFormat
Sprache:	eng
Veröffentlicht:	Hamburg Deutsches Elektronen-Synchrotron, DESY 2022
Schriftenreihe:	DESY thesis 2022, 024
Schlagworte:	Hochschulschrift > LHC > CMS-Detektor > t-Quark > Leptonischer Zerfall > Zellulares neuronales Netz > Maschinelles Lernen
Online Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Beschreibung
Zusammenfassung:	Masterarbeit, Universität Hamburg, 2022
Beschreibung:	Literaturverzeichnis: Seite 63-66
Beschreibung:	iv, 68 Seiten Illustrationen