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Description
Le ricerche di nuova fisica nel regime con un elevato boost di Lorentz sono una parte cruciale del programma di fisica di LHC, in quanto potrebbero rivelare la presenza di nuove risonanze pesanti, previste da modelli di fisica oltre il Modello Standard a masse elevate. Nella collaborazione CMS, numerosi algoritmi di boosted-jet tagging sono stati sviluppati per identificare jet adronici che originano appunto dal decadimento di particelle del Modello Standard come quark top, bosoni di Higgs o bosoni vettori, e impiegati in una varietà di analisi. In questo contesto, saranno descritte tecniche di apprendimento automatico, o Machine Learning, sono state applicate di modo da sfruttare al meglio l’informazione dei componenti dei jet, e la loro applicazione in analisi di fisica. Questo talk riassumerà la performance di questi algoritmi in analisi eseguite sui dati di collisione del Run-II di LHC ad un’energia nel centro di massa di 13 TeV.
