Probing the triple Higgs coupling at high energy hadron colliders

Abstract

Test of the standard model is very important to understand the fundamental structure of the nature. Although the LHC experiments found a Higgs boson, we still don’t know whether this particle is really the standard model Higgs boson or not. One of the most important features of the Higgs boson is its potential. The Higgs potential plays an important role in electroweak symmetry breaking (EWSB). Thus, measuring the Higgs potential can be the window of EWSB mechanism or the hint of new physics. In order to observe the Higgs potential, we probe the triple Higgs coupling via the Higgs pair production at the high luminosity LHC in the dilepton b¯bW+W− channel. Although this channel suffers from enormous background, we suggest that it is possible to improve signal and background discrimination by applying a deep learning that fully uses the relevant kinematic variables and the jet images, significantly. We have a noticeable increase in signal sensitivity over existing analyses. We also discuss relative improvements with respect to the different input variables for the deep neural network.

표준 모형을 검증하는 것은 우리의 우주를 이해는 데에 매우 중요합니다. 비록 거대강입자가속기실험을 통하여 힉스입자를 발견하였지만, 이 입자가 정말로 표준 모형에서 예측하는 힉스입자인지는 여전히 모릅니다. 힉스입자의 중요한 특징 중 하나는 힉스퍼텐셜입니다. 힉스퍼텐셜은 전기약력 대칭성의 붕괴에 필수적입니다. 그러므로 힉스퍼텐셜의 측정은 전기약력 대칭성의 붕괴에 대한 창이 될 뿐만이 아 니라 표준 모형을 넘어서는 새물리에 대한 단서를 보여줄지도 모릅니다. 힉스퍼텐셜을 관찰하기 위해서 우리는 고휘도 거대강입자가속기에서 렙톤 쌍으로 분열하는 W 보존과 바닥 쿼크 쌍 채널을 통한 힉스 쌍생성을 이용하여 힉스 삼중결합을 분 석했습니다. 비록 이 채널은 매우 거대한 배경사건에 영향을 받지만 우리는 관련한 역학적 변수들과 제트 이미지들을 완벽히 사용할 수 있는 심층 인공 신경망을 적용 하면 힉스 쌍생성 채널과 배경사건의 구분을 상당히 개선할 수 있음을 제안합니다. 우리는기존의결과이상으로이힉스쌍생성채널의감도를눈에띄게올릴수있었습니다. 우리는 또한 심층 인공 신경망에 입력하는 데이터를 바꾸어가면서 개선의 정도가 어떻게 변화하는지도 확인하였습니다.