five

"Table 23" of "Measurement of differential cross sections for the production of top quark pairs and of additional jets in lepton+jets events from pp collisions at $\sqrt{s} =$ 13 TeV"|高能物理数据集|顶夸克数据集

收藏
Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-28 收录
高能物理
顶夸克
下载链接:
https://www.hepdata.net/record/85977
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Differential and double-differential cross sections for the production of top quark pairs in proton-proton collisions at sqrt{s} = 13 TeV are measured as a function of kinematic variables of the top quarks and the top quark-antiquark (ttbar) system. In addition, kinematic variables and multiplicities of jets associated with the ttbar production are measured. This analysis is based on data collected by the CMS experiment at the LHC in 2016 corresponding to an integrated luminosity of 35.8/fb. The measurements are performed in the lepton+jets decay channels with a single muon or electron and jets in the final state. The differential cross sections are presented at the particle level, within a phase space close to the experimental acceptance, and at the parton level in the full phase space. The results are compared to several standard model predictions that use different methods and approximations. The kinematic variables of the top quarks and the ttbar system are reasonably described in general, though none predict all the measured distributions. In particular, the transverse momentum distribution of the top quarks is more steeply falling than predicted. The kinematic distributions and multiplicities of jets are adequately modeled by certain combinations of next-to-leading-order calculations and parton shower models.
创建时间:
2024-01-31
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

大学生运动和体质健康数据集(2014-2023)

《大学生运动与体质健康数据集(2014-2023)》涵盖了大学生群体在运动能力、基础身体形态、身体机能及身体素质等多个方面的关键基础数据。该数据集的采集时间跨度为2014年至2023年,样本采集自全国34个省级行政区域,共计123281名大学生参与,平均年龄为20.53岁。建立大学生运动和体质健康数据集可以准确把握学生体质健康的整体水平和变化趋势,了解大学生运动和体质健康状况,对指导个性化健康干预、优化体育教育资源配置、支持促进科学研究以及提高公众健康意识等均具有重要意义。

国家人口健康科学数据中心 收录

中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)

1945-2024年度,中国近海台风路径数据集,包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。时间为北京时间。

国家海洋科学数据中心 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

FACED

FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。

arXiv 收录

中国30米分辨率土壤可蚀性因子数据集

该数据集为2018年中国30米分辨率土壤可蚀性因子(K)栅格数据,数据是利用中国1979-1994年的全国第二次土壤普查的成果数据进行计算;再利用径流小区观测数据修正计算结果;将修订结果利用反距离权重插值法插值生成栅格数据。特殊地类河湖库塘、冰川及永久积雪、裸岩土地类型K因子值强制赋值为0。如果用户采用的土地利用精度较高,建议重新对以下土地类型的K因子强制赋值为0:河湖库塘、冰川及永久积雪、裸岩。如果有K值为0,但不属于上述类型的,K因子可按如下原则:取邻近相同土地类型图斑的K值,或取与该图斑邻近且不等于0的所有图斑K值的平均值。

国家地球系统科学数据中心 收录