five

"Table 661" of "Differential $t\bar{t}$ cross-section measurements using boosted top quarks in the all-hadronic final state with 139 fb$^{-1}$ of ATLAS data"

收藏
Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-29 收录
下载链接:
https://www.hepdata.net/record/137240
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Measurements of single-, double-, and triple-differential cross-sections are presented for boosted top-quark pair-production in 13 TeV proton--proton collisions recorded by the ATLAS detector at the LHC. The top quarks are observed through their hadronic decay and reconstructed as large-radius jets with the leading jet having transverse momentum ($p_{\rm T}$) greater than 500 GeV. The observed data are unfolded to remove detector effects. The particle-level cross-section, multiplied by the $t\bar{t}\rightarrow WWb\bar{b}$ branching fraction and measured in a fiducial phase space defined by requiring the leading and second-leading jets to have $p_{\rm T}$ > 500 GeV and $p_{\rm T}$ > 350 GeV, respectively, is $331 \pm 3 \rm{(stat.)} \pm 39 \rm{(syst.)}$ fb. This is approximately 20% lower than the prediction of $398^{+48}_{-49}$ fb by POWHEG+PYTHIA8 with next-to-leading-order (NLO) accuracy but consistent within the theoretical uncertainties. Results are also presented at the parton level, where the effects of top-quark decay, parton showering, and hadronization are removed such that they can be compared with fixed-order next-to-next-to-leading-order (NNLO) calculations. The parton-level cross-section, measured in a fiducial phase space similar to that at particle level, is $1.94 \pm 0.02 \rm{(stat.)} \pm 0.25 \rm{(syst.)}$ pb. This agrees with the NNLO prediction of $1.96^{+0.02}_{-0.17}$ pb. Reasonable agreement with the differential cross-sections is found for most NLO models, while the NNLO calculations are generally in better agreement with the data. The differential cross-sections are interpreted using a Standard Model effective field-theory formalism and limits are set on Wilson coefficients of several four-fermion operators.
创建时间:
2023-06-28
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

Global Carbon Project

Global Carbon Project 数据集提供了全球碳排放和碳吸收的详细数据,包括国家、地区和全球层面的二氧化碳排放量、土地利用变化、海洋和陆地碳汇等。数据集还包括历史数据和预测数据,用于研究气候变化和碳循环。

www.globalcarbonproject.org 收录

波士顿房价数据集

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于回归任务,尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。

阿里云天池 收录

HRSC2016

高分辨率船舶收集2016 (HRSC2016) 是用于科学研究的数据集。HRSC2016数据集 包含27种遥感特征目标。目前,HRSC2016中的所有图像都是从Google Earth收集的。

OpenDataLab 收录

Global Administrative Areas (GADM)

GADM是一个全球行政区域数据集,提供了全球各个国家和地区的行政区划边界数据,包括国家、省、市、县等不同层级的行政区域。数据集包含了详细的边界信息,适用于地理信息系统(GIS)和空间分析应用。

gadm.org 收录

PCLT20K

PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集,包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像,所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究,特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。

arXiv 收录