摘要
We present a search for standard model Higgs boson production in association with a W boson in proton-antiproton collisions (pp ↠W±H↠â.,"Î bbÂ) at a center of mass energy of 1.96 TeV. The search employs data collected with the CDF II detector that correspond to an integrated luminosity of approximately 1.9 fb-1. We select events consistent with a signature of a single charged lepton (e±/Π±), missing transverse energy, and two jets. Jets corresponding to bottom quarks are identified with a secondary vertex tagging method, a jet probability tagging method, and a neural network filter. We use kinematic information in an artificial neural network to improve discrimination between signal and background compared to previous analyses. The observed number of events and the neural network output distributions are consistent with the standard model background expectations, and we set 95% confidence level upper limits on the production cross section times branching fraction ranging from 1.2 to 1.1 pb or 7.5 to 102 times the standard model expectation for Higgs boson masses from 110 to 150 GeV/c2, respectively.
| 原文 | ???core.languages.en_GB??? |
|---|---|
| 文章編號 | 012002 |
| 期刊 | Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology |
| 卷 | 80 |
| 發行號 | 1 |
| DOIs | |
| 出版狀態 | 已出版 - 6 8月 2009 |
指紋
深入研究「Search for standard model Higgs boson production in association with a W boson using a neural network discriminant at CDF」主題。共同形成了獨特的指紋。引用此
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於: Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology, 卷 80, 編號 1, 012002, 06.08.2009.
研究成果: 雜誌貢獻 › 期刊論文 › 同行評審
TY - JOUR
T1 - Search for standard model Higgs boson production in association with a W boson using a neural network discriminant at CDF
AU - Aaltonen, T.
AU - Adelman, J.
AU - Akimoto, T.
AU - González, B. Álvarez
AU - Amerio, S.
AU - Amidei, D.
AU - Anastassov, A.
AU - Annovi, A.
AU - Antos, J.
AU - Apollinari, G.
AU - Apresyan, A.
AU - Arisawa, T.
AU - Artikov, A.
AU - Ashmanskas, W.
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AU - Aurisano, A.
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AU - Beauchemin, P. H.
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AU - Chuang, S. H.
AU - Chung, K.
AU - Chung, W. H.
AU - Chung, Y. S.
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AU - Clark, D.
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AU - Dionisi, C.
AU - Di Ruzza, B.
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AU - Dâonofrio, M.
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AU - Gunay-Unalan, Z.
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AU - Hahn, S. R.
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AU - Hare, M.
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AU - Harr, R. F.
AU - Harris, R. M.
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AU - Kim, S. B.
AU - Kim, S. H.
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AU - Kong, D. J.
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AU - Korytov, A.
AU - Kotwal, A. V.
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AU - Lee, S. W.
AU - Leone, S.
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AU - Linacre, J.
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AU - Neubauer, S.
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AU - Ristori, L.
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AU - Rodriguez, T.
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AU - Rossi, M.
AU - Rossin, R.
AU - Roy, P.
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AU - Russ, J.
AU - Rusu, V.
AU - Rutherford, B.
AU - Saarikko, H.
AU - Safonov, A.
AU - Sakumoto, W. K.
AU - Saltá, O.
AU - Santi, L.
AU - Sarkar, S.
AU - Sartori, L.
AU - Sato, K.
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AU - Schlabach, P.
AU - Schmidt, A.
AU - Schmidt, E. E.
AU - Schmidt, M. A.
AU - Schmidt, M. P.
AU - Schmitt, M.
AU - Schwarz, T.
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AU - Scribano, A.
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AU - Smith, J. R.
AU - Snider, F. D.
AU - Snihur, R.
AU - Soha, A.
AU - Somalwar, S.
AU - Sorin, V.
AU - Spreitzer, T.
AU - Squillacioti, P.
AU - Stanitzki, M.
AU - St. Denis, R.
AU - Stelzer, B.
AU - Stelzer-Chilton, O.
AU - Stentz, D.
AU - Strologas, J.
AU - Strycker, G. L.
AU - Suh, J. S.
AU - Sukhanov, A.
AU - Suslov, I.
AU - Suzuki, T.
AU - Taffard, A.
AU - Takashima, R.
AU - Takeuchi, Y.
AU - Tanaka, R.
AU - Tecchio, M.
AU - Teng, P. K.
AU - Terashi, K.
AU - Thom, J.
AU - Thompson, A. S.
AU - Thompson, G. A.
AU - Thomson, E.
AU - Tipton, P.
AU - Ttito-Guzmán, P.
AU - Tkaczyk, S.
AU - Toback, D.
AU - Tokar, S.
AU - Tollefson, K.
AU - Tomura, T.
AU - Tonelli, D.
AU - Torre, S.
AU - Torretta, D.
AU - Totaro, P.
AU - Tourneur, S.
AU - Trovato, M.
AU - Tsai, S. Y.
AU - Tu, Y.
AU - Turini, N.
AU - Ukegawa, F.
AU - Vallecorsa, S.
AU - Van Remortel, N.
AU - Varganov, A.
AU - Vataga, E.
AU - Vázquez, F.
AU - Velev, G.
AU - Vellidis, C.
AU - Vidal, M.
AU - Vidal, R.
AU - Vila, I.
AU - Vilar, R.
AU - Vine, T.
AU - Vogel, M.
AU - Volobouev, I.
AU - Volpi, G.
AU - Wagner, P.
AU - Wagner, R. G.
AU - Wagner, R. L.
AU - Wagner, W.
AU - Wagner-Kuhr, J.
AU - Wakisaka, T.
AU - Wallny, R.
AU - Wang, S. M.
AU - Warburton, A.
AU - Waters, D.
AU - Weinberger, M.
AU - Weinelt, J.
AU - Wester, W. C.
AU - Whitehouse, B.
AU - Whiteson, D.
AU - Wicklund, A. B.
AU - Wicklund, E.
AU - Wilbur, S.
AU - Williams, G.
AU - Williams, H. H.
AU - Wilson, P.
AU - Winer, B. L.
AU - Wittich, P.
AU - Wolbers, S.
AU - Wolfe, C.
AU - Wright, T.
AU - Wu, X.
AU - Wárthwein, F.
AU - Xie, S.
AU - Yagil, A.
AU - Yamamoto, K.
AU - Yamaoka, J.
AU - Yang, U. K.
AU - Yang, Y. C.
AU - Yao, W. M.
AU - Yeh, G. P.
AU - Yi, K.
AU - Yoh, J.
AU - Yorita, K.
AU - Yoshida, T.
AU - Yu, G. B.
AU - Yu, I.
AU - Yu, S. S.
AU - Yun, J. C.
AU - Zanello, L.
AU - Zanetti, A.
AU - Zhang, X.
AU - Zheng, Y.
AU - Zucchelli, S.
PY - 2009/8/6
Y1 - 2009/8/6
N2 - We present a search for standard model Higgs boson production in association with a W boson in proton-antiproton collisions (pp ↠W±H↠â.,"Î bbÂ) at a center of mass energy of 1.96 TeV. The search employs data collected with the CDF II detector that correspond to an integrated luminosity of approximately 1.9 fb-1. We select events consistent with a signature of a single charged lepton (e±/Π±), missing transverse energy, and two jets. Jets corresponding to bottom quarks are identified with a secondary vertex tagging method, a jet probability tagging method, and a neural network filter. We use kinematic information in an artificial neural network to improve discrimination between signal and background compared to previous analyses. The observed number of events and the neural network output distributions are consistent with the standard model background expectations, and we set 95% confidence level upper limits on the production cross section times branching fraction ranging from 1.2 to 1.1 pb or 7.5 to 102 times the standard model expectation for Higgs boson masses from 110 to 150 GeV/c2, respectively.
AB - We present a search for standard model Higgs boson production in association with a W boson in proton-antiproton collisions (pp ↠W±H↠â.,"Î bbÂ) at a center of mass energy of 1.96 TeV. The search employs data collected with the CDF II detector that correspond to an integrated luminosity of approximately 1.9 fb-1. We select events consistent with a signature of a single charged lepton (e±/Π±), missing transverse energy, and two jets. Jets corresponding to bottom quarks are identified with a secondary vertex tagging method, a jet probability tagging method, and a neural network filter. We use kinematic information in an artificial neural network to improve discrimination between signal and background compared to previous analyses. The observed number of events and the neural network output distributions are consistent with the standard model background expectations, and we set 95% confidence level upper limits on the production cross section times branching fraction ranging from 1.2 to 1.1 pb or 7.5 to 102 times the standard model expectation for Higgs boson masses from 110 to 150 GeV/c2, respectively.
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=69749084189&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.1103/PhysRevD.80.012002
DO - 10.1103/PhysRevD.80.012002
M3 - 期刊論文
AN - SCOPUS:69749084189
SN - 1550-7998
VL - 80
JO - Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology
JF - Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology
IS - 1
M1 - 012002
ER -