AI与世界难题 · 物理学 · arXiv · 2026-10-21
基于增压玻色子衰变的预训练，用于强子型$W$玻色子的极化标记
原标题: Pretraining on boosted boson decays for polarization tagging of hadronic $W$ bosons
在大boost情形下，纵向与横向W玻色子产生的喷注具有相同的质量和双叉结构，仅能通过衰变角加以区分，而纵向玻色子仅出现在0.3%的W+喷注事件中。由于极化样本模拟代价高昂，作者在10⁷个非极化喷注上对一个点-边Transformer进行预训练，再用极少量标签微调，以考察标记器能恢复多少极化信息。预训练优于从零开始训练，但在宽泛喷注混合样本上的通用预训练和提升决策树同样表现出色；由反冲喷注重建的产生角能改进每一个标记器，而从喷注标记器迈向事件级标记器则带来显著增益。