Bedeutung von Informationen auf Parton-Ebene für die tt+X-Prozessklassifizierung mit neuronalen Netzen

Mit dieser Bachelorarbeit soll zuerst untersucht werden, wie gut sich Ereignisse mit einem neuronalen Netz in die Prozessklassen tt+H(bb), tt+Z(bb), oder tt+bb einsortieren lassen (Multiklassifikation). Da hier mit Simulationsdaten gearbeitet wird, ist es möglich zu erfassen, wie gut die Vorhersage des Netzes mit dem „wahren“ Prozess, der in diesem Ereignis stattgefunden hat, übereinstimmt. Anschließend wird weitergehend untersucht, wie sich die
Vorhersage des Netzes ändert, wenn es wie zuvor beschrieben durch eine Jet-Sortierung mehr Informationen erhält. Abschließend erfolgt die Auswertung, ob sich die Klassifizierung mit Hinzugabe weiterer Informationen durch die Jet-Sortierung deutlich verbessert und es sich lohnt, ein neuronales Netz zu entwerfen, welches die Mutterteilcheninformation für die echten Messdaten aus dem CMS-Detektor bestimmt.