Artificial neural network in TMVA TMVA Toolkit for

Artificial neural network in TMVA (TMVA - Toolkit for Multi. Variate data Analysis) Nov. 14, 2017 Jongseok Lee (Sungkyunkwan University) 1

Input variables and ranking Ranking result Rank Variable Importance 1 H 1/H 0 65 2 HT 9. 0 3 Thrust 7. 0 4 NBJet 4. 9 5 H 0 4. 8 6 Njet 4. 2 7 HTb 3. 6 8 Sphericity 2. 4 2

MLP response = -1. 061 -1*-0. 01938*tanh(0. 8197+NJet*-0. 0451+0. 6313+NBJet*-0. 2613+1. 437+Jet_HT*3. 01 e-05+-0. 1008+HTb*0. 000579+1. 02+S*-2. 74+1. 412+T 5*1. 054+-1. 723+H 0*-21. 72+13. 14+H 1/H 0*2. 658+-0. 7748)1*7. 267*tanh(10. 56+NJet*0. 03389+-0. 4745+NBJet*0. 02034+-0. 1119+Jet_HT*0. 001077+-3. 608+HTb*0. 0001833+0. 323+S*0. 5602+-0. 2888+T 5*-0. 0384+0. 06278+H 0*-45. 72+27. 66+H 1/H 0*45. 15+-13. 16)-1*1. 146*tanh(1. 94+NJet*0. 03495+-0. 4892+NBJet*-0. 2504+1. 377+Jet_HT*-0. 0002828+0. 947+HTb*-0. 0001816+0. 3201+S* -1. 605+0. 8275+T 5*0. 2277+-0. 3723+H 0*-15. 98+9. 669+H 1/H 0*-3. 087+0. 8998)-1*1. 36*tanh(-1. 187+NJet*0. 2109+2. 952+NBJet*-0. 1147+0. 6308+Jet_HT*-2. 218 e-05+0. 0743+HTb*0. 0007638+-1. 346+S*1. 674+-0. 863+T 5*1. 48+2. 421+H 0*-13. 19+7. 978+H 1/H 0*3. 399+-0. 9909)-1*-7. 286*tanh(-0. 6996+NJet*-0. 0719+1. 007+NBJet*0. 1141+0. 6277+Jet_HT*-5. 781 e-05+0. 1936+HTb*-0. 0002357+0. 4154+S*0. 06073+-0. 03131+T 5*0. 0447+0. 07309+H 0*7. 048+-4. 264+H 1/H 0*1. 788+-0. 5212)-1*1. 606*tanh(-2. 45+NJet*-0. 1061+1. 485+NBJet*0. 002462+ -0. 01354+Jet_HT*0. 0002412+-0. 8078+HTb*0. 0001235+-0. 2177+S*1. 462+-0. 7538+T 5*-1. 221+1. 997+H 0*8. 871+5. 367+H 1/H 0*4. 747+-1. 384)-1*-2. 112*tanh(-0. 3583+NJet*-0. 07332+1. 026+NBJet*-0. 01741+0. 09574+Jet_HT*0. 0001185+0. 3967+HTb*0. 0007114+-1. 254+S*1. 224+-0. 6309+T 5*0. 4133+-0. 6758+H 0*-26. 74+16. 18+H 1/H 0*1. 054+0. 3071)-1*-1. 332*tanh(1. 473+NJet*0. 08922+-1. 249+NBJet*-0. 3711+2. 041+Jet_HT*-0. 000447+1. 497+HTb*0. 0003497+0. 6163+S*1. 62+-0. 8351+T 5*1. 236+-2. 02+H 0*5. 034+-3. 046+H 1/H 0*-5. 524+1. 61)-1*0. 6099*tanh(0. 1802+NJet*-0. 2621+3. 67+NBJet*0. 4757+-2. 616+Jet_HT*0. 000284+-0. 9511+HTb*2. 439 e-05+0. 04299+S*-6. 821+3. 516+T 5*-1. 174+1. 92+H 0*-4. 309+2. 607+H 1/H 0*2. 273+-0. 6626) 3

MLP response cut 4

Number of expected events at 36 fb-1 4 top (2. 5 M ev) ttbar (76 M ev) S/sqrt(S+B) • • • Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 hadronic 232 231 217 150 32 1 lep 227 224 203 37 4. 6 2 lep 220 214 187 9. 7 0. 67 3 lep 208 197 164 2. 7 0. 09 4 lep 190 169 136 0. 76 0 hadronic 3. 2 e 6 2. 0 e 6 8. 0 e 5 6. 4 e 5 1947 1 lep 1. 6 e 6 9. 4 e 5 4. 1 e 5 7. 2 e 4 123 2 lep 7. 1 e 5 3. 9 e 5 1. 9 e 5 7498 3. 8 0. 01 0. 13 0. 18 0. 69 Step 1(Skim) : NJet>=6, NBJet>=2 Step 2(HLT) : Is. Hadron. Trig Step 3(Event selection for ttbar) : HT>600 Step 4(Event selection for lepton channel) : (NLoose. Muon+NLoose. Electron)==0&&MET<100 Step 5(Events selection for ttbar) : Response<-6. 5 5

backup 6

Number of expected events at 36 fb-1 4 top (2. 5 M ev) ttbar (76 M ev) S/sqrt(S+B) • • • Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 hadronic 232 231 217 150 21 1 lep 227 224 203 37 3. 0 2 lep 220 214 187 9. 7 0. 4 3 lep 208 197 164 2. 7 0. 06 4 lep 190 169 136 0. 76 0 hadronic 3. 2 e 6 2. 0 e 6 8. 0 e 5 6. 4 e 5 848 1 lep 1. 6 e 6 9. 4 e 5 4. 1 e 5 7. 2 e 4 50 2 lep 7. 1 e 5 3. 9 e 5 1. 9 e 5 7498 3. 8 0. 01 0. 13 0. 18 0. 70 Step 1(Skim) : NJet>=6, NBJet>=2 Step 2(HLT) : Is. Hadron. Trig Step 3(Event selection for ttbar) : HT>600 Step 4(Event selection for lepton channel) : (NLoose. Muon+NLoose. Electron)==0&&MET<100 Step 5(Events selection for ttbar) : Response<-4 7