Abstract
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.
| Original language | English |
|---|---|
| Article number | 012002 |
| Journal | Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology |
| Volume | 80 |
| Issue number | 1 |
| DOIs | |
| State | Published - 6 Aug 2009 |
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Dive into the research topics of 'Search for standard model Higgs boson production in association with a W boson using a neural network discriminant at CDF'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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In: Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology, Vol. 80, No. 1, 012002, 06.08.2009.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
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.
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AU - Tipton, P.
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AU - Wang, S. M.
AU - Warburton, A.
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AU - Weinberger, M.
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AU - Wester, W. C.
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AU - Whiteson, D.
AU - Wicklund, A. B.
AU - Wicklund, E.
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AU - Williams, H. H.
AU - Wilson, P.
AU - Winer, B. L.
AU - Wittich, P.
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AU - Wolfe, C.
AU - Wright, T.
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AU - Wárthwein, F.
AU - Xie, S.
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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 - Article
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 -