我们考虑改进P owheg + M inlo仿真，以便在描述可观测对象接收的parton多重性比其基础NLO计算中的事件更低的事件的可观测对象的描述中使它们更精确。 从概念上讲，我们遵循所谓的M inlo'程序的策略。 现有的M inlo'框架需要来自高阶恢复的显式分析输入，此处我们通过施加单一性来推导这些成分的有效数值近似。 这提供了一种将M inlo'方法扩展到更复杂的过程的方法，以补充使用高精度恢复输入的显式计算的已知路径。 具体来说，我们专注于希格斯加二喷嘴生产（H jj）和相关工艺。

我们根据Powheg方法，提出了一种用于生产与喷头结合的W玻色子对的仿真程序，该程序可以与通用淋浴蒙特卡罗发生器结合使用。 在基于W + W-+射流发生器的NLO计算基础上，我们进一步调整并实施了M inlo'方法。 因此，所得到的模拟不仅在W + W-+射流生产中的包容性分布方面而且在W + W-产量产生时（即，当相关联的射流未解决时）都实现了NLO精度，而没有引入任何非物理合并规模。 这项工作代表了M inlo'方法的第一个扩展，以其原始形式扩展到真正的基础2→2过程的情况，并进行了非平凡的