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Analysis of K*0K-decay

Contents motivation Event selection 背景事象の見積も

り Fit の結果 Summary&plan

名古屋大学 4 年　　臼杵　容子H19.3.22 　学術創成評価委員会

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motivationCurrent status ARGUS(1995) 　　　　　　　　　　　　　　　 Br(K*0K) (0.200.050.04)

% N3.73×105

s 10.6GeV , S/N=0.51

ALEPH(1998) Br(K*0K)(0.2130.048) %

2.02×105

s 92GeV

PDG(obtained by average of two results)reported:

Br(K*0K) (0.210.04)%

decay process

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motivationCurrent status ARGUS(1995) 　　　　　　　　　　　　　　　 Br(K*0K) (0.200.050.04)

% N3.73×105

s 10.6GeV , S/N=0.51

ALEPH(1998) Br(K*0K)(0.2130.048) %

2.02×105

s 92GeV

PDG(obtained by average of two results)reported:

Br(K*0K) (0.210.04)%

decay process

error:20%

さらに高精度な K*K 崩壊分岐比

を得たい

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motivationCurrent status ARGUS(1995) 　　　　　　　　　　　　　　　 Br(K*0K) (0.200.050.04)

% N3.73×105

s 10.6GeV , S/N=0.51

ALEPH(1998) Br(K*0K)(0.2130.048) %

2.02×105

s 92GeV

PDG(obtained by average of two results)reported:

Br(K*0K) (0.210.04)%

decay process

本解析 (Belle s =10.6GeV)1000 倍以上の data 量 N=4.46×108 　を用いる ,S/Nの向上

⇒ 崩壊分岐比に対する統計誤差は 1% 以下に抑えられる

error:20%

さらに高精度な K*K 崩壊分岐比

を得たい

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Motivation

背景事象の形の見積もりによる系統誤差を、統計誤差と同程度の 1% 程度に抑えたい。

ALEPH,ARGUS : 20%error (systematic&statistical error)

さらに高精度な K*K 崩壊分岐比を得たい

統計誤差 1000 倍以上の data 量を用いる ,S/N の向上　⇒崩壊分岐比に対する統計誤差は 1% 以下に抑えられる

系統誤差　測定器自体の誤差、解析手法に起因する誤差

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Event selection

KK (K-ID,-ID) tag-side には e/ を要求 (35%) 　　 (qq 事象の抑制 ) を選別するための条件

Msignal-side<1.8GeV/c2 　など pCM

K>1.5GeV/c

信号事象数は、再構成した K* 粒子の不変質量分布 MK から見積もる

Msignal-side

datasignal

pCMK

dataSignal(10 倍 )qqBhabha2photon

After all event selections

MKData (4.68x104 個 )K*K(3.94x104 個 )K*KK*KKK*KKKKqqBhabha2photon

BG

S/N=2.53(ARGUS:S/N=0.51)

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崩壊分岐比の測定方法 崩壊分岐比

信号事象数 Ndata の見積もり方

① MK 分布に関数を fit し、 dataを、 K*peak を持つ

　 事象と、 K*peak を持たない事象に分ける。

　

Ndata: 測定 data から得られる信号事象数L : 積分ルミノシティー: 生成断面積 :K*K 崩壊事象の検出効率NMC : 全事象選別後の K*KMC 事象数N0 : K*KMC

K*peak を持つ事象

K*peak を持たない事象

MK

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崩壊分岐比の測定方法 崩壊分岐比

信号事象数 Ndata の見積もり方

① MK 分布に関数を fit し、 dataを、 K*peak を持つ

　 事象と、 K*peak を持たない事象に分ける。

　

Ndata: 測定 data から得られる信号事象数L : 積分ルミノシティー: 生成断面積 :K*K 崩壊事象の検出効率NMC : 全事象選別後の K*KMC 事象数N0 : K*KMC

K*peak を持つ事象

K*peak を持たない事象 を K に誤認したことによって残っ

てくるモードと、それ以外に分けて見積もる。

を K に誤認したことによって残ってくるモード

それ以外

K

K

MK

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崩壊分岐比の測定方法 崩壊分岐比

信号事象数 Ndata の見積もり方

① MK 分布に関数を fit し、 data を、 K*peakを持つ

　 事象と、 K*peak を持たない事象に分ける。

　

② K*peak を持つ事象の中から、 背景事象である K*K を除く。

Ndata: 測定 data から得られる信号事象数L : 積分ルミノシティー: 生成断面積 :K*K 崩壊事象の検出効率NMC : 全事象選別後の K*KMC 事象数N0 : K*KMC

K*peak を持つ事象

K*peak を持たない事象 を K に誤認したことによって残っ

てくるモードと、それ以外に分けて見積もる。

を K に誤認したことによって残ってくるモード

それ以外

MK

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崩壊分岐比の測定方法 崩壊分岐比

信号事象数 Ndata の見積もり方

① MK 分布に関数を fit し、 data を、 K*peakを持つ

　 事象と、 K*peak を持たない事象に分ける。

　

② K*peak を持つ事象の中から、 背景事象である K*K を除く。

Ndata: 測定 data から得られる信号事象数L : 積分ルミノシティー: 生成断面積 :K*K 崩壊事象の検出効率NMC : 全事象選別後の K*KMC 事象数N0 : K*KMC

K*peak を持つ事象

K*peak を持たない事象 を K に誤認したことによって残っ

てくるモードと、それ以外に分けて見積もる。

を K に誤認したことによって残ってくるモード

それ以外

MK

統計誤差＆系統誤差 統計誤差

0.53%ARGUS:25%

系統誤差 Luminosity 1.4% -pair cross-section 1.3% Track finding efficiency

4.0% Trigger efficiency

0.81% Lepton-ID 3%

Kaon-ID/fake

3% MC statistics 0.54% Br(K*0K+-) 0.02% 背景事象の見積もりによる誤差

Total 6.2%

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背景事象の形の見積もり方により、系統誤差の大きさが変わる。

1% 程度に抑えたい

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背景事象の形の見積もり

背景事象の形を簡単に見積もれない理由 data から背景事象のみを抜き出すことは難しい MC から見積もるには不定性が大きすぎる

背景事象の崩壊分岐比 (PDG)Br(K*K)=(2.1±0.4)×10-3

Br(KK)=(1.3±3.2)×10-4

Br(KK)=(6.1±2.0)×10-5

Br(K)=(2.4±0.5)×10-3

Br(K)=(1.32±0.14)×10-3

Br(K)=(2.2±0.5)×10-3

Br(K*)=(1.6±1.8)×10-3

Br(K*K)=(1.1±1.5)×10-3

Data を使って背景事象の形を見積もりたい

MK

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背景事象の形の見積もり方における idea

を K に誤認したことによって残ってきた背景事象のモードの形　　粒子識別条件を変えることにより、

data 　を用いて背景事象の形を決める。

DataK*KK*KK*KKK*

h1

h2

K K 選別　　　　 　　　 K 選別 K-IDh1>0.8 , -IDh2>0.8 K-IDh1<0.1 , -IDh2>0.9

MK MK

それらのモードの崩壊分岐比の不定性に影響されることなく、背景事象の形を見積もることが可能！

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形の補正

h1

h2

K 選別

MK

粒子識別条件を変更したことにより、分布の形が変わる　 形を補正

MK

KK 選別

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形の補正

h1

h2

MK

MK

粒子識別条件を変更したことにより、分布の形が変わる　 形を補正

K 選別

KK 選別

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形の補正

h1

h2

MK

MK

粒子識別条件を変更したことにより、分布の形が変わる　 形を補正

MK 分布 (KK 選別 )

MK 分布 (K 選別 )

MK

補正

K 選別

KK 選別

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Data への Fit

K* K K K*

KK KK

qq Bhabha 2photon

背景事象 1

背景事象 2

data信号事象背景事象 1( 補正前 )背景事象 2

data信号事象背景事象 1( 補正後 )背景事象 2

補正前 補正後

信号事象 36036±184 35632±188

背景事象1

7591±201 9181±238

背景事象2

2978±166 1818±183

Fit の結果背景事象 1 の形の補正による信号事象数の変化　(1.13±0.52)%

MKMK

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Summary & plansummary ARGUS,ALEPH と比べて約 1000 倍の、 4.46×108 のペアを用いて解析を

行った。 K*K ARGUS による測定では 25% であったのが、 1% 背景事象の見積もりに起因する系統誤差を 1% 程度に抑えることを目標とした

解析を行った。 背景事象の関数形の見積もり 誤った粒子識別に起因する背景事象の分布については、粒子識別に関する

選別条件を変更することにより、測定データから背景事象の関数形を見積もることができた。

　　それらのモードの崩壊分岐比の不定性に影響されることなく関数形を見積もることが できた。

評価した背景事象の見積もりの誤差が信号事象に与える不定性は、(1.13±0.52)% である。

plan 信号事象、背景事象の形を、より精度よく見積もる。 系統誤差を見積もる。 K*K

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Back up

Introduction of neutral K* (892)

Vector particle mass (896.00±0.25)MeV

(PDG2006) width (50.3±0.6)MeV (PDG2006)

decay modes K ～ 100% K+- 2/3 K00 1/3

high accuracy

21

22

Data & MC setData&MC samplesData

451/fbMC

K*K 397/fb BG non-resonant mode

KK4310/fb KK 36800/fb K 421/fb K 850/fb K*510/fb K* 701/fb others 874/fb

resonant mode K*K 757/fb

qq uds 417/fb cc 722/fb bb 0.04/fb

2photon eeuu 53.0/fb eess 530/fb eecc 530/fb eeee 53.0/fb ee 106/fb

53.0/fb Bhabha 59.3/fb

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Event selection(1)

Level.0 Charged track

pt>0.06GeV/c,-0.6235<costrk-beamline<0.8332

pt>0.1GeV/c,-0.8660<costrk-beamline<-0.6235

pt>0.1GeV/c,0.8332<costrk-beamline<0.9563

Gamma E>0.1GeV,-0.8660<cosbeamline<0.9563

4 charged tracks　　　　　　　 with zero net charge Select 1-3 prong event 　　　　　 (dividing thrust vector)(3 prong side=signal side/ 1 prong side=tag side)

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Event selection(2)

Level.1 ECM

total<11GeV

pmiss>0.1GeV/c

-0.866025<cosmiss<0.95630

cosCMthrust-miss<-0.6

Level.2 0.6GeV/c2<MK<1.8GeV/c2

pCMK>1.5GeV/c

pCMK

dataSignal(10 倍 )qqBhabha2photon

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Event selection(3)

Level.3 N=0 for signal-side N≦1 for tag-side K-IDh1>0.8,cosh1-beamline>-0.6

-IDh2>0.8,cosh2-beamline>-0.6

K-IDh3>0.8,cosh3-beamline>-0.6 Right charge assignment( ストレンジネス保存 ) e-IDh1<0.9

e-IDh2<0.9

e-IDh3<0.9 e-ID>0.1 or -ID>0.1 for tag-side

h3

h2h1

--,Bhabha,2photon are suppressed -

e+e-

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Event selection(3)

Level.3 N=0 for signal-side Nc1 for tag-side K-IDh1>0.8,cosh1>-0.6 -IDh2>0.8,cosh2>-0.6 K-IDh3>0.8,cosh3>-0.6 Right charge assignment e-IDh1<0.9 e-IDh2<0.9 e-IDh3<0.9 e-ID>0.1 or -ID>0.1 for tag-side

h3

h2

h1

decay:1-prong (more than 85%)

select 1-prong in tag-sidedecay mode

17 ％ ee18%

h12%

h25%

h211%

⇒ charged track in tag-side is restricted to be lepton to suppress qq events.

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Event selection(4)

Level.4 Mtag-side<1.8GeV/c2

Msignal-side<1.8GeV/c2

pCM(K*+h1)>3.5GeV/c

cosCMK*-h1>0.92

Msignal-side

datasignal

h1

28

Data 4.68×104

MC (K,-ID corrected)

K*K 3.94×104

BG non-resonant

mode KK2980 KK 182 K 1370 K 103 K*1060 K* 105 Others 6310

resonant mode K*K 3260

qq uds 123 cc 25.4 bb 0

2photon eeuu 0 eess 25.3 eecc 0 eeee 0 ee 0

0 Bhabha 7.61

Numbers of events after all selections

After all event selections

MKDataK*KK*KK*KKK*KKKKqqBhabha2photon

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背景事象の形の見積もりの手順

K*peak を作らない背景事象

中間子を K 中間子にmissID しているモード それ以外のモード

KK KK

qq Bhabha 2photon

K* K K K*

K

K

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背景事象の形の見積もり (1)

実験データから形を見積もるには数が少ない信号事象との分離も容易ではない

K-IDh2>0.8 , -IDh3>0.8 K-IDh2<0.1 , -IDh3>0.9　（ KK 選別）　　　　　　　　　　　　　 　（ K 選別）

本来の選別を行った時に比べ、約 10 倍の背景事象が得られる信号事象が抑制される

h1

h2

h3 中間子を K 中間子に missID しているモード

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K 選別を行った時の MK 分布

Data MK 中間子を K 中間子に missID しているモードの形にする

ただし、 h1,h2 の 4 元運動量を求める際に、h2 には K 中間子の質量を、 h3 には中間子の質量を要求

DataK*KK*KK*KKK*

Data 100513MCK*K 2556K*K285 　　　 69156K*14139K20499K1193K* 1169KK193KK12

全事象選別後に残った事象数

MC は data をよく再現

KK 選別から K 選別に変更した影響で MK分布が変わる

例 : Data の h2粒子の運動量分布

　

それぞれ 5 つのモード ( 中間子を K 中間子に missID しているモード ) のMC に対し、 KK 選別を行った場合の MK分布と、 K 選別を行った場合の MK分布との比をとる。

33

粒子識別条件変更による MK 分布の変化

黒： KK 選別赤： K 選別

粒子識別条件を変えると運動量分布が変化する

不変質量分布 MK

ph2

h2

影響を見積もるために・・・

34

各 MKMC 分布の比の評価

K* K

K K*

KK 選別を行った場合の MK 分布K 選別を行った場合の MK 分布

1 次関数を Fit

傾き：ゆがみ

35

分布の補正

傾き：ゆがみ

Data の MK 分布に対し補正する

黒：補正前青：補正後

MK

補正の誤差による信号数への影響は、2 つの場合の関数を Data に Fit して、その違いから見積もる。

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背景事象の形の見積もり (2)

正しく粒子識別が行われたときに残ってきた　背景事象なので、実験データでは、信号と　背景事象を区別できない。

⇒ MC データを用いて評価

h1

h2

h3モード

KK KK qq,Bhabha,2photon

qqBhabha2photon

Motivation

① improve accuracy of the branching ratio – Use data sample more than 1000 times larger(improve statistical

error)

② verify Standard Model– Measurement of Cabibbo angle sinc=Vus, cosc=Vud jw-= Vus(su)+Vud(du)

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cKKBr

KBr 2

*tan~

)(

)(

sinc(suppressed) cosc(allowed)

→KK*K

Cabibbo angle Sinc0.2257±0.0021(PDG2006)

⇒We measure c in decay with same data sample.

phase space ratio