Belle II実験における0±∓𝐵 → 𝜂𝑐 𝛾𝐾 𝜋 崩壊の探索
修士論文発表会
2021/2/16
高エネルギー物理学研究室 M2 西川 愛

10± ∓

𝐵 → 𝜂𝑐 𝛾𝐾 𝜋 の研究
研究動機： η𝑐 𝛾に崩壊する新ハドロンの探索(X(3872)のC-oddパートナー または ℎ𝑐 (2P)の探索)
・X(3872)とは…
エキゾチックハドロンの一つ。
Belle実験で見つかった質量3872MeVの幅が狭い共鳴。
𝐽𝑃𝐶 = 1++ のメソン分子とチャーモニウムの混合状態とする説が有力。
(Jはスピン、Pはパリティ、Cは荷電共役を表す。)
𝐽𝑃𝐶 = 1+− のパートナー状態(C-oddパートナー)も存在するかも知れない。←本研究の出発点
チャーモニウムห𝐷0 𝐷∗0 ൿ+ ห𝐷0 𝐷∗0 ൿc𝑢ത

混合状態

π𝑐ҧ

χ𝑐1 (2P)cu𝑐ҧ

𝐽𝑃𝐶
質量[MeV/𝑐 2]
2𝑠+1考えられるX(3872)の概要図

𝐿𝐽

η𝑐𝐽/ψ

𝒉𝑐χ𝑐0

χ𝑐1

χ𝑐20−+1−−1+−0++

1++

2++

2984 3097 3525 3415 3511 3556
1𝑆03𝑆11𝑃13𝑃03𝑃132𝑃2

X(3872)とC-oddパートナー
X(3872)がメソン分子ห𝐷0 𝐷∗0 ൿ+ ห𝐷0 𝐷∗0 ൿ とχ𝑐1 (2P) の混合状態として、
𝐽/ψγモードには主としてチャーモニウム成分であるχ𝑐1 (2P)の輻射崩壊による。
C-oddパートナーがห𝐷0 𝐷 ∗0 ൿ − ห𝐷0 𝐷 ∗0 ൿと同じ量子数のチャーモニウム成分ℎ𝑐 (2P)の混合状態とすると、輻射崩壊するのに量子数の矛盾がないのはη𝑐 𝛾である。
X(3872)での輻射崩壊

C-oddパートナーでの輻射崩壊

𝜸 を放出

𝜸 を放出

Br(𝒉𝒄 (1P)→ 𝜼𝒄 (1S)𝜸)=51%
3Bから発生する崩壊
本研究ではチャーモニウムライクの源としてBメソンを選んでいる。

Bメソンは質量が5.28 𝐺𝑒𝑉/𝑐 2 と大きい。
→二体崩壊の場合、崩壊後の娘粒子は互いに反対方向に高い運動量を持って離れる。
そのため、終状態相互作用が小さいので、崩壊振幅を、この二つの娘粒子に至る2つのカレントの積で表したものが良い近似になる。(ファクトリゼーション)→ファクトリゼーションでは
𝐽𝑃𝐶 = 0−+ , 1−− , 1++ のチャーモニウムは生成しやすいが、𝐽𝑃𝐶 = 0++ , 1+− , 2++ は生成しにくい。
よって本研究ではファクトリゼーションの制約がなくなるBメソンの三体崩壊に着目している。
4

研究する崩壊モード
以上のことより、研究する崩壊モードは 𝑩𝟎 → 𝜼𝒄 𝜸 𝑲± 𝝅∓

X(3872)のC-oddパートナー または ℎ𝑐 (2P)の探査感度を調べるために、𝜼𝒄 𝜸に崩壊するチャーモニウムとして既知の𝒉𝒄 (質量:3525MeV/𝑐 2 , 幅:0.7MeV/𝑐 2 )を選んだ。
MCシミュレーションデータ(Signal MC)を作成し解析を行った。
𝑩𝟎 → 𝒉𝒄 𝑲± 𝝅∓
𝜼𝒄 𝜸𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ or 𝒑ഥ𝒑
𝜼𝒄 のそれぞれの崩壊モードについて10万事象を生成した。
これは𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝒔 𝑲± 𝝅∓ モードでは34600事象の𝜼𝒄 を作成したことに相当する。

5

Belle II 実験
・電子7GeV ・陽電子4GeV の非対称エネルギー衝突型加速器。

・2019年3月より本格的に物理データの取得開始、10年間で50 ab-1のデータを収集予定。

参照:https://www.belle2.org/
project/super_kekb_and_belle_ii/

SuperKEKB加速器

・Bメソンを大量に生成して崩壊過程を記録。

TOP

ECL・荷電Kメソンやπメソンを高い精度で識別、検出する。

電子、光子のエネルギー測定

・X(3872)のパートナー粒子探索などハドロン物理の新展開も期待できる。

KLM𝐾𝐿0 検出、μ識別

PXD

粒子の崩壊点位置測定 SVD

荷電粒子の飛跡、運動量、dE/dx測定 CDC

ARICHπ, Kメソン識別
飛行時間測定(TOP)

参照:https://www.belle2.org/project/super_kekb_and_belle_ii/Belle II 検出器

6𝜼𝒄 候補の不変質量分布(Signal MC)

𝑩𝟎 → 𝒉𝒄 𝑲± 𝝅∓𝜼𝒄 𝜸

𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝒔 𝑲± 𝝅∓

𝜼𝒄 →𝒑ഥ𝒑

M(𝜼𝒄 )

M(𝜼𝒄 )

𝑴 𝑲𝟎𝒔 𝑲± 𝝅∓

𝑴𝑲𝟎𝒔 𝑲± 𝝅∓ 𝑮𝒆𝑽/𝒄𝟐𝑴 𝒑ഥ
𝒑

𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ or 𝒑ഥ
𝒑𝑴𝒑ഥ𝒑 𝑮𝒆𝑽/𝒄𝟐

𝜼𝒄 の質量 2.984 GeV/𝑐 2 付近にピークが立っていることが確認できた。
赤点線の範囲( 2.94 GeV/𝑐 2 < 𝑀 𝐾𝑠0 𝐾 ± 𝜋 ∓ or 𝑀 𝑝𝑝ҧ < 3.02 GeV/𝑐 2 )に入るものを𝜼𝒄 候補とした。
7

𝑩𝟎 → 𝒉𝒄 𝑲± 𝝅∓

𝟎+ −𝑩 → 𝜼𝒄 𝜸𝑲 𝝅 の再構成

𝜼𝒄 𝜸𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ or 𝒑ഥ𝒑

重心系での変数Δ𝐸 = 𝐸𝐵 − 𝐸CM /2 と𝑀bc =𝐸CM /2 2 − 𝑃𝐵2 の二次元プロット 。
Bメソン崩壊信号ではΔ𝐸 = 0, 𝑀bc = 5.28 GeV/𝑐 2 にピークが立つ。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝛥𝐸 vs 𝑀bc 分布

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑∆𝑬[𝑮𝒆𝑽]𝛥𝐸 vs 𝑀bc 分布

赤点線の範囲 Δ𝐸 < 0.05 GeV, 𝑀bc > 5.27 GeV/𝑐 2 にピークが立っている。
→この範囲をSignal regionとした。

∆𝑬[𝑮𝒆𝑽]8

1事象当たりのBメソン候補の数
Signal region内で1事象ごとに見出されるBメソン候補の数を調べた。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝑀bc > 5.27GeV/𝑐 2
Δ𝐸 < 0.05 GeV

Number of B candidate

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑𝑀bc > 5.27GeV/𝑐 2
Δ𝐸 < 0.05 GeV

Number of B candidate

𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ , 𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑 のどちらも半数近くは複数の候補が来ている。
→その中で最良のものを選別する必要がある。

本研究では、最良候補選別として 𝛥𝐸 が一番小さいものを選ぶ。

9

𝑩𝟎 → 𝒉𝒄 𝑲± 𝝅∓η𝑐 𝛾不変質量分布

𝜼𝒄 𝜸

BメソンSignal region内の事象のη𝑐 𝛾不変質量分布。
非対称な分布：非対称Gaussian(添え字:N)(+分布の裾は幅広Gaussian、割合は小さく、添え字:G)でフィット。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ or 𝒑ഥ𝒑𝜼𝒄 𝜼→𝒄 →𝒑ഥ𝒑ഥ
𝒑𝒑

𝑀bc > 5.27GeV/𝑐 2
Δ𝐸 < 0.05 GeV

𝑀bc > 5.27GeV/𝑐 2
Δ𝐸 < 0.05 GeV

meanN [MeV/𝑐 2 ]3521.3 ± 0.5

meanN [MeV/𝑐 2 ]3522.03 ± 0.15

σN [MeV/𝑐 2 ]16.0 ± 0.3

σN [MeV/𝑐 2 ]13.81 ± 0.08

tailN

0.18±0.02

tailN

0.217 ± 0.007

meanG [MeV/𝑐 2 ]3498 ± 8

meanG [MeV/𝑐 2 ]3493 ± 4

σG[MeV/𝑐 2 ]139 ± 7σG[MeV/𝑐 2 ]118 ± 3

NN/(NN+NG) [%]84.7 ± 1.5

NN/(NN+NG) [%]94.0 ± 0.6

𝑴η𝒄 γ 𝑮𝒆𝑽/𝒄𝟐M(𝜼𝒄 𝜸)

M(𝜼𝒄 𝜸)𝑴η𝒄 γ 𝑮𝒆𝑽/𝒄𝟐

どちらのモードも𝒉𝒄 の質量(3525MeV/𝑐 2 )付近にピークが立っている。
分解能は𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝒔 𝑲± 𝝅∓ :16 M𝑒𝑉/𝑐 2 、 𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑:14 M𝑒𝑉/𝑐 2 が期待できる。

10

信号検出効率最良候補選別後の Δ𝐸 < 0.05 GeV, 𝑀bc > 5.24 GeV/𝑐 2 に見出された𝑀bc 分布。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝑀bc > 5.24GeV/𝑐 2
Δ𝐸 < 0.05 GeV

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑

終状態の粒子の組み合わせがすべて正しかったもの

𝑀bc > 5.24GeV/𝑐 2
Δ𝐸 < 0.05 GeV

少なくとも一つ間違っているもの

𝑀bc𝑀bc

信号検出効率は 𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ :12.5% , 𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モード:26.0%、
最良候補選別が正しいものを選ぶ確率は 𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ :79.5% , 𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑:91.1%と求められた。
11

信号事象数の期待値
信号事象数の期待値𝑁𝑠𝑖𝑔 は𝑁𝑠𝑖𝑔 = 中性𝐵メソン数 × 各崩壊分岐比 × 検出効率ε で求められる。
100 fb-1あたりの中性Bメソン:5.83×107 個𝐵𝑟 𝐵0 → ℎ𝑐 𝐾 + 𝜋 − : 10−4 を仮定。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ : 𝑁𝑠𝑖𝑔 = 中性𝐵メソン数 ×𝐵𝑟 𝐵0 → ℎ𝑐 𝐾 + 𝜋 − ×𝐵𝑟 ℎ𝑐 → 𝜂𝑐 𝛾 ×𝐵𝑟 𝜂𝑐 → 𝐾𝑆0 𝐾 + 𝜋 − ×𝐵𝑟 𝐾𝑆0 → π+ 𝜋 − × 検出効率ε23=5.83×107 ×10−4 ×0.51× 0.073× ×12×0.69×0.125≃ 6.2
𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑:

𝑁𝑠𝑖𝑔 = 中性𝐵メソン数 ×𝐵𝑟 𝐵0 → ℎ𝑐 𝐾 + 𝜋 − ×𝐵𝑟 ℎ𝑐 → 𝜂𝑐 𝛾 ×𝐵𝑟 𝜂𝑐 → 𝑝𝑝ҧ × 検出効率ε= 5.83×107 ×10−4 ×0.51×0.0015×0.26≃1.16

この値はBelle全データでは数十事象、 Belle IIでは数百～数千事象にあたる。 12

バックグラウンドの見積もり
ഥ の二つのものがあり、バックグラウンドにはcontinuumと𝑩𝑩100 fb-1相当の各Event TypeのMCシミュレーションデータを使用してバックグラウンドの見積もりを行った。以下の表はSignal region内に入ってくる事象数の結果。
残存バックグラウンドの事象数

Event Type η𝑐 → 𝐾𝑆0 𝐾 ± π∓

η𝑐 →𝑝𝑝ҧ𝒖ഥ𝒖ഥ
𝒅𝒅45801496

1109

241𝒔ത𝒔3253

344𝒄ത𝒄17200

1642

continuum26142

3723

𝑩𝟎 𝑩𝟎4026

269

𝑩+ 𝑩−ഥ
𝑩𝑩41484188174687

全Type合計

34316

4410

ഥ 以外のハドロン生成事象、continuumは𝑩𝑩ഥ 𝒔ത𝒔 , 𝒄ത𝒄𝒆+ 𝒆− → 𝒖ഥ𝒖, 𝒅𝒅,
η𝑐 → 𝐾𝑆0 𝐾 ± π∓ よりもη𝑐 →𝑝𝑝の方が予想される
ҧ
バックグラウンドの事象数は少なく、どちらの崩壊モードでもcontinuumが占めるバックグラウンドの方が支配的であることが分かった。
信号事象数の期待値は100 fb-1あたり
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ :6.2事象, 𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モード:1.16事象→バックグラウンドの低減が必要不可欠。 13

continuumバックグラウンドの抑制
本研究ではFastBDT(BDT:Boosted Decision Tree)なる多変量解析アルゴリズムを用いて、 continuum由来のバックグラウンド事象数の削減を図る。
u, d, s, cクォークは質量が重心系エネルギーより軽いので、continuum事象では高い運動量を持ち、ハドロンジェットが形成される。
ഥ 事象では運動量は小さく、等方的な分布となる。
逆に𝑩𝑩→事象形状を表す変数群を多変量解析に使用した。

𝑞continuum事象𝑒+

ഥ𝒒𝑒−

ഥ 事象
𝑩𝑩𝑩𝑒+𝑒−ഥ𝑩

14

continuumバックグラウンドの抑制に使用した変数
Belle標準の事象形状の変数(16種類)、CLEO実験でcontinuum抑制に使用されていた変数(9種類)、スラスト関係の変数(4種類)、R2の計30変数を使用。
cosTBTOR2

事象形状がジェットライクだと1にピークが表れる。

等方的な事象は0に、ジェットライクな事象は1に分布する。

FastBDTはこれら複数の変数の相関を考慮して分離を最大化するソフトウェア→continuumに対して0を、信号に対して1を返す確率分布を出力する。
15

𝟎 ± ∓FastBDT出力値(𝜼𝒄 → 𝑲𝑺 𝑲 𝝅 )以下は学習の結果として得られたFastBDT出力値の分布である。
0に近いほどcontinuum事象、1に近いほど信号事象らしい事象であることを表す。
continuum事象

信号事象

FastBDT(continuum)

FastBDT(信号)FastBDT > 0.25 を課すことでcontinuum事象を88%低減しつつ、信号事象を86%保持することが分かった。
𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モードでも同様の解析を行った。
16ഥ)
FastBDT出力値(𝜼𝒄 → 𝒑𝒑
𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モードでのFastBDT出力値の分布。
continuum事象

信号事象

FastBDT(continuum)

FastBDT(信号)FastBDT > 0.25 を課すことでcontinuum事象を84%低減しつつ、信号事象を92%保持することが分かった。
17

ഥ 事象)FastBDT出力値(𝑩𝑩どちらのモードも0付近と1よりの部分にピークがあり、continuum事象と信号事象の中間的な分布となる。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑ഥ)
FastBDT(𝑩𝑩ഥ)FastBDT(𝑩𝑩FastBDT > 0.25 を課すことでഥ 事象を削減できること
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ モードでは29%, 𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モードでは23%の𝑩𝑩が分かった。
18

𝑀bc 分布のフィット結果
信号事象はGaussianでフィットを行い、わずかに再構成に失敗して広く分布する成分には ARGUS 関数を使用した 。
バックグラウンド事象はARGUS 関数を使用してフィットを行った。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝐹𝐴𝑟𝑔𝑢𝑠 = 𝑁・𝑚・ 1 −𝑚𝑚02 𝑝・exp 𝑐・ 1 −𝑚𝑚02

𝑀bc 分布のフィット結果
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑meanG [GeV/𝒄𝟐 ]5.27933 ± 0.00005

5.27946 ± 0.00003

σG[GeV/𝒄𝟐 ]0.00264 ± 0.00004

0.00261 ± 0.00002

これらのフィット結果を用いて疑似データを作成した。

19

𝟎 ± ∓
期待される感度(𝜼𝒄 → 𝑲𝑺 𝑲 𝝅 )以下の図は50 ab-1に対応する疑似データ分布である。
線形スケール

対数スケール

対数スケールで表示𝑀bc (疑似データ)

𝑴𝒃𝒄 [𝐆𝐞𝐕/𝒄𝟐 ]𝑀bc (疑似データ)

𝑴𝒃𝒄 [𝐆𝐞𝐕/𝒄𝟐 ]フィットが返した信号事象数は2694±2231事象であった。
𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モードでも同様の解析を行った。
20ഥ)
期待される感度(𝜼𝒄 → 𝒑𝒑以下の図は50 ab-1に対応する疑似データ分布である。
線形スケール

対数スケール

対数スケールで表示𝑀bc (疑似データ)

𝑴𝒃𝒄 [𝐆𝐞𝐕/𝒄𝟐 ]𝑀bc (疑似データ)

𝑴𝒃𝒄 [𝐆𝐞𝐕/𝒄𝟐 ]フィットが返した信号事象数は598±382事象であった。

どちらのモードでも有意な信号を確認することは難しいことが分かった。

21まとめ・𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ と𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑の2つのモードで𝐵0 → 𝜂𝑐 𝛾𝐾 ± 𝜋 ∓ の再構成や 𝛥𝐸 を用いた最良候補選別を行い、信号検出効率や信号事象数期待値を求めた。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ モードの検出効率は12.5%, 100 fb-1あたりの信号事象数は6事象
𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モードの検出効率は26.0%, 100 fb-1あたりの信号事象数は1事象→Belle II 全データで数百～数千事象にあたる。
・バックグラウンド事象数を見積もると、何もバックグラウンドを削減する措置を講じない場合S/N比が1/5000程度。
→バックグラウンドの除去が必要不可欠。

22まとめ・FastBDTを用いたcontinuum事象低減により、continuum由来のバックグラウンドを一桁ほど落とすことが分かった。
・ バックグラウンド事象と信号事象で𝑀bc 分布のフィットを行い、FastBDT学習結果とこれらのフィット結果を用いて、期待される感度の見積もりを行った。
→どちらのモードでも有意な信号を確認することは難しいことが分かった。

今後の展望ഥ バックグラウンド低減措置の導入や、本研究では活用していなかった情報(崩壊𝑩𝑩点再構成による𝛥𝑡分布の違い等)により、さらにバックグラウンドの低減を図ることが挙げられる。
23

Back up24

選別条件
・Track selection
ー 𝑑𝑟 < 2cm , 𝑑𝑧 < 5cm (except for 𝐾𝑠0 daughter)
ー K/π id > 0.6 for K, otherwise π
ー Proton-id LR > 0.2
・𝐾𝑠0 selection
ー 𝑀 ππ − 𝑀𝐾𝑠0 < 20𝑀𝑒𝑉・γ selection
ー 𝐸γ > 100𝑀𝑒𝑉ー clusterE9/E21 > 0.9
・𝜼𝒄 candidates
ー 𝑀 𝐾𝑠0 𝐾 ± π∓ − 𝑀η𝑐 < 40𝑀𝑒𝑉 for η𝑐 → 𝐾𝑠0 𝐾 ± π∓
ー 𝑀 pതp − 𝑀η𝑐 < 40𝑀𝑒𝑉 for ηc → pതp25

𝑲𝟎𝒔 候補の不変質量分布(Signal MC)
M(𝑲𝟎𝒔 )[GeV]

𝑴 𝝅+ 𝝅−𝑲𝟎𝒔 の質量497.6𝑀𝑒𝑉/𝑐 2 付近にピークが立っていることが確認できた。
赤点線の範囲(477.6𝑀𝑒𝑉/𝑐 2 < 𝑀 𝝅+ 𝝅− < 517.6𝑀𝑒𝑉/𝑐 2 )に入るものを𝑲𝟎𝒔 候補とした。

26

GammaのE9/E21分布
cutはE > 0.1とgammaの推奨cut。

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

E9/E21

E9/E2127

𝑀𝑏𝑐 分布
ここで𝑀𝑏𝑐 =𝐸𝐶𝑀 /2 2 − 𝑃2 ,Δ𝐸 = 𝐸 − 𝐸𝐶𝑀 /2 。
B崩壊信号では𝑀𝑏𝑐 = 5.28𝐺𝑒𝑉/𝑐 2 , Δ𝐸=0 にピークが立つ。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑

𝑴𝒃𝒄 [𝐆𝐞𝐕/𝒄𝟐 ]𝑴𝒃𝒄 [𝐆𝐞𝐕/𝒄𝟐 ]Δ𝐸 < 0.05𝐺𝑒𝑉のcutかけていない。
28

Δ𝐸分布
ここで𝑀𝑏𝑐 =𝐸𝐶𝑀 /2 2 − 𝑃2 ,Δ𝐸 = 𝐸 − 𝐸𝐶𝑀 /2 。
B崩壊信号では𝑀𝑏𝑐 = 5.28𝐺𝑒𝑉/𝑐 2 , Δ𝐸=0 にピークが立つ。
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑∆𝑬[𝑮𝒆𝑽]∆𝑬[𝑮𝒆𝑽]𝑀𝑏𝑐 < 5.27𝐺𝑒𝑉/𝑐 2 のcutかけていない、
29バックグラウンドの見積もり
Belle II共用モンテカルロシミュレーションデータを用いた。
η𝑐 → 𝐾𝑆0 𝐾 ± π∓ , η𝑐 →𝑝𝑝ҧ に崩壊するモードの二種類の解析を行った。
対応する積分ルミノシティは100 fb-1 。
対応するEvent数𝒖ഥ𝒖
ഥ
𝒅𝒅

161M

𝒔ത𝒔

38M

𝒄ത𝒄133M

𝑩𝟎 𝑩𝟎54M

𝑩+ 𝑩−51M

τ+ τ−92M

40M

30

0 ± ∓bkgの見積もり：BCSあり(η𝑐 → 𝐾𝑆 𝐾 π )
ccbar

ddbar

ssbar

uubar

31

0 ± ∓
bkgの見積もり：BCSあり(η𝑐 → 𝐾𝑆 𝐾 π )mixedcharged32

bkgの見積もり：BCSあり(η𝑐 →𝑝𝑝)ҧ
ccbar

ddbar

ssbar

uubar

33

bkgの見積もり：BCSあり(η𝑐 →𝑝𝑝)ҧ
mixed

charged34

continuum suppressionに使用した変数
2
KSFW moments(14種類 )+𝑝𝑡𝑠𝑢𝑚 + 𝑀𝑚𝑖𝑠𝑠：Belle標準のイベント形状の変数
運動量方向などからイベントの形状を数値化。

cleoConeThrust (9種類)：CLEO実験で𝑞 𝑞ത 抑制に使用されていた変数
スラスト軸とROEの運動量方向の間の角の大きさで場合分けして、それぞれの場合のROEの運動量の合計を表す。
thrustBm, thrustOm, cosTBTO, cosTBz：スラスト関係の変数
BメソンやROEのスラスト軸の大きさや、BメソンとROEのスラスト軸の間の角、Bメソンのスラスト軸とz軸の間の角を表す。
R2：Reduced Fox-Wolfram moment
0～1の値を取り、0に近いほど等方的、1に近いほどジェット形状。
35

FastBDT学習結果
学習結果であるFastBDT出力値の条件を課すことでSignal region内に入ってくる事象数の変化を調べた。
FastBDT出力値の条件を課す前後の事象数の比較

continuum事象

ഥ 事象 信号事象𝑩𝑩𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓
Cut条件なし

26142

81744416

𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓
FastBDT > 0.25

3195

5800

3798

𝜼𝒄 →𝒑ഥ
𝒑
Cut条件なし

3723

68712970

𝜼𝒄 →𝒑ഥ𝒑
FastBDT > 0.2558353111945

FastBDT > 0.25の条件を課すことで𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ モードではcontinuum事象を88%低減しつつ、信号事象を86%保持でき、
𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モードではcontinuum事象を84%低減しつつ、信号事象を92%保持できることが分かった。
ഥ 事象は𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ モードで𝑩𝑩29%, 𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑モードで23%低減されることが確認された。
36

𝑀bc 分布のフィット結果
信号事象はGaussianでフィットを行い、わずかに再構成に失敗して広く分布する成分には ARGUS 関数を使用した 。
バックグラウンド事象はARGUS 関数を使用してフィットを行った。
𝟎 ± ∓𝜼
→𝑲𝒄𝑺𝑲 𝝅各フィット結果を以下の表にまとめる。
𝑀bc 分布のフィット結果
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓

𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑meanG [GeV/𝒄𝟐 ]5.27933 ± 0.00005

5.27946 ± 0.00003

σG[GeV/𝒄𝟐 ]0.00264 ± 0.00004

0.00261 ± 0.00002

信号事象
Argus shape parameter-100 ± 61-48 ± 6

バックグラウンド事象
Argus shape parameter-14.7 ± 1.1-18 ± 3𝜼𝒄 → 𝒑ഥ𝒑

信号事象のフィット結果のmeanG, σGを、バックグラウンド事象のフィット結果のArgud shape parameterを使用してToy MCを作成した。
37

BCS方法の検討
𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ モード
sigisSig

Efficinency

purityetacchi BdE

1954

1630

5.6%

83.4%

etacchihigh BdE

2667

2234

7.7%

83.8%

BdE

4027

3249

11.6%

80.7%

etacBchi high

1798

1552

5.2%

86.3%

etacBchi

1092

908

3.2%83.2%

noBCS
𝜼𝒄 → 𝒑ഥ
𝒑 モード

5573

3965

16.1%

71.1%

sig

isSig

Efficinency

purityetacchi BdE

24040

22081

24.0%

91.9%

etacchihigh BdE

24126

22167

24.1%

91.9%

BdE

24273

22281

24.3%

91.8%

etacBchi high

16817

15546

16.8%

92.4%

etacBchi

13564

12132

13.6%

89.4%

noBCS

29498

25106

29.5%

85.1%

Signal MC 10万イベントを使用してBCS方法の検討を行った。(𝜼𝒄 → 𝑲𝟎𝑺 𝑲± 𝝅∓ は34600events)
左の表は各条件のBCSを行った場合にSignalregion内に入ってきたイベント数をまとめた表である。

chiはvertex constraint fitのχ2 probabilityを使用して、dEはdeltaEを使用してBCSを行ったもの。
highはχ2 probabilityが一番大きいものを選ぶということをしている。
Efficiencyが一番高いBdEのBCSが解析に一番よ
さそう。

参考文献
粒子の質量など
PDG,2020,「The Review of Particle Physics (2020)」
https://pdg.lbl.gov/2020/listings/contents_listings.html
フィット関係
RooFit Users Manual 300-33
Microsoft Word - RooFit_Users_Manual_300-33 (cern.ch)
R2G. C. Fox, S. Wolfram, Phys. Rev. Lett. 41, 1581,(1978)https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.41.1581

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