Belle Ⅱ実験における0∗0
𝐵 → J/ΨK 崩壊を用いたフレーバータグ較正
奈良女子大学楠戸 愛美

2021/9/29

FPWS 2021 AIMI KUSUDO

1

Belle II 実験
7GeVの電子と4GeVの陽電子を衝突させるSuperKEKB加速器とBelle II測定器による実験
最終的には先代の実験であるBelle実験の50倍のデータを収集
Belle II で目指す物理 CP対称性の破れの精密測定による新物理探索 タウのLFV事象探索
 ハドロン物理など実験の初期段階のため測定機の性能を理解し、解析プログラムの妥当性を確かめることが重要

2021/9/29

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2

時間依存CP非保存の測定
Υ 4𝑆 → 𝐵0 𝐵0 崩壊のうち、一方は𝑡𝐶𝑃 でCP固有状態𝑓𝐶𝑃 に崩壊し、もう一方は𝑡𝑡𝑎𝑔 でフレーバー固有状態
𝑓𝑡𝑎𝑔 に崩壊する。
解析手順
𝑓𝐶𝑃 １. CP固有状態𝑓𝐶𝑃 に崩壊した、B中間子𝐵𝐶𝑃 を再構成する。
𝑧7𝐺𝑒𝑉𝑒−２. 𝐵𝐶𝑃 の娘粒子を除いた残りの粒子はtag側のB中間子𝐵𝑡𝑎𝑔からきたものになる。

𝐵𝐶𝑃
4𝐺𝑒𝑉𝑒+

ビーム衝突点𝐵𝑡𝑎𝑔
Δ𝑧

３. 𝐵𝐶𝑃 、 𝐵𝑡𝑎𝑔 の崩壊点を再構成すると、それぞれのz座標
𝑧𝐶𝑃 , 𝑧𝑡𝑎𝑔 からΔ𝑡が得られる。
Δ𝑧𝑧𝐶𝑃 − 𝑧𝑡𝑎𝑔 = Δ𝑧,Δ𝑡(= 𝑡𝐶𝑃 − 𝑡𝑡𝑎𝑔 ) =𝑐𝛽𝛾
𝑓𝑡𝑎𝑔

４.

𝐵𝑡𝑎𝑔 の娘粒子で𝐵0 か𝐵0 かのflavor taggingを行う。

Γ 𝐵ത 0 Δ𝑡 → 𝑓𝐶𝑃 − Γ 𝐵0 Δ𝑡 → 𝑓𝐶𝑃
𝐴𝐶𝑃 𝑡 == 𝑆𝑓𝐶𝑃 sin(∆𝑚∆𝑡) 𝐴𝑓𝐶𝑃 cos(∆𝑚∆𝑡)
00തΓ 𝐵 Δ𝑡 → 𝑓𝐶𝑃 + Γ 𝐵 Δ𝑡 → 𝑓𝐶𝑃 時間依存CP非保存を 直接的CP非保存を表すパラメータ
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FPWS 2021 AIMI KUSUDO表すパラメータ3

Flavor tag
High-p lepton𝑧Low-p(slow) 𝜋

𝐵𝑓𝑙𝑣
7𝐺𝑒𝑉𝑒−

Medium-p Kaon
4𝐺𝑒𝑉𝑒+

ビーム衝突点 𝐼𝑃𝑞∙𝑟

𝐵𝑡𝑎𝑔
Δ𝑧High-p 𝜋𝑞 ∙Medium-p𝑟lepton

𝑓𝑡𝑎𝑔

時間依存CP非対称性を測るのに、 𝑓𝑡𝑎𝑔 に属する終状態の粒子のフレーバー情報を元に付随するB中間子のフレーバーを決定する。それにはこの識別がどれだけ正確か調べる必要がある
ため、flavor taggingの較正が必要になる。
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4

Calibration of flavor tagging 𝐵 → 𝐽/𝜓𝐾 崩壊モード
0𝑧𝜇−

𝐵

𝑊+

04𝐺𝑒𝑉𝑒+ビーム衝突点 𝐼𝑃𝜋−𝑐ҧ𝐽/𝜓𝑐𝑠ҧ

𝐾+

𝐵𝑓𝑙𝑣
7𝐺𝑒𝑉𝑒−𝑏ത𝜇+𝑓𝑓𝑙𝑣∗0𝑑𝐾 ∗0𝑑𝜇+ 𝜇−

𝐾 +𝜋 −𝐵0 → 𝐽/𝜓𝐾 ∗0 崩壊モード

𝑞∙𝑟

𝐵𝑡𝑎𝑔
Δ𝑧𝑓𝑡𝑎𝑔𝐵0 か𝐵0 かが明らかなBメソン崩壊事象でflavortaggingの較正を行う。
𝐾 + → 𝐵0 、 𝐾 − → 𝐵0 と、𝐵0 と𝐵0 が識別できる崩壊
モード𝐵0 → 𝐽/𝜓 → 𝜇 + 𝜇− 𝐾 ∗0 (→ 𝐾 + 𝜋 − ) を用いる。
2021/9/29

𝑐𝑏

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𝑊−𝐵0𝑐ҧ
𝑠𝑑ҧ

𝑑ҧ

𝐽/𝜓

𝐾 ∗0

𝐾 −𝜋 +50∗0
𝐵 → J/ΨK 崩壊の再構成
本研究では𝐵0 → J/ΨK ∗0 のモンテカルロシミュレーションサンプルデータを用いた。

𝑀𝑏𝑐 =2𝐸𝑏𝑒𝑎𝑚− 𝑝𝐵2∆𝐸 = 𝐸𝐵 − 𝐸𝑏𝑒𝑎𝑚
信号事象は𝑀𝑏𝑐 : 5.28GeV, Δ𝐸:0GeVにピークがある。

選別条件
𝜇, 𝐾, 𝜋𝑚𝑢𝑜𝑛 𝐼𝐷 > 0.1,𝐽Τ𝜓 (𝜇𝜇)3.05 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2 < 𝑀 𝜇𝜇 < 3.15 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2𝐾 ∗00.817 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2 < 𝑀 𝐾𝜋 < 0.967 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2

𝐵0𝑀𝑏𝑐 > 5.2 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2 , −0.03𝐺𝑒𝑉 < Δ𝐸< 0.03𝐺𝑒𝑉

Mbc[𝐺𝑒𝑉Τ𝑐 2 ]2021/9/29

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𝑘𝑎𝑜𝑛, 𝑝𝑖𝑜𝑛 𝐼𝐷 > 0.6∆E[𝐺𝑒𝑉]6

Flavor taggingのqrとMCのqrMCシミュレーションサンプルデータを用いたため、 𝐵0 と 𝐵0 のどちらであるかわかっている。そのため、それとflavor taggingの結果を比較してフレーバー誤認率を求める。

flavor taggingによるqr分布

2021/9/29

MCの正解のqの分布

q：𝐵0 と𝐵0 を識別を表す。q=1なら𝐵0 、q=-1なら𝐵0r：0<r<1の範囲でフレーバーが確かに識別できているかを表す。
１に近いほど明確にフレーバーのタグつけが明確に行われている。

7

q=-1のときとq=+1のときのqr分布及びイベント数
誤っている方

MCがqが-1のときの識別したqr分布

誤っている方

MCのqが1のときに識別したqr分布

MCのqでカットした場合、qが正しく識別されているかが分かる。
flavor taggingを誤っているほうの事象数を数え、flavor taggingを誤っている事象数
フレーバー誤認率(wrong tagging fraction) 𝑤 =フレーバーの識別をした事象数をそれぞれ計算し、平均にした。

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80∗0
𝐵 → 𝐽/𝜓𝐾 での計算結果
フレーバーの識別ができたイベントのqr分布とrを𝑙 = 1~6に場合分けしたときの𝜀、w、 𝜀 𝑒𝑓𝑓 を表にまとめた。また、rの値が計算したwに沿っているかを確かめた。
q ：𝐵0 と𝐵0 を識別を表す。q=1なら𝐵0 、q=-1なら𝐵0
r ：0<r<1の範囲でフレーバーが確かに識別できているかを表す。
𝑟 = 1 − 2𝑤で表される。
𝜀 :flavor taggingできた確率。
w :flavor taggingの誤認率。
𝜀 𝑒𝑓𝑓 :flavor taggingの性能を示す。 𝜀 𝑒𝑓𝑓 = 𝜀(1 − 2𝑤)2 で表される。
𝒆𝒇𝒇

lr𝒓 𝒎𝒆𝒂𝒏(𝟏 − 𝐫 𝐦𝐞𝐚𝐧)/𝟐𝜀𝑙𝑤𝑙∆𝑤𝑙

10.100 < 𝑟 < 0.250

0.17040.41480

0.1620 ± 0.0011

0.3932 ± 0.0038+0.0234 ± 0.0075

𝜀𝒍0.0074 ± 0.0004

20.250 < 𝑟 < 0.500

0.37020.314900.1934 ± 0.0012

0.2977 ± 0.0032+0.0138 ± 0.00650.0317 ± 0.0007

30.500 < 𝑟 < 0.625

0.56490.21755

0.1043 ± 0.0009

0.2089 ± 0.0039+0.0293 ± 0.0078

0.0354 ± 0.0007

40.625 < 𝑟 < 0.750

0.68560.15720

0.1139 ± 0.0010

0.1455 ± 0.0032−0.0002 ± 0.0065

0.0553 ± 0.0009

50.750 < 𝑟 < 0.875

0.8101

0.09495

0.0855 ± 0.0009

0.0892 ± 0.0030−0.0092 ± 0.0061

0.0593 ± 0.0008

60.875 < 𝑟 < 1.000

0.95750.021250.1403 ± 0.0011

0.0249 ± 0.0013+0.0043 ± 0.0026

0.1267 ± 0.0011

𝑒𝑓𝑓= 0.3161 ± 0.0019

ε2021/9/29

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9他の崩壊モードとの比較再構成する側の、終状態の粒子数が違ったり、flavor specific状態とCP固有状態の違いがあると、flavor tagが影響を受けるか調べた。
そのために𝐵0 → 𝐾 + 𝜋 − と𝐵0 → 𝜋 + 𝜋 − 、𝐵0 → 𝐽/𝜓𝐾𝑆0 の３つの崩壊モードでqr分布や𝐵0 → 𝐽/𝜓𝐾 ∗0 と同様に計算した𝜀、w、 𝜀 𝑒𝑓𝑓 を比較した。
以下の3ページで示すようにモードによる若干の差異があるが、実験データの統計誤差を考えると、顕著にあらわれるほどではない見込み。

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100+−𝐵 → 𝐾 𝜋 での計算結果
𝜇, 𝐾, 𝜋𝑚𝑢𝑜𝑛 𝐼𝐷 > 0.1,𝑘𝑎𝑜𝑛, 𝑝𝑖𝑜𝑛 𝐼𝐷 > 0.6

𝑀𝑏𝑐 > 5.2 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2 , −0.03𝐺𝑒𝑉 < Δ𝐸< 0.03𝐺𝑒𝑉

𝐵0

q ：𝐵0 と𝐵0 を識別を表す。q=1なら𝐵0 、q=-1なら𝐵0r ：0<r<1の範囲でフレーバーが確かに識別できているかを表す。
𝑟 = 1 − 2𝑤で表される。
𝜀 :flavor taggingできた確率。
w :flavor taggingの誤認率。
𝜀 𝑒𝑓𝑓 :flavor taggingの性能を示す。 𝜀 𝑒𝑓𝑓 = 𝜀(1 − 2𝑤)2 で表される。
𝒆𝒇𝒇lr𝒓 𝒎𝒆𝒂𝒏

(𝟏 − 𝐫 𝐦𝐞𝐚𝐧)/𝟐𝜀𝑙𝑤𝑙

∆𝑤𝑙

𝜀𝒍

10.100 < 𝑟 < 0.250

0.17080.41460

0.1646 ± 0.0011

0.3972 ± 0.0037+0.0215 ± 0.0074

0.0069 ± 0.0004

20.250 < 𝑟 < 0.500

0.37070.314650.2015 ± 0.0012

0.2876 ± 0.0031+0.0036 ± 0.0062

0.0364 ± 0.0008

30.500 < 𝑟 < 0.625

0.56370.218150.1027 ± 0.0009

0.2032 ± 0.0038+0.0343 ± 0.0077

0.0362 ± 0.0007

40.625 < 𝑟 < 0.750

0.68540.157300.1181 ± 0.0010

0.1448 ± 0.0032−0.0004 ± 0.0063

0.0596 ± 0.0009

50.750 < 𝑟 < 0.875

0.8106

0.094700.0863 ± 0.0009

0.0752 ± 0.0028−0.0089 ± 0.0055

0.0623 ± 0.000860.875 < 𝑟 < 1.0000.9565

0.021750.1350 ± 0.0011

0.0173 ± 0.0017+0.0033 ± 0.0022

0.1258 ± 0.0011

𝑒𝑓𝑓

ε2021/9/29

FPWS 2021 AIMI KUSUDO= 0.3272 ± 0.0020
110+ −𝐵 → 𝜋 𝜋 での計算結果
𝜇, 𝐾, 𝜋𝐵

𝑚𝑢𝑜𝑛 𝐼𝐷 > 0.1,𝑘𝑎𝑜𝑛, 𝑝𝑖𝑜𝑛 𝐼𝐷 > 0.6

𝑀𝑏𝑐 > 5.2 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2 , −0.03𝐺𝑒𝑉 < Δ𝐸< 0.03𝐺𝑒𝑉

0q ：𝐵0 と𝐵0 を識別を表す。q=1なら𝐵0 、q=-1なら𝐵0
r ：0<r<1の範囲でフレーバーが確かに識別できているかを表す。
𝑟 = 1 − 2𝑤で表される。
𝜀 :flavor taggingできた確率。
w :flavor taggingの誤認率。
𝜀 𝑒𝑓𝑓 :flavor taggingの性能を示す。 𝜀 𝑒𝑓𝑓 = 𝜀(1 − 2𝑤)2 で表される。
𝒆𝒇𝒇lr𝒓 𝒎𝒆𝒂𝒏

(𝟏 − 𝐫 𝐦𝐞𝐚𝐧)/𝟐𝜀𝑙𝑤𝑙∆𝑤𝑙

10.100 < 𝑟 < 0.250

0.17000.41500

0.1678 ± 0.0009

0.3998 ± 0.0032+0.0127 ± 0.0064

𝜀𝒍0.0067 ± 0.0003

20.250 < 𝑟 < 0.500

0.37110.314450.2007 ± 0.0010

0.2905 ± 0.0027+0.0033 ± 0.0054

0.0352 ± 0.0007

30.500 < 𝑟 < 0.625

0.56420.217900.1088 ± 0.0008

0.2015 ± 0.0032+0.0211 ± 0.0065

0.0388 ± 0.0007

40.625 < 𝑟 < 0.7500.6853

0.15735

0.1165 ± 0.0008

0.1454 ± 0.0027+0.0139 ± 0.0055

0.0586 ± 0.0008

50.750 < 𝑟 < 0.875

0.8111

0.094450.0865 ± 0.0007

0.0814 ± 0.0025+0.0061 ± 0.0050

0.0606 ± 0.0007

60.875 < 𝑟 < 1.0000.9559

0.022050.1351 ± 0.0009

0.0180 ± 0.0010+0.0021 ± 0.0019

0.1256 ± 0.0009

𝑒𝑓𝑓= 0.3255 ± 0.0017

ε2021/9/29

FPWS 2021 AIMI KUSUDO

12𝐵

0→ 𝐽/𝜓𝐾𝑆 での計算結果

0𝜇, 𝐾, 𝜋𝑚𝑢𝑜𝑛 𝐼𝐷 > 0.1,𝑘𝑎𝑜𝑛, 𝑝𝑖𝑜𝑛 𝐼𝐷 > 0.6

𝐾𝑆00.45 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2 < 𝑀 < 0.55𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 20𝑀𝑏𝑐 > 5.2 𝐺𝑒𝑉 Τ𝑐 2 , −0.03𝐺𝑒𝑉 < Δ𝐸< 0.03𝐺𝑒𝑉

𝐵

q ：𝐵0 と𝐵0 を識別を表す。q=1なら𝐵0 、q=-1なら𝐵0
r ：0<r<1の範囲でフレーバーが確かに識別できているかを表す。
𝑟 = 1 − 2𝑤で表される。
𝜀 :flavor taggingできた確率。
w :flavor taggingの誤認率。
𝜀 𝑒𝑓𝑓 :flavor taggingの性能を示す。 𝜀 𝑒𝑓𝑓 = 𝜀(1 − 2𝑤)2 で表される。
𝒆𝒇𝒇lr𝒓 𝒎𝒆𝒂𝒏(𝟏 − 𝐫 𝐦𝐞𝐚𝐧)/𝟐𝜀𝑙𝑤𝑙∆𝑤𝑙

𝜀𝒍10.100 < 𝑟 < 0.250

0.17030.414850.1607 ± 0.0011

0.4007 ± 0.0035+0.0276 ± 0.0071

0.0063 ± 0.0003

20.250 < 𝑟 < 0.500

0.37020.314900.1958 ± 0.0011

0.2956 ± 0.0030+0.0081 ± 0.0060

0.0327 ± 0.0007

30.500 < 𝑟 < 0.625

0.56390.21805

0.1046 ± 0.0008

0.2040 ± 0.0036+0.0251 ± 0.0072

0.0366 ± 0.0007

40.625 < 𝑟 < 0.750

0.68630.15685

0.1156 ± 0.0009

0.1562 ± 0.0031+0.0100 ± 0.0062

0.0547 ± 0.0008

50.750 < 𝑟 < 0.875

0.81040.094800.0886 ± 0.0008

0.0894 ± 0.0028+0.0007 ± 0.0055

0.0598 ± 0.0008

60.875 < 𝑟 < 1.0000.9578

0.021100.1452 ± 0.0010

0.0202 ± 0.0011+0.0026 ± 0.0021

0.1337 ± 0.0010

𝑒𝑓𝑓= 0.3239 ± 0.0018

ε2021/9/29

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まとめと今後の計画
 時間依存CP非保存測定に不可欠なflavor taggingを較正するのに、 𝐵0 → 𝐽/𝜓(→𝜇+ 𝜇− )𝐾 ∗0 (→ 𝐾 + 𝜋 − )は適した崩壊モードである。
 モンテカルロシミュレーション（MC）データサンプルにより、フレーバー誤認率 wを求め、その結果、 𝜀 𝑒𝑓𝑓 = 𝜀(1 − 2𝑤)2 = 31.6±0.2 %を得た。
 終状態の粒子数が違ったり、flavor specific状態とCP固有状態の違いがあっても、flavortaggingの影響を受けないのが望ましいので、 𝐵0 → 𝐾 + 𝜋 − と𝐵0 → 𝜋 + 𝜋 − 、𝐵0 → 𝐽/𝜓𝐾𝑆0 の三つのモードについても同様に調べた。モードごとのwや、 𝜀 𝑒𝑓𝑓 の差異はMCの統計誤差に対して3𝜎〜5𝜎くらいの効果だが、実データ（213𝑓𝑏 −1 ）の統計誤差で顕著に見える大きさではない。
 バックグラウンドの見積もりを進行中。
 実験データを用いたフレーバータグの較正へ進む。

2021/9/29

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