Belle 実験における 新型シリコン検出器を用い た低運動量粒子の検出 物理学科 渡辺研究室藤山 幸生.

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1 Belle 実験における 新型シリコン検出器を用い た低運動量粒子の検出 物理学科 渡辺研究室藤山 幸生

2 目次 1. 序章 2. Belle 実験 3. Belle 検出器 4. Silicon Vertex Detector ( SVD ) 5. 低運動量粒子検出の意味 6. 低運動量粒子検出の方法 7. 結果 8. まとめと今後の課題

3 1.序章 ~宇宙の神秘に迫る~ 宇宙は物質ばかりで反物質がないという 宇宙規模での非対称がある この謎を解く鍵の一つ↓粒子・反粒子間の対称性の破れ

4 2. Belle 実験 ~対称性の破れの探求~ ► 粒子・反粒子間の対称性の破れの探索  大量の B 中間子が必要 ► 世界最高のルミノシティ(衝突頻度の目安)  B 中間子の崩壊位置の差の測定が本質的に重要 ► 新型シリコン検出器( SVD) (~数十) ► 新型シリコン検出器( SVD) (~数十 μm ) B0(B0)B0(B0) B0 (B0)B0 (B0) CP 固有状態 8.0 GeV 電 子 3.5 GeV 陽電子 崩壊位置の差(~ 200μm ) フレーバー同定

5 3. Belle 検出器

6 4. Silicon Vertex Detector(SVD)

7 ► Belle 検出器の中で最も内部 にある半導体位置検出器  分解能~数十 μm ► 2003 年の夏にアップグレード  3 層構造 → 4 層構造  衝突点に近づく( 3cm → 2cm )  アクセプタンスの向上 ( 23°<θ<139° → 17°<θ<150° )  放射線耐性の向上( 0.02krad → 20Mrad ) 低運動量粒子検出の能力が向上が期待され る

8 5.低運動量粒子検出の意味 ► B 中間子の崩壊事象の検出効率の向上  B 中間子の多くは D * 粒子に崩壊  D * → D 0 π ( slow )の再構成( P π ~ 200MeV/c )  検出効率を現在約 60% → 80% 程度 ► 対称性の破れの精密な検証  B 中間子の基礎パラメータ(寿命、フレー バーなど)を精密に決定 ► 新しい物理の発見  新粒子、新現象・・・

9 6.低運動量粒子検出の方法 (1) SVD 上で低運動量粒子のヒットを探 す B → D * l ν B → D * l ν D 0 π ( slow ) D 0 π ( slow ) Kπ Kπ 1. この K 、 π を用いて D 0 を見つける 2. D 0 の軌跡から一定の範囲のヒット情 報に絞る  D 0 π ( slow )はほぼ同方向に飛ぶ (閾値~ 5MeV )  π ( slow )と π は同じ電荷を持つ 3. 任意の四つのヒットを選ぶ( SVD は 4 層) B( 1.5T) K πsπs π

10 6.低運動量粒子検出の方法 (2) 低運動量粒子はSVD上で原点通過の円弧を描く → 磁場により曲げられる → 最小二乗法を使って直線に乗る点を決め る x y X Y B

11 6.低運動量粒子検出の方法 (3) 赤い点が低運動量粒子のヒット 黒い点がノイズヒット 確かに 4 点が直線に並ぶのが分かる

12 6.低運動量粒子検出の方法 (4) likelihood (もっともらしさ)関数を作 る → 運動量とエネルギー損失から確率を返す関数 エネルギー損失は Bethe-Bloch の式に従う エネルギー損失は Landau 分布をする → Bethe-Bloch の式での値が Landau 分布のピー ク この likelihood 関数を用いて 以下のような値を考える ( L: likelihood 関数 ) この値が小さいものは低運動量粒子のヒットである 運動量 logP(GeV)

13 6.低運動量粒子検出の方法 (5) 4つのヒット座標に対して χ 2 と L’ を求める この 2 つの値によって π ( slow )を決める → モンテカルロシュミレーションを行っ た

14 7.結果 モンテカルロシュミレー ション であるのでどのヒットが π ( slow )であるかわかる ► π ( slow )データのみ ► 全データ この 2 つを合わせる L ´ ≦ 40 、 χ 2 ≦ 0.1 31event/122event ○ :見つかっている × :見つかっていない 全 1627events D* D0D0D0D0events ○○1038 ×○226 4hits 122 3hits 以下 104 ××363

15 まとめと今後の課題 ► 低運動量粒子の検出効率の向上  現行の63. 8% → 65. 7% ► 全体で見るとまだまだ足りない ► 任意の 4 ヒットを層別にする ► z 軸座標の情報を使う ► 実データでもやってみる

16 χ 2 とL ’ の値の分布

17 結果(新)

18 結果(旧)


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