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）