[論文レビュー] Number of $ m J/ψ$ events at BESIII

BESIII Collaboration|Publication Server of Goethe University Frankfurt am Main (Goethe University Frankfurt)|Nov 15, 2021

Particle physics theoretical and experimental studies被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、包含的J/ψ崩壊を用いてBESIII検出器が収集したJ/ψイベント数の高精度な決定を提示する。2009年、2012年、2017年から2019年のデータを再キャリブレーションし、それぞれの合計J/ψイベント数は(224.0 ± 1.3)×10⁶、(1088.5 ± 4.4)×10⁶、(8774.0 ± 39.4)×10⁶が得られ、全走行期間におけるJ/ψイベント総数は(10087 ± 44)×10⁶と決定され、系統的不確実性が支配的である。

ABSTRACT

Using inclusive decays of the $ m J/ψ$, a precise determination of the number of $ m J/ψ$ events collected with the BESIII detector is performed. For the two data sets taken in 2009 and 2012, the numbers of $ m J/ψ$ events are recalculated to be $(224.0 \pm 1.3) imes10^6$ and $(1088.5 \pm 4.4) imes10^6$ respectively, which are in good agreement with the previous measurements. For the $ m J/ψ$ sample taken in 2017--2019, the number of events is determined to be $(8774.0 \pm 39.4) imes10^{6}$. The total number of $ m J/ψ$ events collected with the BESIII detector is determined to be $(10087 \pm 44) imes10^{6}$, where the uncertainty is dominated by systematic effects and the statistical uncertainty is negligible.

研究の動機と目的

• 包含的J/ψ崩壊測定を用いて、BESIII検出器が収集したJ/ψイベント数の精度を向上させること。
• 2009年および2012年データの過去の報告されたJ/ψイベント数を、強化された系統的不確実性の取り扱いを用いて再評価すること。
• 2017年から2019年のデータ走行期間におけるJ/ψイベント数を、包含的崩壊技術を用いてより高い精度で決定すること。
• 全データサンプルを統合し、系統的効果が支配的となる包括的な不確実性予算を含めた総イベント数を導出すること。
• 過去の測定と整合性を保ちつつ、統計的不確実性を低減し、系統的誤差寄与を精緻化すること。

提案手法

• J/ψピーク領域における収量を測定することで、包含的崩壊を用いて全J/ψイベント数を再構築する。
• √s = 3.08 GeVにおける連続的データサンプルを用い、非共鳴状態からの背景寄与を推定・減算する。
• 検出効率を補正するための補正係数をモンテカルロ（MC）シミュレーションに基づき適用し、データ駆動型トラック多重度分布に一致させるための再重みティングを実施する。
• トラッキング効率、背景推定、ランダムトリガーミキシング、ソフトパイオン選別効率の各データとMCサンプルの比較を通じて系統的不確実性を評価する。
• 独立な系統的不確実性を平方和として組み合わせ、共通の不確実性を線形に合算して、最終的なイベント数における総不確実性を導出する。
• 式 N_J/ψ = N_data / (ε × BR) を用い、MCから導出された効率εと既知と仮定される分岐比BRを用いる。ここで、N_data はJ/ψピークにおける観測収量である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2017年から2019年のデータ走行期間におけるBESIIIが収集したJ/ψイベント数は、包含的崩壊再構築法を用いてどの程度正確に決定できるか？
• RQ2 2009年、2012年、2017年から2019年の各データ収集期間におけるJ/ψイベント数の系統的不確実性はどのように変動するか？
• RQ3 背景推定、トラッキング効率、ソフトパイオン選別が最終的なJ/ψイベント数にどの程度の影響を及ぼすか？
• RQ4 新しい総J/ψイベント数の決定値は、過去の測定値と比較して精度および整合性の面でどの程度向上しているか？
• RQ5 最終的なJ/ψイベント数における支配的不確実性の原因は何か、そしてそれが全データサンプルにわたってどのように伝搬されるか？

主な発見

• 2017年から2019年のデータ走行期間におけるJ/ψイベント数は(8774.0 ± 39.4)×10⁶と決定され、統計的不確実性は無視できるほど小さく、系統的不確実性が支配的である。
• 2012年データサンプルのJ/ψイベント数は(1088.5 ± 4.4)×10⁶であり、過去の測定値よりも精度が向上している。
• 2009年データサンプルは再計算され、(224.0 ± 1.3)×10⁶のJ/ψイベント数とされたが、以前の結果と整合的でありながら、より高い精度を達成している。
• BESIIIが全走行期間に亘って収集したJ/ψイベント総数は(10087 ± 44)×10⁶であり、総不確実性は系統的要因に支配されている。
• 2017年から2019年サンプルの系統的不確実性は0.45%であり、主にソフトパイオン選別効率（0.40%）とMCモデル不確実性（0.18%）に起因している。
• 2009年サンプルの不確実性は最大で0.56%であり、主にトラッキング効率（0.31%）とMCモデル不確実性（0.27%）に起因している。