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BESIII 物理分析工具

BESIII 物理分析工具. 黄彬 2010.4.19. BEPCII. 单环结构 双环结构 单束团多束团 对撞间隔： 800ns 8ns 峰值亮度： 10 33 cm -2 s -1 @1.89GeV. 2. BESIII. 漂移室 精确测量从相互作用点产生的带电粒子的动量、方向和电离能损 (dE/dx) 飞行时间计数器 测量带电粒子在漂移室内的飞行时间，结合漂移室测得粒子的动量和径迹，辨别粒子的种类 电磁量能器 测量电子和 γ 光子的能量和位置 μ 子鉴别器 通过多层测量给出 μ 子的位置和大致飞行轨迹，并进行 μ 子鉴别. 3.

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  1. BESIII物理分析工具 黄彬 2010.4.19

  2. BEPCII 单环结构双环结构 单束团多束团 对撞间隔：800ns 8ns 峰值亮度： 1033cm-2 s-1@1.89GeV 2

  3. BESIII • 漂移室 • 精确测量从相互作用点产生的带电粒子的动量、方向和电离能损(dE/dx) • 飞行时间计数器 • 测量带电粒子在漂移室内的飞行时间，结合漂移室测得粒子的动量和径迹，辨别粒子的种类 • 电磁量能器 • 测量电子和γ光子的能量和位置 • μ子鉴别器 • 通过多层测量给出μ子的位置和大致飞行轨迹，并进行μ子鉴别 3

  4. BESIII物理分析工具 • 粒子鉴别（黄彬 IHEP） • 运动学拟合 • 顶点拟合

  5. 粒子鉴别 • 粒子鉴别的目的和任务 • 粒子探测装置除了要有高性能的径迹探测器和量能器以外，还必须具有好的粒子鉴别探测器 • e/μ/π/K/p的鉴别 • 粒子鉴别探测器类型 • 测量粒子运动速度的探测器 • 飞行时间，切伦科夫，dE/dx能损测量 • 主要鉴别强子π/K/p，dE/dx还可以很好地鉴别电子 • 测量粒子能量的探测器 • 电磁量能器，主要鉴别电子和强子 • 过滤吸收型：主要鉴别μ • 粒子鉴别方法 • 似然函数法 • 神经网络方法

  6. dE/dx系统 • 选取辐射Bhabha,强子事例,宇宙线事例以及Beam gas事例对电离曲线进行刻度 给出各种粒子的鉴别信息 对BES3, s~(5-6)%, K/p 2s分辨到600MeV/c

  7. 飞行时间(TOF)系统 • 桶部 • 双层,时间分辨~90ps • 束团引起的t0的不确定性,带来的关联,粒子鉴别时需要考虑和处理 • 端盖 • 单层单端读出,时间分辨~110ps 测量时间: 预期时间: • 时间分辨好 • 粒子的动量低 • 飞行路径长

  8. 电磁量能器(EMC)系统 • 主要提供光子的沉积能量和入射位置的测量信息 • 此外,还能提供带电径迹的粒子鉴别信息,主要是e/m/p的鉴别 • 沉积能量:E/p • 簇射形状 • 横向:Eseed, E3x3, E5x5 • 纵向:Df e/m/p粒子在量能器中的 沉积能量与入射动量的关系

  9. m子鉴别器(MUC)系统 • RPC与轭铁夹心式结构 • 桶部9层,端盖8层 • 覆盖93%的立体角 • 截断动量~450MeV/c,提供有效的m/p识别 D以及Ds介子衰变常数 fD, fDs的精确测量 t物理研究

  10. 似然函数（Likelihood）法 探测器对入射粒子的响应可以用概率密度函数来描述. 探测器的响应是由一系列的测量来体现的,如dE/dx能损, 飞行时间,沉积能量等等 高斯型变量的概率 密度函数,如TOF和 dE/dx,等 通过计算似然函数的方法进行粒子鉴别

  11. 神经网络方法 • 输入层:粒子鉴别变量 • 输出层:鉴别结果 • 隐含层:网络内部单元 下一层的每个神经元都是 上一层所有神经元组合的 函数,称为响应函数 神经网络首先需要使用一套已知样本来训练网络，使不同的类型在输出层输 出所需的数值。在训练过程中，每个训练事例在网络中经过两遍传递计算。第一遍是向前传播计算，从输入层开始传递各层，经过处理后产生一个输出，并得到一个该实际输出和所需输出方差的矢量；第二遍是反向传播计算，从输出层到第一中间层为止，利用方差矢量对权重值w 和阈值t 进行逐层修正

  12. Pion Efficiency （From Liu Fang） PID efficiency vs cos PID Eff vs momentum BOSS 6.5.0

  13. Proton Efficiency（From Liu Fang） PID Eff vs momentum PID efficiency vs cos BOSS 6.5.0

  14. BESIII物理分析工具 • 粒子鉴别 • 运动学拟合（严亮USTC） • 顶点拟合

  15. 运动学拟合 • 运动学拟合是一个利用在粒子相互作用和衰变中所满足的物理定律，来提高测量的数学过程。 • 不变质量约束 • 总能量约束 • 四动量约束 … • 运动学拟合可以有效地改善能动量分辨，质量分辨，以及可以压制本底，广泛应用于粒子物理实验的数据分析中。 • 运动学拟合结果的检验 • 残差分布，即pull分布检验 • 置信度检验(c2) • BESIII离线软件，两种方法 • 拉格朗日乘子法 • 卡尔曼滤波方法 J/yrpp+p-p0 p0gg 满足四动量守恒条件

  16. 拉格朗日乘子法 线性化约束方程 n个径迹的参数表示 构造开方量 将a和l看作自变量，使得c2最小，可以解得a参数和它的误差矩阵

  17. 卡尔曼滤波算法（I） D:能散 ~1MeV@1.89GeV • 引入卡尔曼滤波算法的原因 • 无法处理带有误差的约束条件 • 无法处理丢失部分粒子信息的情况 17

  18. 卡尔曼滤波算法（II） 18

  19. 卡尔曼滤波算法（III） 增益矩阵的方法 • 改进了的卡尔曼滤波算法 • 适用于运动学拟合 • 可以处理丢失信息的粒子参与的运动学拟合 19

  20. 运动学拟合的效率 在5万个蒙特卡洛模拟数据中，通过选择条件的事例数定义为N1，30887。接下来，我们定义了三种类型的效率。定义通过4c的事例数为N2，5c的事例数为N3。效率可以定义为 20

  21. 运动学拟合的效果（I） 拟合前p0质量 在拟合之前来自于p0衰变出的两光子的不变质量的中心值偏离实际的真值很远，并且分辨率达到了10MeV。在运动学拟合之后，更新后的参数组成的p0质量的中心值非常接近于PDG的值，并且分辨率变为6.7MeV 拟合后p0质量 21

  22. 运动学拟合的效果（II） 分辨率 5.0MeV 分辨率 3.9MeV 等质量约束和四动量约束都可以提高D0质量的分辨。所以我们可以将两个约束同时加上，来获得更好的平均值与分辨率。 拟合前 1C 拟合 分辨率 4.2MeV 分辨率 1.2MeV 效率降低3.5% 分辨率提高4.1倍 4C 拟合 5C 拟合 22

  23. 运动学拟合的效果（III） c2分布 中心值:1.87GeV 分辨: 10MeV y(3770)  D+ D- D+  +KL D-  - - K+ 假设我们仅知道丢失的粒子为KL。（即知道粒子的质量） 23

  24. BESIII物理分析工具 • 粒子鉴别 • 运动学拟合 • 顶点拟合（徐敏USTC）

  25. 事例顶点重建 初级顶点 次级顶点（衰变顶点） 初级顶点重建示意图 BESIII顶点拟合的算法：全局拟合法和卡尔曼滤波算法

  26. 顶点拟合算法—全局拟合法 • 特征 • 综合考虑参与拟合的所有径迹的信息 • 通过迭代逐次靠近顶点真值 • 目的 • 通过顶点的限定性条件，压低本底事例 • 提高径迹的动量和质量分辨 • 方法 • 未知参数和限定性条件下的最小二乘法 • 求解：拉格朗日乘子法 • 顶点拟合算法中的 径迹部分 顶点部分 顶点限定性条件

  27. 使用卡尔曼滤波算法的顶点拟合 • 卡尔曼滤波由一系列递归数学公式描述 • 高效的可计算的方法来估计过程的状态,可以估计信号的过去和当前的状态,甚至能估计将来的状态,即使不知道模型的确切性质 • 不断更新顶点参数、误差矩阵以及对应的c2，直至包括所有的径迹信息 • 对于导致Dc2过大的径迹，可以很容易地去除 • 有效去除主漂移室径迹重建过程中的伪径迹信息,直接改善事例初级顶点拟合结果

  28. Vertex reconstruction at BESIII 事例样本 run#8641– run#9205 至少包含3条带电径迹的事例 粒子鉴别 使用dedx和TOF信息 软件版本 BOSS-6.5.0 次级顶点重建 (Ks) 使用初级顶点重建的结果作为Ks的产生点 28

  29. 顶点分辨 Vs径迹数目 至少需要3条径迹 Cut on track numbers: 可以用来做初级顶点拟合的好径迹数目 29 2014/10/30

  30. 拟合结果与pull分布 run : 9947 X = 0.19 cm X = 0.19 cm Y = -0.3 cm Z = -0.04 cm f dr dz k l s = 1.63 s = 1.22 s = 1.27 s = 1.41 s = 1.63 30

  31. 次级顶点拟合算法 方法 未知参数和限定性条件下的最小二乘法 求解：拉格朗日乘子法 约束:粒子产生点与衰变点之间的运动学方程 中性粒子 带电粒子 31

  32. 次级顶点重建结果 Ks : L/s L > 2 Decay length cut 32

  33. 谢谢！

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