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226.	Studies to upgrade the silicon tracker of the Belle II experiment / Tristan Fillinger ; Jerome Baudot [BELLE2-MTHESIS-2021-022] Presented on 20 06 2019 MSc 2019 IPHC / Strasbourg Various upgrade options for the vertex detector of the Belle II experiment are studied in this report. [...] Fulltext: PDF; Detailed record - Similar records
227.	Tracking performance study for an upgraded VXD at Belle II / Quentin Bruant ; Jerome Baudot [BELLE2-MTHESIS-2021-021] Presented on 24 06 2021 MSc 2021 IPHC / Strasbourg Studies of track finding efficiencies for various geometries (5 and 7 layers) of an upgraded vertex detector (VXD) for the Belle II detector. [...] Detailed record - Similar records
228.	Measurement of pion transition form factor by e+e- → e+e-pi0 production at Belle II (written in Japanese) / Mirei Aoyama ; Hisaki Hayashii [BELLE2-MTHESIS-2021-020] Presented on 16 02 2021 MSc 2021 Nara Women's University / Nara 茨城県つくば市の大学共同利用法人エネルギー加器研究機構 KEK で稼働している、高輝度度電子・陽電子加速器（SuperKEKB) と粒子検出器（Belle II 測定器）で収集されたデータを用いて、重心系エネルギー10.6 GeV の高エネルギー電子・陽電子衝突において、終状態に一つの散乱電子と一つのπ0 のみが観測される反応、e+e- → e+e- π0について研究した。。2019年と2020年春に収集したBelle II 実験の初期のデータについて解析した結果、本反応過程が抽出されたことを示す明瞭なπ0 信号を観測することができた。また、そこから導出した微分断面積がQ2 ≈ 10 GeV2 の領域で、先行研究の結果を良く再現することを確認した。また、解析過程で今後改良が必要ないくつかの課題を明確にした。 Fulltext: PDF; Detailed record - Similar records
229.	A novel method for tau-lepton lifetime measurement with early Belle II data / Stefano Moneta ; Francesco Forti ; Eugenio Paoloni [BELLE2-MTHESIS-2021-019] Presented on 29 10 2020 MSc 2020 Università di Pisa / Pisa The Belle II experiment, operating at the SuperKEKB electron-positron collider, is going to collect 50/ab of integrated luminosity by 2030, a factor 50 more than its predecessors [...] Fulltext: PDF; Detailed record - Similar records
230.	Search for B0 →etac gamma K+ pi- decay at Belle II (written in Japanese) / Ai Nishikawa ; Kenkichi Miyabayashi [BELLE2-MTHESIS-2021-018] Presented on 16 02 2021 MSc 2021 Nara Women's University / Nara 新粒子であるX(3872)粒子のC-oddパートナーやhc(2P)粒子をηc粒子とγ線への輻射崩壊で探索するため、その源となるB中間子の多体崩壊を調べた。事象形状変数群を用いたBDTなるアルゴリズムにより背景事象を約1/10に低減できること、有意な信号を得るには追加の背景事象を低減する工夫が必要であることを示した。 Fulltext: PDF; Detailed record - Similar records
231.	A Study for Improvements in Signal Readout and Background Rejection of Belle II Silicon Vertex Detector / Yuma Uematsu ; Yutaka Ushiroda [BELLE2-MTHESIS-2021-017] Presented on 21 01 2020 MSc 2020 The University of Tokyo / Tokyo The Belle II experiment at KEK, Tsukuba, Japan, is conducted to search for new physics beyond the Standard Model (SM) through the precise measurement of the SM parameter in the flavor physics. [...] Fulltext: PDF; Detailed record - Similar records
232.	Search for dark matter with the high luminosity electron-positron collider (written in Japanese) / Ayumi Yabuuchi ; Hisaki Hayashii [BELLE2-MTHESIS-2021-016] Presented on 07 02 2020 MSc 2020 Nara Women's University / Nara 宇宙観測によれば宇宙にはダークマターが多量に存在するとされている。本研究では高輝度電子-陽電子衝突型加速器であるSUperKEKB/Belle IIを用いたダークマターの探索可能性について報告する。研究ではモデルに沿ったシミュレーション事象の生成、測定器シミュレーションおよび事象の解析を実験に沿った形で行い、1光子生成事象において、今後Belle II実験で探索が可能な領域を求めた。 Fulltext: PDF; Detailed record - Similar records
233.	Development of monitoring system and performance evaluation for Belle II data acquisition system / Ryohei Sugiura ; Yutaka Ushiroda [BELLE2-MTHESIS-2021-015] Presented on 28 01 2020 MSc 2020 The University of Tokyo / Bunkyo The Belle II experiment is a B-factory experiment hosted by KEK in Tsukuba, Japan. [...] Fulltext: PDF; Detailed record - Similar records
234.	Study on the upgrade of Cherenkov ring imaging TOP detector using high photon detection efficiency SiPM. (in Japanese) / Kokoro Maehara [BELLE2-MTHESIS-2021-014] Presented on 15 02 2021 MSc 2021 Nagoya university / Nagoya Belle II実験は2031年までに50 ab−1の統計量を貯めることを目指して現在運転中である。しかしそれと並行して目標統計量に到達した後の更なるアップグレード計画も検討され始めている。この計画では瞬間ルミノシティを4×1036cm−2s−1にまで増強し、250 ab−1もの大統計量を取得することで新物理探索や標準理論の精密測定を更に推し進めることを目標としている。一方でルミノシティの増強に伴って検出器はより高い放射線環境での運転を要求される。現行のTOPカウンターに導入されている光検出器Micro Channel Plate(MCP) -PMTは積算出力電荷の増加に伴って量子効率が低下するため、Belle II実験で50 ab−1の統計量を貯める頃にはその大部分は交換が必要となる。このまま更なる高輝度化が行われると実験期間中に何度も光検出器を交換する必要が生まれてしまう。そこで我々は新たな光検出器として検出光子量に伴う劣化の無いSilicon Photomultiplier (SiPM)に着目した。SiPMはMCP-PMTに比べて光子検出効率(PDE: Photon Detection Efficiency)が高いため、検出光子数の増加によりTOPカウンターの粒子識別性能の向上が期待できる。一方粒子識別性能の肝である1光子検出の時間分解能(TTS: Transit Time Spread)はMCP-PMTに比べて悪い。そこで私はチャンネルサイズの異なる2つのSiPMについてTTSを実際に測定した。1つは3 mm×3 mmであり、−56.9 Vの電圧を印加したとき、1光子検出におけるTTSは77±1 psであった。もう1つは6 mm×6 mmであり、印加電圧−57.8 VのときTTSは137±2 psであった。これらの測定は室温で行ったが、SiPMの大きな懸念として中性子による放射線損傷の影響でダークカウントの増加等が起きてしまうことが挙げられる。そこで低温で運用することでこの増加を抑えられないか検討中である。これを見据えて私は−20°CにおけるTTSも測定した。その結果3 mm×3 mmでは74.7±0.4 ps、6 mm×6 mmでは113±1 psであった。これを踏まえて私は、SiPMのPDEとTTSを用いて粒子識別性能のシミュレーションを行った。まずPDEのみ変更し、粒子識別性能は10 %向上することを示した。ここで粒子識別性能はπ/K識別においてπの識別率が90 %の時のKの誤識別率で定義している。更にバックグラウンド(BG)レートを40 MHz/chまで増やして同様にシミュレーションを行った結果、PDEの向上はBG耐性の向上にも繋がることを示した。続いて私は−20°Cでの測定結果を基にTTSも変更して同様に粒子識別性能を評価した。その結果、図1のとおり3 mm×3 mm、6 mm×6 mmともにPDEのみ変更した性能と同様の高い性能を示した。 Detailed record - Similar records
235.	Development of particle identification based on the photon hit pattern recognition by machine learning technique at Belle II TOP detector (in Japanese) / Shunki Hara [BELLE2-MTHESIS-2021-013] Presented on 15 02 2021 MSc 2021 Nagoya university / Nagoya Belle II実験は電子・陽電子衝突から生み出される、高統計量のB中間子や粒子などの崩壊の精密測定によって、標準理論の精密検証や新物理探索を目指している。それらの解析に重要な荷電=K識別を担うのがTime-Of-Propagation (TOP)カウンターである。TOPカウンターは荷電粒子が石英輻射体に入射した際に、質量に応じてチェレンコフ光が異なるリングイメージをもつことを利用して識別を行う。現行の粒子識別手法では飛跡情報を用いて粒子の種類を仮定した確率密度関数を計算し、それに光検出器で検出した光子情報を当てはめて尤度を導く。しかし、解析計算において、複雑なリングイメージに対してすべての効果を反映させるには限界がある。さらに、シミュレーションにおいて理想的な確率密度分布を用いた場合に比べ、一部の領域で識別性能が低いことが先行研究で示されている。そこで、本研究では機械学習を用いた新たな粒子識別手法を開発した。機械学習としてニューラルネットワークを用いることで、飛跡と光子の8つのパラメータの非線形関係を考慮した学習を行い、解析計算での表現が難しい影響も含めたモデル構築が可能である。さらに、学習済みモデルを用いてオフライン識別を行うことができる。本研究では、シミュレーションデータを用いて新手法の全体構成の決定と識別性能評価を行った。まず、学習に用いる粒子の入射位置および運動量の範囲(学習領域)に対する依存性を調べた。その結果、学習時のメモリサイズが制限される状況で十分な識別性能を得るためには学習領域の制限が必要であることを示し、104個のネットワークを用いた構成を決定した。さらに、これが実用上のメモリ使用量と計算速度の観点から、オフライン識別可能であることを示した。また、この構成を用いて評価を行い、粒子取得効率90%におけるK粒子誤識別率を最大で22%から14%に削減した。同時に、入射領域を固定した2:75 GeV=cおよび1:25 GeV=cの粒子を用いた評価においては、理想的な確率密度を用いた手法に迫る識別性能を示した(図1)。更に、2020年に取得された衝突データを用いて識別性能の評価を行った。その結果、新手法の識別性能は現行の手法に及ばなかったが、その要因として対象飛跡由来以外の光子の影響があることを明らかにし、対応案を示した。本研究により機械学習を用いた新手法で識別性能向上ができる可能性を示し、実用上重要になる点を明らかにして実用化への土台を作ることができた。 Detailed record - Similar records

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