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開始行:
2月14日 16:00 ~
参加者~
上野 石田 岩崎 岡田(理研)三部 藤原(KEK)~
(KEK 130 87 34 49 h323mcu2 307#)~
次回21日火曜日17時です。~
本日の議事録に付記すべきことがあればご連絡お願いいたします。~
藤原~
______________________________________________________________________~
1. Glass targetの規格化 スケーリングファクターの角度依存性及び~
標的依存性~
(1) 角度依存性 : 規格化定数に乗ずるスケーリングファクターについて
データを陽電子トラックのX軸に対する角度を正側+ 0.15以上に制限した場合の
変化を観察した。~
以前に行われた -0.1 <dZ/dx < 0.1の傾きを持つトラックで
行ったStudyと、今回設定したdZ/dX>0.15 の傾きを持つトラックで行った
Studyで大きな差は生まれなかった。~
(2) 標的依存性 : 密度の高い標的であるほど、スケーリングファクターは
1に近い値を取るのが適当である。~
議論のポイント~
(A) 早い時間領域、特に0~50nsの時間領域のデータは、Time zeroに存在する
スパイク(Z-T 2D scatter plotで見た時、time ~ 0, 全領域にわたり分布する
成分が造る)が混じっていて、なおかつこのスパイクは除外すべきものである。~
その理由は、「μ+がビームカウンターで止まって崩壊、放出陽電子のトラックが
大きな角度で散乱した結果ビームカウンターに結ばれないトラックとして記録
される事象」について、このような事象の発生頻度、散乱角分布といったもの
は密度依存性を持つ可能性があり、Backgroundの引き算を考えた
時、規格化定数に密度に依存するスケールファクターを乗じなければ
なりかねない。であれば、50nsまでの小さな領域を捨てるほうが望ましいため
である。~
→三部さんのレポート~
(B) Glen のシミュレーションとスケーリングファクター~
Glenのシミュレーションとして公開されているヒストグラムのうち、
target regionにおける時間分布は、標的表面から脱出したMuをプロットしている
のか、あるいは標的内部のボイド部分に存在するものもあわせてプロットしている
のかを知る必要がある。~
正しい規格化のためには、Glass, Aerogelともに標的の体積内部から伸びる
トラック、すなわち、それぞれの標的内部に存在するμ+ & Muの数で規格化
しなければならない。だが規格化に使ったトラックの計数には、表面から+8mm
までの真空領域を含む領域から出るトラックも含んでいる。~
ここで、もし0.7倍というのが、標的内部に存在するμ or Muの数を算出する
ためのファクター、つまり、規格化に用いた領域から伸びるトラックのうち、
30%が標的外部から伸びたトラックの数で、残り70%が標的内部からのそれだと
すると、スケールファクターを乗ずることは辻褄があう。~
→ Glenのシミュレーションで標的領域としてプロットされている絵は、
標的表面から脱出したものをプロットしているのか? そもそも
シミュレーションでは標的表面+5mmまでのなかにどれほど脱出したMuが
存在するように見えるのか? → Glenに質問~
→ V2, V3領域のMu シグナル候補の数から考えると、そのようにはならない
と考えられる → それはシミュレーションで予測されるMu分布時間発展との
比較を行った上で述べられたものか? → 調べる必要がある。~
_______________________________________~
2 . Prompt spikeに関する解析と、各領域から放出されるトラックの
角度分布に関する解析 (三部さん)~
(A)Region cutの再定義と、より適切なカット条件~
(B) Prompt spike~
Time zeroはビームカウンターが決めている。dcZ0 - timeの相関を調べた時
t=0付近に着目すると、ビームカウンターのz位置に対応するdcZ0(-25mm付近)
に構造が見られる。~
更に、zによらず一定の強度の信号がt=0付近に分布している。~
前者はそのままビームカウンターからの陽電子トラックが原因であると考えられる。~
後者はビームカウンターから出発した陽電子が大きな角度で散乱された結果MWDCへ
飛行した事象に対応すると考えられる。~
(B') Time zero の変化~
シリカ27mg/ccの標的とGlass標的でTime zeroのズレが見られる。~
→三部さんの追加報告~
(C) 27mg/cc aerogelと、Glass Plate の比較~
規格化を標的から±8mm (正確には -22mm < dcZ0 < -5mm)のトラック数で行った
27mg/cc aerogel と Glass plateの比較を行った。~
ここで見ている時間領域が50ns ~ 2μs であることに注意。~
各領域毎に、角度分布を調べた。~
このプロットは時間方向の変化を捉えない代わり
に、各領域を通過する陽電子トラックの傾き分布を示している。~
V1, V3において、トラックの総量に注目したとき、エアロジェル27mg/ccのトラックの本数は
Glass Plateのそれに比べて0.8倍程度であることが分かる。~
またこのプロットを見ると
各領域でエアロジェルとGlass Plateで分布の形状が変わらないように見える。~
このことは、たとえ角度の制限を変化させたとしてもスケールファクターは変わらないということを
示す。~
ただ一方で、 V2領域では2つトラック本数の大小関係が逆転している。~
<課題>~
トラック:Energyの依存性は?~
とにかく統計を上げる:使っていないデータを含める。 (1−A, 2-C)~
Target density dependence を考える~
Simulation target regionといっている部分を真空部分と切り分ける。(1−B)~
Simulationにおけるglass plateのdzdx分布 (→ peak 高さ dip深さが完全に再現できないものの傾向は見えている。)~
MCP coincidenceさせた時のデータとコンシステンシー~
次回~
21日火曜日17時です。~
[[解析ミーティング議事]]
終了行:
2月14日 16:00 ~
参加者~
上野 石田 岩崎 岡田(理研)三部 藤原(KEK)~
(KEK 130 87 34 49 h323mcu2 307#)~
次回21日火曜日17時です。~
本日の議事録に付記すべきことがあればご連絡お願いいたします。~
藤原~
______________________________________________________________________~
1. Glass targetの規格化 スケーリングファクターの角度依存性及び~
標的依存性~
(1) 角度依存性 : 規格化定数に乗ずるスケーリングファクターについて
データを陽電子トラックのX軸に対する角度を正側+ 0.15以上に制限した場合の
変化を観察した。~
以前に行われた -0.1 <dZ/dx < 0.1の傾きを持つトラックで
行ったStudyと、今回設定したdZ/dX>0.15 の傾きを持つトラックで行った
Studyで大きな差は生まれなかった。~
(2) 標的依存性 : 密度の高い標的であるほど、スケーリングファクターは
1に近い値を取るのが適当である。~
議論のポイント~
(A) 早い時間領域、特に0~50nsの時間領域のデータは、Time zeroに存在する
スパイク(Z-T 2D scatter plotで見た時、time ~ 0, 全領域にわたり分布する
成分が造る)が混じっていて、なおかつこのスパイクは除外すべきものである。~
その理由は、「μ+がビームカウンターで止まって崩壊、放出陽電子のトラックが
大きな角度で散乱した結果ビームカウンターに結ばれないトラックとして記録
される事象」について、このような事象の発生頻度、散乱角分布といったもの
は密度依存性を持つ可能性があり、Backgroundの引き算を考えた
時、規格化定数に密度に依存するスケールファクターを乗じなければ
なりかねない。であれば、50nsまでの小さな領域を捨てるほうが望ましいため
である。~
→三部さんのレポート~
(B) Glen のシミュレーションとスケーリングファクター~
Glenのシミュレーションとして公開されているヒストグラムのうち、
target regionにおける時間分布は、標的表面から脱出したMuをプロットしている
のか、あるいは標的内部のボイド部分に存在するものもあわせてプロットしている
のかを知る必要がある。~
正しい規格化のためには、Glass, Aerogelともに標的の体積内部から伸びる
トラック、すなわち、それぞれの標的内部に存在するμ+ & Muの数で規格化
しなければならない。だが規格化に使ったトラックの計数には、表面から+8mm
までの真空領域を含む領域から出るトラックも含んでいる。~
ここで、もし0.7倍というのが、標的内部に存在するμ or Muの数を算出する
ためのファクター、つまり、規格化に用いた領域から伸びるトラックのうち、
30%が標的外部から伸びたトラックの数で、残り70%が標的内部からのそれだと
すると、スケールファクターを乗ずることは辻褄があう。~
→ Glenのシミュレーションで標的領域としてプロットされている絵は、
標的表面から脱出したものをプロットしているのか? そもそも
シミュレーションでは標的表面+5mmまでのなかにどれほど脱出したMuが
存在するように見えるのか? → Glenに質問~
→ V2, V3領域のMu シグナル候補の数から考えると、そのようにはならない
と考えられる → それはシミュレーションで予測されるMu分布時間発展との
比較を行った上で述べられたものか? → 調べる必要がある。~
_______________________________________~
2 . Prompt spikeに関する解析と、各領域から放出されるトラックの
角度分布に関する解析 (三部さん)~
(A)Region cutの再定義と、より適切なカット条件~
(B) Prompt spike~
Time zeroはビームカウンターが決めている。dcZ0 - timeの相関を調べた時
t=0付近に着目すると、ビームカウンターのz位置に対応するdcZ0(-25mm付近)
に構造が見られる。~
更に、zによらず一定の強度の信号がt=0付近に分布している。~
前者はそのままビームカウンターからの陽電子トラックが原因であると考えられる。~
後者はビームカウンターから出発した陽電子が大きな角度で散乱された結果MWDCへ
飛行した事象に対応すると考えられる。~
(B') Time zero の変化~
シリカ27mg/ccの標的とGlass標的でTime zeroのズレが見られる。~
→三部さんの追加報告~
(C) 27mg/cc aerogelと、Glass Plate の比較~
規格化を標的から±8mm (正確には -22mm < dcZ0 < -5mm)のトラック数で行った
27mg/cc aerogel と Glass plateの比較を行った。~
ここで見ている時間領域が50ns ~ 2μs であることに注意。~
各領域毎に、角度分布を調べた。~
このプロットは時間方向の変化を捉えない代わり
に、各領域を通過する陽電子トラックの傾き分布を示している。~
V1, V3において、トラックの総量に注目したとき、エアロジェル27mg/ccのトラックの本数は
Glass Plateのそれに比べて0.8倍程度であることが分かる。~
またこのプロットを見ると
各領域でエアロジェルとGlass Plateで分布の形状が変わらないように見える。~
このことは、たとえ角度の制限を変化させたとしてもスケールファクターは変わらないということを
示す。~
ただ一方で、 V2領域では2つトラック本数の大小関係が逆転している。~
<課題>~
トラック:Energyの依存性は?~
とにかく統計を上げる:使っていないデータを含める。 (1−A, 2-C)~
Target density dependence を考える~
Simulation target regionといっている部分を真空部分と切り分ける。(1−B)~
Simulationにおけるglass plateのdzdx分布 (→ peak 高さ dip深さが完全に再現できないものの傾向は見えている。)~
MCP coincidenceさせた時のデータとコンシステンシー~
次回~
21日火曜日17時です。~
[[解析ミーティング議事]]
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