학술논문
A new graph-neural-network flavor tagger for Belle II and measurement of $\sin2\phi_1$ in $B^0 \to J/\psi K^0_\text{S}$ decays
Document Type
Working Paper
Author
Belle II Collaboration; Adachi, I.; Aggarwal, L.; Ahmed, H.; Aihara, H.; Akopov, N.; Aloisio, A.; Ky, N. Anh; Asner, D. M.; Atmacan, H.; Aushev, T.; Aushev, V.; Aversano, M.; Ayad, R.; Babu, V.; Bae, H.; Bahinipati, S.; Bambade, P.; Banerjee, Sw.; Bansal, S.; Barrett, M.; Baudot, J.; Baur, A.; Beaubien, A.; Becherer, F.; Becker, J.; Bennett, J. V.; Bernlochner, F. U.; Bertacchi, V.; Bertemes, M.; Bertholet, E.; Bessner, M.; Bettarini, S.; Bhuyan, B.; Bianchi, F.; Bierwirth, L.; Bilka, T.; Bilokin, S.; Biswas, D.; Bobrov, A.; Bodrov, D.; Bolz, A.; Bondar, A.; Bozek, A.; Bračko, M.; Branchini, P.; Briere, R. A.; Browder, T. E.; Budano, A.; Bussino, S.; Campajola, M.; Cao, L.; Casarosa, G.; Cecchi, C.; Cerasoli, J.; Chang, M. -C.; Chang, P.; Cheema, P.; Chen, C.; Cheon, B. G.; Chilikin, K.; Chirapatpimol, K.; Cho, H. -E.; Cho, K.; Cho, S. -J.; Choi, S. -K.; Choudhury, S.; Cochran, J.; Corona, L.; Das, S.; Dattola, F.; De La Cruz-Burelo, E.; De La Motte, S. A.; De Nardo, G.; De Nuccio, M.; De Pietro, G.; de Sangro, R.; Destefanis, M.; Dey, S.; Dhamija, R.; Di Canto, A.; Di Capua, F.; Doležal, Z.; Dong, T. V.; Dorigo, M.; Dort, K.; Dossett, D.; Dreyer, S.; Dubey, S.; Dujany, G.; Ecker, P.; Eliachevitch, M.; Feichtinger, P.; Ferber, T.; Ferlewicz, D.; Fillinger, T.; Finck, C.; Finocchiaro, G.; Fodor, A.; Forti, F.; Frey, A.; Fulsom, B. G.; Gabrielli, A.; Ganiev, E.; Garcia-Hernandez, M.; Garg, R.; Gaudino, G.; Gaur, V.; Gaz, A.; Gellrich, A.; Ghevondyan, G.; Ghosh, D.; Ghumaryan, H.; Giakoustidis, G.; Giordano, R.; Giri, A.; Glazov, A.; Gobbo, B.; Godang, R.; Gogota, O.; Goldenzweig, P.; Gradl, W.; Grammatico, T.; Graziani, E.; Greenwald, D.; Gruberová, Z.; Gu, T.; Guan, Y.; Gudkova, K.; Han, Y.; Hara, K.; Hara, T.; Hayasaka, K.; Hayashii, H.; Hazra, S.; Hearty, C.; Hedges, M. T.; Heidelbach, A.; de la Cruz, I. Heredia; Villanueva, M. Hernández; Higuchi, T.; Hoek, M.; Hohmann, M.; Horak, P.; Hsu, C. -L.; Humair, T.; Iijima, T.; Inami, K.; Ipsita, N.; Ishikawa, A.; Itoh, R.; Iwasaki, M.; Jackson, P.; Jacobs, W. W.; Jaffe, D. E.; Jang, E. -J.; Ji, Q. P.; Jia, S.; Jin, Y.; Joo, K. K.; Junkerkalefeld, H.; Kakuno, H.; Kalita, D.; Kaliyar, A. B.; Kandra, J.; Kang, K. H.; Kang, S.; Karyan, G.; Kawasaki, T.; Keil, F.; Kiesling, C.; Kim, C. -H.; Kim, D. Y.; Kim, K. -H.; Kim, Y. -K.; Kindo, H.; Kinoshita, K.; Kodyš, P.; Koga, T.; Kohani, S.; Kojima, K.; Korobov, A.; Korpar, S.; Kovalenko, E.; Kowalewski, R.; Kraetzschmar, T. M. G.; Križan, P.; Krokovny, P.; Kuhr, T.; Kulii, Y.; Kumar, J.; Kumar, M.; Kumar, R.; Kumara, K.; Kunigo, T.; Kuzmin, A.; Kwon, Y. -J.; Lacaprara, S.; Lai, Y. -T.; Lam, T.; Lanceri, L.; Lange, J. S.; Laurenza, M.; Leboucher, R.; Diberder, F. R. Le; Lee, M. J.; Levit, D.; Li, C.; Li, L. K.; Li, Y.; Li, Y. B.; Libby, J.; Lin, Y. -R.; Liu, M. H.; Liu, Q. Y.; Liu, Z. Q.; Liventsev, D.; Longo, S.; Lueck, T.; Lyu, C.; Ma, Y.; Maggiora, M.; Maharana, S. P.; Maiti, R.; Maity, S.; Mancinelli, G.; Manfredi, R.; Manoni, E.; Mantovano, M.; Marcantonio, D.; Marcello, S.; Marinas, C.; Martel, L.; Martellini, C.; Martini, A.; Martinov, T.; Massaccesi, L.; Masuda, M.; Matsuoka, K.; Matvienko, D.; Maurya, S. K.; McKenna, J. A.; Mehta, R.; Meier, F.; Merola, M.; Metzner, F.; Miller, C.; Mirra, M.; Mitra, S.; Miyabayashi, K.; Miyake, H.; Mizuk, R.; Mohanty, G. B.; Molina-Gonzalez, N.; Mondal, S.; Moneta, S.; Moser, H. -G.; Mrvar, M.; Mussa, R.; Nakamura, I.; Nakamura, K. R.; Nakao, M.; Nakazawa, Y.; Charan, A. Narimani; Naruki, M.; Narwal, D.; Natkaniec, Z.; Natochii, A.; Nayak, L.; Nayak, M.; Nazaryan, G.; Neu, M.; Niebuhr, C.; Nishida, S.; Ogawa, S.; Onishchuk, Y.; Ono, H.; Onuki, Y.; Oskin, P.; Otani, F.; Pakhlov, P.; Pakhlova, G.; Panta, A.; Pardi, S.; Parham, K.; Park, H.; Park, S. -H.; Paschen, B.; Passeri, A.; Patra, S.; Paul, S.; Pedlar, T. K.; Peschke, R.; Pestotnik, R.; Piccolo, M.; Piilonen, L. E.; Angioni, G. Pinna; Podesta-Lerma, P. L. M.; Podobnik, T.; Pokharel, S.; Praz, C.; Prell, S.; Prencipe, E.; Prim, M. T.; Purwar, H.; Rados, P.; Raeuber, G.; Raiz, S.; Rauls, N.; Reif, M.; Reiter, S.; Remnev, M.; Ripp-Baudot, I.; Rizzo, G.; Roehrken, M.; Roney, J. M.; Rostomyan, A.; Rout, N.; Russo, G.; Sanders, D. A.; Sandilya, S.; Sangal, A.; Santelj, L.; Sato, Y.; Savinov, V.; Scavino, B.; Schmitt, C.; Schwanda, C.; Schwickardi, M.; Seino, Y.; Selce, A.; Senyo, K.; Serrano, J.; Sevior, M. E.; Sfienti, C.; Shan, W.; Shi, X. D.; Shillington, T.; Shimasaki, T.; Shiu, J. -G.; Shtol, D.; Sibidanov, A.; Simon, F.; Singh, J. B.; Skorupa, J.; Sobie, R. J.; Sobotzik, M.; Soffer, A.; Sokolov, A.; Solovieva, E.; Spataro, S.; Spruck, B.; Starič, M.; Stavroulakis, P.; Stefkova, S.; Stroili, R.; Sumihama, M.; Sumisawa, K.; Sutcliffe, W.; Svidras, H.; Takizawa, M.; Tamponi, U.; Tanaka, S.; Tanida, K.; Tenchini, F.; Tittel, O.; Tiwary, R.; Tonelli, D.; Torassa, E.; Trabelsi, K.; Tsaklidis, I.; Uchida, M.; Ueda, I.; Uematsu, Y.; Unger, K.; Unno, Y.; Uno, K.; Uno, S.; Urquijo, P.; Ushiroda, Y.; Vahsen, S. E.; van Tonder, R.; Varvell, K. E.; Veronesi, M.; Vinokurova, A.; Vismaya, V. S.; Vitale, L.; Vobbilisetti, V.; Volpe, R.; Wach, B.; Wakai, M.; Wallner, S.; Wang, E.; Wang, M. -Z.; Wang, X. L.; Wang, Z.; Warburton, A.; Watanuki, S.; Wessel, C.; Won, E.; Xu, X. P.; Yabsley, B. D.; Yamada, S.; Yan, W.; Yang, S. B.; Yelton, J.; Yin, J. H.; Yoshihara, K.; Yuan, C. Z.; Yusa, Y.; Zhang, B.; Zhilich, V.; Zhou, Q. D.; Zhou, X. Y.; Zhukova, V. I.; Žlebčík, R.
Source
Subject
Language
Abstract
We present GFlaT, a new algorithm that uses a graph-neural-network to determine the flavor of neutral $B$ mesons produced in $\Upsilon(4S)$ decays. It improves previous algorithms by using the information from all charged final-state particles and the relations between them. We evaluate its performance using $B$ decays to flavor-specific hadronic final states reconstructed in a 362 $\text{fb}^{-1}$ sample of electron-positron collisions collected at the $\Upsilon(4S)$ resonance with the Belle II detector at the SuperKEKB collider. We achieve an effective tagging efficiency of $(37.40 \pm 0.43 \pm 0.36) \%$, where the first uncertainty is statistical and the second systematic, which is $18\%$ better than the previous Belle II algorithm. Demonstrating the algorithm, we use $B^{0}\to J/\psi K^0_\text{S}$ decays to measure the mixing-induced and direct $CP$ violation parameters, $S = (0.724 \pm 0.035 \pm 0.014)$ and $C = (-0.035 \pm 0.026 \pm 0.013)$.
Comment: 15 pages, 9 figures
Comment: 15 pages, 9 figures