Abstract
We present GFlaT, a new algorithm that uses a graph-neural-network to determine the flavor of neutral B mesons produced in ϒ(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 fb-1 sample of electron-positron collisions collected at the ϒ(4S) resonance with the Belle II detector at the SuperKEKB collider. We achieve an effective tagging efficiency of (37.40±0.43±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 B0→J/ψKS0 decays to measure the mixing-induced and direct CP violation parameters, S=(0.724±0.035±0.009) and C=(-0.035±0.026±0.029).
| Original language | English |
|---|---|
| Article number | 012001 |
| Journal | Physical Review D |
| Volume | 110 |
| Issue number | 1 |
| DOIs | |
| Publication status | Published - 2024 Jul 1 |
Bibliographical note
Publisher Copyright:© 2024 authors. Published by the American Physical Society.
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- Nuclear and High Energy Physics
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Dive into the research topics of 'New graph-neural-network flavor tagger for Belle II and measurement of sin 2φ1 in B0 →J/ψ K S0 decays'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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In: Physical Review D, Vol. 110, No. 1, 012001, 01.07.2024.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
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T1 - New graph-neural-network flavor tagger for Belle II and measurement of sin 2φ1 in B0 →J/ψ K S0 decays
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N1 - Publisher Copyright: © 2024 authors. Published by the American Physical Society.
PY - 2024/7/1
Y1 - 2024/7/1
N2 - We present GFlaT, a new algorithm that uses a graph-neural-network to determine the flavor of neutral B mesons produced in ϒ(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 fb-1 sample of electron-positron collisions collected at the ϒ(4S) resonance with the Belle II detector at the SuperKEKB collider. We achieve an effective tagging efficiency of (37.40±0.43±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 B0→J/ψKS0 decays to measure the mixing-induced and direct CP violation parameters, S=(0.724±0.035±0.009) and C=(-0.035±0.026±0.029).
AB - We present GFlaT, a new algorithm that uses a graph-neural-network to determine the flavor of neutral B mesons produced in ϒ(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 fb-1 sample of electron-positron collisions collected at the ϒ(4S) resonance with the Belle II detector at the SuperKEKB collider. We achieve an effective tagging efficiency of (37.40±0.43±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 B0→J/ψKS0 decays to measure the mixing-induced and direct CP violation parameters, S=(0.724±0.035±0.009) and C=(-0.035±0.026±0.029).
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U2 - 10.1103/PhysRevD.110.012001
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M3 - Article
AN - SCOPUS:85197576177
SN - 2470-0010
VL - 110
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JF - Physical Review D
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M1 - 012001
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