1. HKS Analysis Log Jul 2006 Part1 D.Kawama

2. 第壱部 HKS Sieve Slit Analysis

3. D.Kawama 1.HKS Sieve Slit Analysis の続き 前回（ HKS Ana Log 2006/Jun/Part3 ）の Simulation は完全な間 違い。そもそも磁場が入ってなかった。なので、磁場をちゃん と入れて再び Geant を走らせた。 余談だが、やっぱり Geant で磁場を入れるのはやっぱりそんな に簡単なことではない。それは即ち座標系を Geant, COSY, CAD などの間で統一することに他ならない。基礎的であるが非 常に重要。

4. D.Kawama 2. 結果 (x’ tar 補正前） x’ tar x ss momentum x’ tar

5. D.Kawama 3. 結果 (x’ tar 補正後） 運動量の範囲が変わっているのは単に生成する Kaon の運動量 を変えたため x ss x’ tar X ss =100*X’ tar +14 x’ tar momentum

6. D.Kawama 4. 補正後の y ss vs y’ tar 当然だが、関係式は微妙に変 わってくる。 Y ss =75*Y’ tar y ss y’ tar

7. 第弐部 Likelihood Method の適用

8. D.Kawama 1. 準備としてやらねばならないこと β を run by run で揃える WC の npe も run by run 、カウンター毎に揃える

9. D.Kawama 2 ． β を揃える 解析の手順（例： li6 データ） 1. まず run by run での dβ を gaussian fitting で見積もる （ betaadj.sh を実行 →betaadj_li6_1.dat ） 2.kaonrd.kumac 中に hsbeta の offset をずらす式を追加。 kaon reduced ntuple を作成すると同時に β adjust をできるようにし た。

10. D.Kawama 3 ． WC npe の Kaon peak を揃える 順番としてはまず適当な run を集めて（ここでは li6 ）カウン ターごとの差を埋め、そこから run 毎の Kaon peak を揃える。各 run の各カウンターごとに揃えてもよかったが 1run では統計が 足りなすぎるのでカウンター毎の相対値は run by run で変わら ないものとした。 （ data file : wcnpe_co1.dat, wcnpe_co2.dat ） 上記のカウンター同士の差をなくした ntuple に対して kaon の npe を gaussian fitting して normalize してやることで run by run の 差をなくしてやる（ li6 の場合あまり差はない）。 data file は wcnpe1_li6_1.dat 、 wcnpe2_li6_1.dat で、これを kaonrd.kumac に食わせるようにした。他の target run では一度カウンター毎 の差を埋めた krd ntuple を作ってから data file を作らねばならな いので結構面倒。

11. D.Kawama 4.likelihood method について Jeorg のトラペを見て少し考えてみた。 各 layer について π, K, P の分布を与えねばならないが AC の K, P 分布を与えるのは難しいのでは ?AC はただ単に π を cut する 手段として用いた方が懸命な気がする（もちろん layer が増え ることによって信頼性は上がるのだが・・・）