利用贝叶斯网络量化天体物理中位置重建不确定度的方法
天体物理仪器与方法
2022-05-23 v1 高能物理 - 实验
摘要
稳健的位置重建对天体物理中的发现至关重要，因为仅考虑 fiducial volume 内的相互作用可显著压低本底。本文首次提出一种使用贝叶斯网络进行位置重建的方法，其提供每次相互作用的不确定度。我们以基于XENONnT探测器设计（双相氙时间投影室）的模拟数据作为概念验证，展示该方法效用。网络结构包含表示探测器内相互作用二维位置、进入气态相的电子数，以及探测器顶部传感器阵列中各传感器所测击中量的变量。位置重建精度（真实位置与位置期望值的差）可与最先进方法媲美——对探测器内部（<60 cm）RMS为0.69 cm，约传感器间距的0.09；近壁处（>60 cm）为0.98 cm，约传感器间距的0.12。更重要的是，每次相互作用位置的不确定度被直接算出，这是其他重建方法无法做到的。该方法求得探测器内部中位3-置信区域为11 cm，近壁处为21 cm。我们发现贝叶斯网络框架非常契合位置重建问题。即便带有若干简化假设，此概念验证的性能也表明，这是一种提供逐次相互作用不确定度的有前景的方法，并可扩展至能量重建与信号分类。
引用
@article{arxiv.2205.10305,
title = {A Method for Quantifying Position Reconstruction Uncertainty in Astroparticle Physics using Bayesian Networks},
author = {Christina Peters and Aaron Higuera and Shixiao Liang and Venkat Roy and Waheed U. Bajwa and Hagit Shatkay and Christopher D. Tunnell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10305},
year = {2022}
}
备注
16 pages, 22 figures