贝叶斯神经网络在地面 TeV 天体物理广延大气簇射实验能量重建中的应用
天体物理仪器与方法
2019-10-11 v2 高能物理 - 实验
数据分析、统计与概率
摘要
设计了一个玩具探测器阵列，用于探测 TeV 宇宙线与大气相互作用产生的簇射。本文分别采用贝叶斯神经网络（BNNs）算法和类似于 LHAASO 实验 \cite{lhaaso-ma} 的标准方法，对该探测器阵列探测到的簇射的初能进行重建。与标准方法相比，使用 BNNs 的能量分辨率得到显著改善。且对于高能簇射，这种改善比低能簇射更为明显。
引用
@article{arxiv.1604.06532,
title = {Application of Bayesian Neural Networks to Energy Reconstruction in EAS Experiments for ground-based TeV Astrophysics},
author = {Ying Bai and Ye Xu and JieQin Lan and WeiWei Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.06532},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 3 figures, accepted for publication by JINST