卷积神经网络在 TAIGA-HiSCORE 实验数据分析中的应用
天体物理仪器与方法
2022-11-23 v1 高能天体物理现象
摘要
TAIGA 实验综合体是一个用于 10 TeV 至数 EeV 能段高能伽马射线天文的混合观测台。该综合体由 TAIGA-IACT、TAIGA-HiSCORE 及若干其他装置组成。TAIGA-HiSCORE 设施是一组宽角同步站，用于探测散射于大面积上的切伦科夫辐射。TAIGA-HiSCORE 数据提供了重建簇射特征的机会，如簇射能量、到达方向与轴坐标。本工作的主要思想是将卷积神经网络应用于 HiSCORE 事件分析，将其视为图像。HiSCORE 站记录的事件登记时间与幅度分布被用作输入数据。本文给出了使用卷积神经网络确定空气簇射特征的结果。研究表明，即便是简单的卷积神经网络模型，其恢复广延空气簇射（EAS）参数的精度也可与传统方法相媲美。文中给出了真实实验中获得的空气簇射参数重建初步结果，并与传统分析结果进行了比较。
引用
@article{arxiv.2211.12197,
title = {Application of convolutional neural networks for data analysis in TAIGA-HiSCORE experiment},
author = {Anna Vlaskina and Alexander Kryukov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.12197},
year = {2022}
}