利用机器学习技术重建宇宙线能量
高能天体物理现象
2023-10-12 v1 高能物理 - 实验
摘要
HAWC 是一个由 300 个水切伦科夫探测器组成的地面观测站，用于观测由宇宙线在约数 TeV 至几 PeV 能段引发的广延空气簇射，特别是 300 GeV 至超过 100 TeV 的伽马射线。广延空气簇射探测器的一项关键功能是对事例的主能量进行估计，以研究宇宙线和伽马射线的能谱。HAWC 目前有两种伽马射线能量估计器：一种依赖于地面密度参数，另一种利用人工神经网络。对于宇宙线能量估计，目前仅有基于最大似然方法和事例横向电荷分布测量的单一估计器。鉴于 HAWC 中广延空气簇射离线重建技术的最新进展，更新宇宙线能量估计器是值得的。因此，我们实现了一个人工神经网络，利用表征空气簇射的若干观测量来重建强子事例的主能量。我们训练了多个模型，并针对现有的宇宙线能量估计器评估了它们的性能。本文介绍了这些模型的特征与性能。
引用
@article{arxiv.2310.06938,
title = {Cosmic-ray energy reconstruction using machine learning techniques},
author = {A. Alvarado and T. Capistrán and I. Torres and J. R. SacahuÍ and R. Alfaro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.06938},
year = {2023}
}
备注
Presented at the 38th International Cosmic Ray Conference (ICRC2023), Nagoya, Japan