Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Particle identification in KM3NeT/ORCA

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21670%2F24%3A00381647" target="_blank" >RIV/68407700:21670/24:00381647 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.22323/1.444.1191" target="_blank" >https://doi.org/10.22323/1.444.1191</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.22323/1.444.1191" target="_blank" >10.22323/1.444.1191</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Particle identification in KM3NeT/ORCA

  • Popis výsledku v původním jazyce

    One of the main goals of KM3NeT/ORCA is to measure atmospheric neutrino oscillation parameters with competitive precision. To achieve this goal, good discrimination between track-like and shower-like events is necessary, with particular focus on the measurement of the tau neutrino normalisation. The track-like signal is mainly carried by muon neutrinos from charged current interactions, while the shower-like signal comes from charged current interactions of electron and tau neutrinos, and neutral current interactions of all flavours. A Random Grid Search algorithm is optimised to separate these channels and its performance is compared with machine learning methods using boosted decision trees. This contribution will report on the technical aspects of the algorithm and the performance of the particle identification with data recorded in 2020 and 2021 using an early six-lines configuration of the ORCA detector (ORCA6).

  • Název v anglickém jazyce

    Particle identification in KM3NeT/ORCA

  • Popis výsledku anglicky

    One of the main goals of KM3NeT/ORCA is to measure atmospheric neutrino oscillation parameters with competitive precision. To achieve this goal, good discrimination between track-like and shower-like events is necessary, with particular focus on the measurement of the tau neutrino normalisation. The track-like signal is mainly carried by muon neutrinos from charged current interactions, while the shower-like signal comes from charged current interactions of electron and tau neutrinos, and neutral current interactions of all flavours. A Random Grid Search algorithm is optimised to separate these channels and its performance is compared with machine learning methods using boosted decision trees. This contribution will report on the technical aspects of the algorithm and the performance of the particle identification with data recorded in 2020 and 2021 using an early six-lines configuration of the ORCA detector (ORCA6).

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10308 - Astronomy (including astrophysics,space science)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2023063" target="_blank" >LM2023063: Podzemní laboratoř LSM - účast České republiky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    38th International Cosmic Ray Conference

  • ISBN

  • ISSN

    1824-8039

  • e-ISSN

    1824-8039

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    1-10

  • Název nakladatele

    SISSA-The International School for Advanced Studies

  • Místo vydání

    Trieste

  • Místo konání akce

    Nagoya

  • Datum konání akce

    26. 7. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku