Browsing by Author "Rengifo Gonzáles, Javier"

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    Disentangling atmospheric cascades started by gamma rays from cosmic rays with CORSIKA
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-05-31) Rengifo Gonzáles, Javier; Bazo Alba, José Luis
    En este trabajo buscamos un método para diferenciar entre lluvias de partículas producidas por rayos cósmicos y por rayos gamma a energías de TeV, utilizando simulaciones CORSIKA. Este método intenta resolver el problema que existe en la búsqueda de señales de rayos gamma medidos por diversos experimentos frente a un fondo de flujo dominante de hadrones. Los resultados de este trabajo pueden aplicarse al estudio de Explosiones de Rayos Gamma (GRBs). Los GRBs emiten fotones muy energéticos, que al interactuar con la atmósfera terrestre, producen una gran cascada electromagnética de partículas secundarias, las cuales son detectables. El procedimiento sería simular eventos producidos por fotones, la señal, y protones, el fondo, que son las partículas más abundantes de los rayos cósmicos. Extraemos varios parámetros de los perfiles longitudinales de las lluvias de partículas, caracterizando las lluvias simuladas. Algunos de los parámetros de ajuste más importantes son el m_aximo de lluvia (Xmax), el ancho de la lluvia FWHM, el parámetro de asimetría, el número máximo de partículas Nmax y el comienzo de lluvia XStart. Existen diferentes experimentos utilizando tanques Cherenkov de agua y detectores de fluorescencia que pueden medir estos parámetros de las lluvias. Hemos probado dos métodos. El primero se basa en cortes simples, mientras que el segundo se basa en un análisis multivariado utilizando el paquete TMVA, que mejora los cortes individuales. El primer método se aplicó a las energías simuladas separadas de 102, 103, 104 y 105 GeV para encontrar cortes adecuados. Encontramos que Xmax, FWHM, Xstart y Nmax dependen de la energía. Posteriormente aplicamos estos cortes dependientes de la energía y otros cortes fijos a una muestra realista, que consiste en 104 eventos de señales (fotones) y 106 eventos de fondo (protones) que cubren un rango de energía de 102 a 105 GeV con diferentes espectros. Además, se introdujo un error en la energía simulada para simular la eficiencia de reconstrucción de energía de un detector. El resultado obtenido deja 54% eventos de señal y 12% eventos de fondo. Aplicando el análisis multivariado TMVA, encontramos que el método Boosted Decision Trees (BDT) era el mejor para distinguir la señal del fondo. El resultado para una eficiencia de señal similar fue 0:7% de eventos de fondo. Por último, utilizando cortes más estrictos en la BDT para mejorar la significancia, el resultado fue 1 evento de fotón por cada 1000 eventos de protón. Dada la proporción de flujo inicial, significa una capacidad de rechazo de fondo de 103. Por lo tanto, la viabilidad de la separación gamma/hadrón requiere una mejora adicional.