Resumen
| Idioma original | Español |
|---|---|
| Publicación | Physical Review D |
| Volumen | 102 |
| Estado | Publicada - 9 nov. 2020 |
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- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
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- RIS
- Vancouver
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En: Physical Review D, Vol. 102, 09.11.2020.
Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
TY - JOUR
T1 - Neutrino interaction classification with a convolutional neural network in the DUNE far detector
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AU - Terranova, F.
AU - Testera, G.
AU - Thea, A.
AU - Thompson, J. L.
AU - Thorn, C.
AU - Timm, S. C.
AU - Tonazzo, A.
AU - Torti, M.
AU - Tortola, M.
AU - Tortorici, F.
AU - Totani, D.
AU - Toups, M.
AU - Touramanis, C.
AU - Trevor, J.
AU - Trzaska, W. H.
AU - Tsai, Y. T.
AU - Tsamalaidze, Z.
AU - Tsang, K. V.
AU - Tsverava, N.
AU - Tufanli, S.
AU - Tull, C.
AU - Tyley, E.
AU - Tzanov, M.
AU - Uchida, M. A.
AU - Urheim, J.
AU - Usher, T.
AU - Vagins, M. R.
AU - Vahle, P.
AU - Valdiviesso, G. A.
AU - Valencia, E.
AU - Vallari, Z.
AU - Valle, J. W.F.
AU - Vallecorsa, S.
AU - Van Berg, R.
AU - Van De Water, R. G.
AU - Vanegas Forero, D.
AU - Varanini, F.
AU - Vargas, D.
AU - Varner, G.
AU - Vasel, J.
AU - Vasseur, G.
AU - Vaziri, K.
AU - Ventura, S.
AU - Verdugo, A.
AU - Vergani, S.
AU - Vermeulen, M. A.
AU - Verzocchi, M.
AU - Vieira De Souza, H.
AU - Vignoli, C.
AU - Vilela, C.
AU - Viren, B.
AU - Vrba, T.
AU - Wachala, T.
AU - Waldron, A. V.
AU - Wallbank, M.
AU - Wang, H.
AU - Wang, J.
AU - Wang, Y.
AU - Wang, Y.
AU - Warburton, K.
AU - Warner, D.
AU - Wascko, M.
AU - Waters, D.
AU - Watson, A.
AU - Weatherly, P.
AU - Weber, A.
AU - Weber, M.
AU - Wei, H.
AU - Weinstein, A.
AU - Wenman, D.
AU - Wetstein, M.
AU - While, M. R.
AU - White, A.
AU - Whitehead, L. H.
AU - Whittington, D.
AU - Wilking, M. J.
AU - Wilkinson, C.
AU - Williams, Z.
AU - Wilson, F.
AU - Wilson, R. J.
AU - Wolcott, J.
AU - Wongjirad, T.
AU - Wood, K.
AU - Wood, L.
AU - Worcester, E.
AU - Worcester, M.
AU - Wret, C.
AU - Wu, W.
AU - Wu, W.
AU - Xiao, Y.
AU - Yang, G.
AU - Yang, T.
AU - Yershov, N.
AU - Yonehara, K.
AU - Young, T.
AU - Yu, B.
AU - Yu, J.
AU - Zaki, R.
AU - Zalesak, J.
AU - Zambelli, L.
AU - Zamorano, B.
AU - Zani, A.
AU - Zazueta, L.
AU - Zeller, G. P.
AU - Zennamo, J.
AU - Zeug, K.
AU - Zhang, C.
AU - Zhao, M.
AU - Zhivun, E.
AU - Zhu, G.
AU - Zimmerman, E. D.
AU - Zito, M.
AU - Zucchelli, S.
AU - Zuklin, J.
AU - Zutshi, V.
AU - Zwaska, R.
PY - 2020/11/9
Y1 - 2020/11/9
N2 - The Deep Underground Neutrino Experiment is a next-generation neutrino oscillation experiment that aims to measure CP-violation in the neutrino sector as part of a wider physics program. A deep learning approach based on a convolutional neural network has been developed to provide highly efficient and pure selections of electron neutrino and muon neutrino charged-current interactions. The electron neutrino (antineutrino) selection efficiency peaks at 90% (94%) and exceeds 85% (90%) for reconstructed neutrino energies between 2-5 GeV. The muon neutrino (antineutrino) event selection is found to have a maximum efficiency of 96% (97%) and exceeds 90% (95%) efficiency for reconstructed neutrino energies above 2 GeV. When considering all electron neutrino and antineutrino interactions as signal, a selection purity of 90% is achieved. These event selections are critical to maximize the sensitivity of the experiment to CP-violating effects.
AB - The Deep Underground Neutrino Experiment is a next-generation neutrino oscillation experiment that aims to measure CP-violation in the neutrino sector as part of a wider physics program. A deep learning approach based on a convolutional neural network has been developed to provide highly efficient and pure selections of electron neutrino and muon neutrino charged-current interactions. The electron neutrino (antineutrino) selection efficiency peaks at 90% (94%) and exceeds 85% (90%) for reconstructed neutrino energies between 2-5 GeV. The muon neutrino (antineutrino) event selection is found to have a maximum efficiency of 96% (97%) and exceeds 90% (95%) efficiency for reconstructed neutrino energies above 2 GeV. When considering all electron neutrino and antineutrino interactions as signal, a selection purity of 90% is achieved. These event selections are critical to maximize the sensitivity of the experiment to CP-violating effects.
M3 - Artículo
SN - 2470-0010
VL - 102
JO - Physical Review D
JF - Physical Review D
ER -