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Aplicación de redes neuronales para la separación de gammas y hadrones en HAWC
TOMAS CAPISTRAN ROJAS
IBRAHIM DANIEL TORRES AGUILAR
LEOPOLDO ALTAMIRANO ROBLES
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-SinDerivadas
Neural nets
Gamma-ray detection
Protons
Classification
El observatorio de gran altura Cherenkov en agua (HAWC, por sus siglas en inglés) es un observatorio de rayos gammas ubicado a una altitud de 4,100 metros sobre el nivel del mar, en las faldas del volcán Sierra Negra en el estado de Puebla, México. Diseñaado para detectar cascadas producidas por rayos gammas de energías entre 100 GeV y 100 TeV. Al finalizar su construcción tendrá 300 detectores Cherenkov de agua (WCD, por sus siglas en inglés), ademas, cada WCD tiene uno tubo fotomultiplicador (PMT, por sus siglas en inglés) de 10 pulgadas y 3 PMT's de 8 pulgadas. Por el tipo de detección, también es capaz de detectar las cascadas generadas por rayos cósmicos; debido a que estos últimos no se desean detectar para el estudio de fuentes de rayos gammas, es por eso la importancia de la implementación de métodos de separación de partículas primarias. Actualmente, HAWC cuenta un método de separación de partículas, heredado por su antecesor MILAGRO, llamado "Compactness", el cual fue elaborado de forma empírica, donde la identificación de cada partícula depende del valor calculado del Compactness y del valor de separación Ɛ que depende del número de PMT's con señal en el evento (nHit), si el valor de Compactness es mayor a Ɛ es clasificado como un evento tipo gamma, si no es un hadrón; por lo cual en este trabajo se desarrolló un nuevo método, donde se aplicó una red neuronal multicapa perceptrón capaz de identificar las cascadas producidas por las partículas siempre y cuando nHit sea mayor a 30, aplicando un solo valor de separación.
Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
2014-07
Tesis de maestría
Español
Estudiantes
Investigadores
Público en general
Capistran-Rojas T.
ASTRONOMÍA Y ASTROFÍSICA
Versión aceptada
acceptedVersion - Versión aceptada
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