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DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.advisor | Rhode, Wolfgang | - |
dc.contributor.author | Fattorini, Alicia | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-09T08:17:16Z | - |
dc.date.available | 2023-11-09T08:17:16Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2003/42193 | - |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-24027 | - |
dc.description.abstract | The search for the origin of charged cosmic rays remains one of the greatest challenges in astrophysics. Extremely accelerated particles propagate through the universe carrying the secrets of the most energetic cosmic phenomena. While neutral particles are not deflected by magnetic fields and point back to their sources, charged cosmic rays arrive on Earth as a diffuse flux, making it nearly impossible to identify their origin. The MAGIC telescopes, primarily designed to detect high-energetic gamma rays, also have the potential to study charged cosmic rays. This work presents the analysis chain to produce a proton spectrum from data measured with the MAGIC telescopes. The analysis chain includes data preparation, machine learning algorithms for particle reconstruction, and unfolding techniques which consider remaining background contributions. New simulations of air showers induced by charged cosmic rays are used in this analysis and tested accordingly. This work illustrates the potential of IACTs for the research of charged cosmic rays and provides the first proton spectrum of MAGIC, which constitutes a valuable addition to previous measurements by other cosmic-ray experiments. | de |
dc.description.abstract | Die Suche nach dem Ursprung der geladenen kosmischen Strahlung ist nach wie vor eine der größten Herausforderungen der Astrophysik. Extrem beschleunigte Teilchen propagieren durch das Universum und tragen die Geheimnisse der höchstenergetischen kosmischen Phänomene in sich. Während neutrale Teilchen nicht von Magnetfeldern abgelenkt werden und zu ihren Quellen zurückweisen, erreicht geladene kosmische Strahlung die Erde als diffuser Teilchenstrom, was es nahezu unmöglich macht, ihren Ursprung zu bestimmen. Die MAGIC-Teleskope, die in erster Linie für die Untersuchung von hochenergetischer Gammastrahlung konzipiert sind, haben auch das Potenzial, geladene kosmische Strahlung zu untersuchen. In dieser Arbeit wird die Analysekette zur Erstellung eines Protonenspektrums aus den mit den MAGIC-Teleskopen gemessenen Daten entwickelt. Die Analysekette umfasst die Datenaufbereitung, Algorithmen für maschinelles Lernen zur Teilchenrekonstruk- tion, und Entfaltungstechniken unter Berücksichtigung von verbliebenen Untergrund- beiträgen. Neue Simulationen der durch geladene kosmische Strahlung induzierten Luftschauer werden in dieser Analyse verwendet und entsprechend getestet. Diese Arbeit veranschaulicht das Potenzial von IACTs für die Forschung im Bereich der geladenen kosmischen Strahlung und liefert das erste Protonenspektrum von MAGIC, welches eine wertvolle Ergänzung zu den bisherigen Messungen anderer Experimente für kosmische Strahlung bildet. | de |
dc.language.iso | en | de |
dc.subject | Cosmic ray astronomy | de |
dc.subject | MAGIC telescopes | de |
dc.subject | Protonspectrum | de |
dc.subject | IACT | de |
dc.subject | Cherekov telescopes | de |
dc.subject | Machine learning | de |
dc.subject | Unfolding | de |
dc.subject.ddc | 530 | |
dc.title | Hadronic accelerators in the universe | de |
dc.title.alternative | first proton spectrum measured with the MAGIC telescopes | de |
dc.type | Text | de |
dc.contributor.referee | Westphal, Carsten | - |
dc.date.accepted | 2023-10-18 | - |
dc.type.publicationtype | PhDThesis | de |
dc.subject.rswk | Kosmische Strahlung | de |
dc.subject.rswk | Astrophysik | de |
dc.subject.rswk | MAGIC-Teleskop | de |
dc.subject.rswk | Maschinelles Lernen | de |
dcterms.accessRights | open access | |
eldorado.secondarypublication | false | de |
Enthalten in den Sammlungen: | Experimentelle Physik 5 Astroteilchenphysik |
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2023_Dissertation_Fattorini.pdf | DNB | 16.46 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
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