Saving time and money for Monte Carlo

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2024

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The Cherenkov Telescope Array Observatory (CTAO) will be the next-generation ground-based very-high-energy (VHE) gamma-ray observatory once its construction and commissioning are finished. Like its predecessors, CTAO relies on Instrument Response Functions (IRFs) to relate the observed and reconstructed properties to the true ones of the primary gamma-ray photons and thus reconstruct spectral and spatial information of the observed sources. As IRFs are derived from Monte Carlo simulations and depend on observation conditions like telescope pointing and atmospheric transparency, producing a complete set of IRFs is a time-consuming task and not feasible when analyzing data on short timescales. To facilitate the production of optimized IRFs in such scenarios, this work studies the use of inter- and extrapolation algorithms to quickly compute IRFs from a pre-computed grid for the Large-Sized Telescope prototype (LST-1) using the pyirf python software package. As some constituents of an IRF are given as probability distributions, specialized methods are needed. Using 35.9 hours of LST-1 Crab Nebula observation taken with zenith angles up to 35 degree, this thesis shows the compatibility of estimated IRFs and a nearest neighbor approach on the provided LST-1 simulation grid. When using sparser grids, estimated IRFs maintain a stable performance well beyond the point where the nearest neighbor approach can no longer yield reasonable results. Applying estimated IRFs to observations of NGC 1275 from December 2022 and January 2023 in the same zenith range shows clear signs of two flares in this period, matching the signature obtained from past events. Estimated IRFs present themselves to be fully capable of being used with LST-1 analyses in a zenith range of up to 35 degree.
Das Cherenkov Telescope Array Observatory (CTAO) wird, sobald sein Bau und seine Inbetriebnahme abgeschlossen sind, das bodengestützte hochenergie Gammastrahlen-Observatorium der nächsten Generation sein. Wie seine Vorgänger stützt sich CTAO auf Antwortfunktionen (IRFs), um die beobachteten und rekonstruierten Eigenschaften mit den wahren Eigenschaften des ursprünglichen Photons in Beziehung zu setzen und so die spektralen und räumlichen Informationen der beobachteten Quellen zu rekonstruieren. Da IRFs aus Monte Carlo-Simulationen berechnet werden und von Beobachtungsbedingungen wie Teleskopausrichtung und atmosphärischer Transparenz abhängen, ist die Erstellung eines vollständigen Satzes von IRFs eine zeitaufwändige Aufgabe und bei der Analyse von Daten auf kurzen Zeitskalen nicht möglich. Um die Erstellung von optimierten IRFs in solchen Szenarien zu ermöglichen, wird in dieser Arbeit die Verwendung von Inter- und Extrapolationsalgorithmen zur schnellen Berechnung von IRFs aus einem vorberechneten Gitter für den Prototyp des Large-Sized Telescope (LST-1) unter Verwendung des pyirf python Softwarepaket untersucht. Da einige Bestandteile einer IRF durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen gegeben sind, werden spezialisierte Methoden benötigt. Anhand von 35.9 Stunden LST-1 Krebsnebelbeobachtung mit Zenitwinkeln bis zu 35 Grad wird in dieser Arbeit die Kompatibilität der geschätzten IRFs und eines nächste-Nachbar Ansatzes auf dem bereitgestellten LST-1 Simulationsgitter gezeigt. Bei der Verwendung von weniger dicht besetzten Gittern behalten die geschätzten IRFs auch jenseits des Punktes, ab dem der nächste-Nachbar Ansatz keine nutzbaren Ergebnisse mehr liefern kann, eine stabile Leistung bei. Die Anwendung der geschätzten IRFs auf Beobachtungen von NGC 1275 vom Dezember 2022 und Januar 2023 im selben Zenitbereich zeigt deutliche Anzeichen für zwei Strahlungsausbrüche in diesem Zeitraum, die mit der Signatur von vergangenen, vergleichbaren Ereignissen übereinstimmen. Die geschätzten IRFs zeigen eine uneingeschränkte Eignung für LST-1-Analysen in einem Zenitbereich bis zu 35 Grad.

Description

Table of contents

Keywords

Gamma-ray astronomy, Astroparticle physics, Cherenkov Telescope Array Observatory, Instrument response functions

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