NEONにおけるシャワー様事象の再構成

NEON深海ニュートリノ望遠鏡向けに、最尤推定法とグラフニューラルネットワークを組み合わせたシャワー様事象の再構成フレームワークを開発した。

• 海水中の光学的減衰や背景放射に対応する物理駆動型の最尤推定法を開発した。
• 局所および大域的トポロジーを捉える2段階のグラフニューラルネットワークを構築した。
• シミュレーションにより角度分解能やエネルギー分解能の評価を行い、有効性を実証した。

原文タイトル: Reconstruction of Shower-like Events in NEON Using Likelihood and Graph Neural Network Methods

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