Enregistrement W2935287540 · doi:10.1016/j.astropartphys.2019.04.001

Monte Carlo studies for the optimisation of the Cherenkov Telescope Array layout

2019· article· en· W2935287540 sur OpenAlexfundno aff

A. Acharyya, I. Agudo, E. O. Angüner, R. Alfaro, Jorge Alfaro, Cyril Martin Alispach, Roberto Aloisio, Rafael Alves Batista, J.-P. Amans, L. Amati, Elena Amato, G. Ambrosi, L. A. Antonelli, C. Aramo, T. P. Armstrong, F. Arqueros, Luisa Arrabito, Katsuaki Asano, Halim Ashkar, Csaba Balázs, Matteo Balbo, B. Balmaverde, Paramita Barai, Anastasia Maria Barbano, Maxim V. Barkov, U. Barres de Almeida, J. A. Barrio, D. Bastieri, J. Becerra González, J. Becker Tjus, Lorenzo Bellizzi, W. Benbow, E. Bernardini, M. Bernardos, K. Bernlöhr, A. Berti, M. Berton, B. Bertucci, Vasyl Beshley, B. Biasuzzi, C. Bigongiari, R. Bird, E. Bissaldi, J. Biteau, O. Blanch, Jiří Blažek, C. Boisson, G. Bonanno, A. Bonardi, C. Bonavolontà, G. Bonnoli, P. Bordas, M. Böttcher, J. Bregeon, A. Brill, A. M. Brown, Kai Brügge, P. Brun, P. Bruno, A. Bulgarelli, T. Bulik, Michael Burton, A. Burtovoi, G. Busetto, R. A. Cameron, R. Canestrari, M. Capalbi, Anderson Caproni, R. Capuzzo‐Dolcetta, P. A. Caraveo, Sami Caroff, R. Carosi, S. Casanova, E. Cascone, Fernando Catalani, O. Catalano, D. Cauz, M. Cerruti, S. Chaty, A. Chen, M. Chernyakova, G. Chiaro, M. Cieślar, S. M. Colak, Vito Conforti, Enrico Congiu, J. L. Contreras, J. Cortina, Alessandro Costa, H. Costantini, Garret Cotter, Pierre Cristofari, P. Cumani, G. Cusumano, A. D’Aì, F. D’Ammando, L. Dangeon, P. Da Vela, F. Dazzi, A. De Angelis, Vincenzo De Caprio, R. C. dos Anjos, F. De Frondat, E. M. de Gouveia Dal Pino, B. De Lotto, D. de Martino, M. de Naurois, E. de Oña Wilhelmi, M. Del Santo, D. della Volpe, Tristano Di Girolamo, F. Di Pierro, L. Di Venere, C. Díaz, Sebastian Diebold, A. Djannati-Ataı̈, A. Dmytriiev, D. Dominis Prester, Alice Donini, D. Dorner, M. Doro, J.-L. Dournaux, Jan Ebr, Theodore Rodrigue Njoh Ekoume, Dominik Elsässer, Gabriel Emery, D. Falceta-Gonçalves, E. Fedorova, S. Fegan, Q. Feng, Gilles Ferrand, E. Fiandrini, A. Fiaßon, M. D. Filipović, V. Fioretti, Michele Fiori, S. Flis, M. V. Fonseca, G. Fontaine, Lluís Freixas Coromina, Satoshi Fukami, Y. Fukui, S. Funk, M. Füßling, Daniele Gaggero, Giorgio Galanti, R. J. Garcı́a López, M. Garczarczyk, D. Gascón, M. Gaug, A. Ghalumyan, F. Gianotti, G. Giavitto, N. Giglietto, F. Giordano, M. Giroletti, J. Gironnet, J. F. Glicenstein, R. Gnatyk, P. Goldoni, Javier González, Maria Magdalena González, Konstantinos N. Gourgouliatos, T. Grabarczyk, Jonathan Granot, D. Green, T. Greenshaw, M.-H. Grondin, O. Gueta, D. Hadasch, T. Hassan, M. Hayashida, M. Heller, O. Hervet, J. A. Hinton, Nagisa Hiroshima, B. Hnatyk, W. Hofmann, Pavel Horváth, M. Hrabovský, Dario Hrupec, T. B. Humensky, Moritz Hütten, Tomohiro Inada, Fabio Iocco, M. Ionica, M. Iori, Y. Iwamura, M. Jamrozy, Petr Janeček, D. Jankowsky, P. Jean, L. Jouvin, Jakub Jurýšek, P. Kaaret, L. H. S. Kadowaki, S. Karkar, D. Kerszberg, B. Khélifi, D. Kieda, S. Kimeswenger, W. Kluźniak, J. Knapp, J. Knödlseder, Yukiho Kobayashi, Benjamin Koch, Joanna Kocot, Nu. Komin, A. K. H. Kong, G. Kowal, M. Krause, H. Kubo, J. Kushida, Pankaj Kushwaha, V. La Parola, G. La Rosa, M. Lallena Arquillo, Rodrigo Guedes Lang, J. Lapington, O. Le Blanc, J. Lefaucheur, M. A. Leigui de Oliveira, M. Lemoine‐Goumard, J.-P. Lenain, G. Leto, Rocco Lico, E. Lindfors, T. Lohse, S. Lombardi, F. Longo, Alicia López, Marcos López, A. López-Oramas, R. López-Coto, S. Loporchio, Pedro L. Luque‐Escamilla, E. Lyard, M. C. Maccarone, E. Mach, C. Maggio, P. Majumdar, G. Malaguti, M. Mallamaci, Dušan Mandát, G. Maneva, M. Manganaro, S. Mangano, Marcin Marculewicz, M. Mariotti, J. Martı́, M. Martı́nez, G. Martı́nez, H. Martínez-Huerta, S. Masuda, Nigel Maxted, D. Mazin, Jean‐Luc Meunier, M. Meyer, S. Mičanović, Rachele Millul, I. A. Minaya, Alison Mitchell, Tsunefumi Mizuno, R. Moderski, L. Mohrmann, T. Montaruli, A. Moralejo, Daniel Morcuende, Giovanni Morlino, A. Morselli, E. Moulin, R. Mukherjee, P. Munar, C. G. Mundell, T. Murach, A. Nagai, T. Nagayoshi, T. Naito, Takeshi Nakamori, Rodrigo Nemmen, J. Niemiec, D. Nieto, M. Nievas Rosillo, M. Nikołajuk, D. Ninci, K. Nishijima, K. Noda, Dalibor Nosek, Maximilian Nöthe, S. Nozaki, M. Ohishi, Yoshiki Ohtani, A. Okumura, R. A. Ong, M. Orienti, R. Orito, M. Ostrowski, A. N. Otte, Z. W. Ou, R. Mirzoyan, A. Pagliaro, M. Palatiello, M. Palatka, R. Paoletti, J. M. Paredes, Giovanni Pareschi, N. Parmiggiani, R. D. Parsons, B. Patricelli, Asaf Pe’er, M. Pech, Judit Pérez-Romero, M. Perri, M. Persic, Pierre-Olivier Petrucci, O. Petruk, K. Pfrang, Q. Piel, E. Pietropaolo, M. Pohl, C. Plard, Juri Poutanen, E. Prandini, N. Produit, H. Prokoph, M. Prouza, Henry Przybilski, G. Pühlhofer, M. Punch, F. Queiroz, A. Quirrenbach, S. Rainò, R. Rando, S. Razzaque, O. Reimer, Nicolas Renault-Tinacci, Yves Rénier, D. Ribeiro, M. Ribó, J. Rico, Frank Rieger, V. Rizi, Gonzalo Rodriguez Fernandez, J. C. Rodrı́guez-Ramı́rez, J. J. Rodríguez Vázquez, P. Romano, G. Romeo, Marco Roncadelli, J. Rosado, Gavin Rowell, B. Rudak, A. Rugliancich, C. B. Rulten, I. Sadeh, L. Saha, T. Saito, S. Sakurai, F. Salesa Greus, Pierluca Sangiorgi, Hidetoshi Sano, M. Santander, A. Santangelo, R. Santos-Lima, A. Sanuy, K. Satalecka, Francesco Gabriele Saturni, Utane Sawangwit, S. Schlenstedt, Petr Schovánek, F. Schüßler, U. Schwanke, ‬‬‬‬‬‬Eva Sciacca, Salvatore Scuderi, M. Seglar-Arroyo, O. Sergijenko, Karol Seweryn, A. Shalchi, R.C. Shellard, H. Siejkowski, A. Sillanpää, A. Sinha, G. Sironi, Vitalii Sliusar, A. Słowikowska, H. Sol, Andreas Specovius, S. Spencer, G. Spengler, A. Stamerra, S. Stanič, Ł. Stawarz, Stanislav Štefánik, Th. Stolarczyk, U. Straumann, T. Suomijärvi, Paweł Świerk, Tomasz Szepieniec, G. Tagliaferri, H. Tajima, Thomas Tam, F. Tavecchio, L. Taylor, Luis Tejedor, P. Temnikov, T. Terzić, V. Testa, L. Tibaldo, Carlos J. Todero Peixoto, F. Tokanai, Lenka Tománková, D. Tonev, D. F. Torres, G. Tosti, Luca Tosti, N. F. H. Tothill, F. Toussenel, G. Tovmassian, P. Trávnı́ček, C. Trichard, G. Umana, V. Vagelli, M. Valentino, B. Vallage, P. Vallania, Laura Valore, J. Vandenbroucke, G.S. Varner, G. Vasileiadis, V. V. Vassiliev, M. Vázquez Acosta, M. Vecchi, S. Vercellone, S. Vergani, G. Vettolani, A. Viana, C. Vigorito, Jacco Vink, V. Vitale, H. J. Voêlk, A. Vollhardt, S. Vorobiov, S. J. Wagner, R. Walter, F. Werner, R. White, A. Wierzcholska, Martin Will, D. A. Williams, R. Wischnewski, Lili Yang, T. Yoshida, T. Yoshikoshi, M. Zacharias, L. Zampieri, M. Zavrtanik, D. Zavrtanik, A. A. Zdziarski, A. Zech, H.-S. Zechlin, A. Zenin, В. И. Жданов, S. Zimmer, J. Zorn

Notice bibliographique

RevueAstroparticle Physics · 2019

Typearticle

Langueen

DomainePhysics and Astronomy

ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesHorizon 2020Argonne National LaboratoryComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaJapan Society for the Promotion of ScienceDeutsches Elektronen-SynchrotronCanadian Space AgencyIstituto Nazionale di Fisica NucleareMinistério da Ciência, Tecnologia, Inovações e ComunicaçõesState Committee of ScienceUniversitetet i OsloMax-Planck-GesellschaftCentre National de la Recherche ScientifiqueU.S. Department of EnergyFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyRegione LombardiaNarodowe Centrum NaukiConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFondazione CariploBundesministerium für Wissenschaft, Forschung und WirtschaftLeverhulme TrustEuropean CommissionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Research FoundationJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSScience and Technology Facilities CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUniversity of New South WalesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Sydney UniversityMinisterio de Economía y CompetitividadBundesministerium für Bildung und ForschungMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyRoyal Swedish Academy of SciencesPontificia Universidad Católica de ChileSeventh Framework ProgrammeMinisterio de Educación, Gobierno de ChileSveučilište Josipa Jurja Strossmayera u OsijekuIowa State UniversityUniversity of OxfordInstitute for Cosmic Ray Research, University of TokyoUniversity of LeicesterMonash UniversityIstituto Nazionale di AstrofisicaDurham UniversityVetenskapsrådetSmithsonian InstitutionBarnard CollegeHrvatska Zaklada za ZnanostUddannelses- og ForskningsministerietGeorgia Institute of TechnologyAgence Nationale de la RechercheSveučilište u ZagrebuCentro para el Desarrollo Tecnológico IndustrialNational Science Foundation

Mots-clésCherenkov Telescope ArrayPhysicsCherenkov radiationObservatoryMonte Carlo methodTelescopeAngular resolution (graph drawing)Gamma-ray astronomyEnergy (signal processing)AstronomyGamma rayAstrophysicsOpticsDetector

DOI10.1016/j.astropartphys.2019.04.001

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cherenkov Telescope Array (CTA) is the major next-generation observatory for ground-based very-high-energy gamma-ray astronomy. It will improve the sensitivity of current ground-based instruments by a factor of five to twenty, depending on the energy, greatly improving both their angular and energy resolutions over four decades in energy (from 20 GeV to 300 TeV). This achievement will be possible by using tens of imaging Cherenkov telescopes of three successive sizes. They will be arranged into two arrays, one per hemisphere, located on the La Palma island (Spain) and in Paranal (Chile). We present here the optimised and final telescope arrays for both CTA sites, as well as their foreseen performance, resulting from the analysis of three different large-scale Monte Carlo productions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,020

Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,003	0,021
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,002
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,002	0,002
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,006	0,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023

Tête enseignante GPT0,257

Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail

Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation

Domainenon disponible

GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69

Publié2019

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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