On the Accuracy of Underground Muon Intensity Calculations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cosmic-ray muons detected by deep underground and underwater detectors have served as an information source on the high-energy cosmic-ray spectrum and hadronic interactions in air showers for almost a century. The theoretical interest in underground muons has nearly faded away because space-borne experiments probe the cosmic-ray spectrum more directly, and accelerators provide precise measurements of hadron yields. However, underground muons probe unique hadron interaction energies and phase space, which are still inaccessible to present accelerator experiments. The cosmic-ray nucleon energies reach the hundred-TeV and PeV ranges, which are barely accessible with space-borne experiments. Our new calculation combines two modern computational tools: mceq for surface muon fluxes and proposal for underground transport. We demonstrate excellent agreement with measurements of cosmic-ray muon intensities underground within estimated errors. Beyond that, the precision of historical data turns out to be significantly smaller than our error estimates. This result shows that the sources of high-energy atmospheric lepton flux uncertainties at the surface or underground can be significantly constrained without taking more data or building new detectors. The reduction of uncertainties can be expected to impact data analyses at large-volume neutrino telescopes and be used for the design of future ton-scale direct dark matter detectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».