A convolutional neural network based cascade reconstruction for the IceCube Neutrino Observatory

Abbasi, R.; Ackermann, M.; Adams, J.; Aguilar, J. A.; Ahlers, M.; Ahrens, M.; Alispach, C.; Alves, Jr, A.A.; Amin, N. M.; An, R.; Andeen, K.; Anderson, T.; Ansseau, I.; Anton, G.; Argüelles, C.; Axani, S.; Bai, X.; Balagopal, A. V.; Barbano, A.; Barwick, S. W.; Bastian, B.; Basu, V.; Baum, V.; Baur, S.; Bay, R.; Beatty, J. J.; Becker, K.-H.; Tjus, J. B.; Bellenghi, C.; BenZvi, S.; Berley, D.; Bernardini, E.; Besson, D. Z.; Binder, G.; Bindig, D.; Blaufuss, E.; Blot, S.; Böser, S.; Botner, O.; Böttcher, J.; Bourbeau, E.; Bourbeau, J.; Bradascio, F.; Braun, J.; Bron, S.; Brostean-Kaiser, J.; Burgman, A.; Busse, R. S.; Campana, M. A.; Chen, C.; Chirkin, D.; Choi, S.; Clark, B. A.; Clark, K.; Classen, L.; Coleman, A.; Collin, G. H.; Conrad, J. M.; Coppin, P.; Correa, P.; Cowen, D. F.; Cross, R.; Dave, P.; Clercq, C. D.; DeLaunay, J. J.; Dembinski, H.; Deoskar, K.; Ridder, S. D.; Desai, A.; Desiati, P.; Vries, K. D. de; Wasseige, G. de; With, M. de; DeYoung, T.; Dharani, S.; Diaz, A.; Díaz-Vélez, J. C.; Dujmovic, H.; Dunkman, M.; DuVernois, M. A.; Dvorak, E.; Ehrhardt, T.; Eller, P.; Engel, R.; Evans, J.; Evenson, P. A.; Fahey, S.; Fazely, A. R.; Fiedlschuster, S.; Fienberg, A. T.; Filimonov, K.; Finley, C.; Fischer, L.; Fox, D.; Franckowiak, A.; Friedman, E.; Fritz, A.; Fürst, P.; Gaisser, T. K.; Gallagher, J.; Ganster, E.; Garrappa, S.; Gerhardt, L.; Ghadimi, A.; Glaser, C.; Glauch, T.; Glüsenkamp, T.; Goldschmidt, A.; Gonzalez, J. G.; Goswami, S.; Grant, D.; Grégoire, T.; Griffith, Z.; Griswold, S.; Gündüz, M.; Haack, C.; Hallgren, A.; Halliday, R.; Halve, L.; Halzen, F.; Minh, M. H.; Hanson, K.; Hardin, J.; Harnisch, A. A.; Haungs, A.; Hauser, S.; Hebecker, D.; Helbing, K.; Henningsen, F.; Hettinger, E. C.; Hickford, S.; Hignight, J.; Hill, C.; Hill, G. C.; Hoffman, K. D.; Hoffmann, R.; Hoinka, T.; Hokanson-Fasig, B.; Hoshina, K.; Huang, F.; Huber, M.; Huber, T.; Hultqvist, K.; Hünnefeld, M.; Hussain, R.; In, S.; Iovine, N.; Ishihara, A.; Jansson, M.; Japaridze, G. S.; Jeong, M.; Jones, B. J. P.; Joppe, R.; Kang, D.; Kang, W.; Kang, X.; Kappes, A.; Kappesser, D.; Karg, T.; Karl, M.; Karle, A.; Katz, U.; Kauer, M.; Kellermann, M.; Kelley, J. L.; Kheirandish, A.; Kim, J.; Kin, K.; Kintscher, T.; Kiryluk, J.; Klein, S. R.; Koirala, R.; Kolanoski, H.; Köpke, L.; Kopper, C.; Kopper, S.; Koskinen, D. J.; Koundal, P.; Kovacevich, M.; Kowalski, M.; Krings, K.; Krückl, G.; Kurahashi, N.; Kyriacou, A.; Gualda, C. L.; Lanfranchi, J. L.; Larson, M. J.; Lauber, F.; Lazar, J. P.; Leonard, K.; Leszczyńska, A.; Li, Y.; Liu, Q. R.; Lohfink, E.; Mariscal, C. J. L.; Lu, L.; Lucarelli, F.; Ludwig, A.; Luszczak, W.; Lyu, Y.; Ma, W. Y.; Madsen, J.; Mahn, K. B. M.; Makino, Y.; Mallik, P.; Mancina, S.; Mariş, I. C.; Maruyama, R.; Mase, K.; McNally, F.; Meagher, K.; Medina, A.; Meier, M.; Meighen-Berger, S.; Merz, J.; Micallef, J.; Mockler, D.; Momenté, G.; Montaruli, T.; Moore, R. W.; Morik, K.; Morse, R.; Moulai, M.; Naab, R.; Nagai, R.; Naumann, U.; Necker, J.; Nguyên, L. V.; Niederhausen, H.; Nisa, M. U.; Nowicki, S. C.; Nygren, D. R.; Pollmann, A. O.; Oehler, M.; Olivas, A.; O’Sullivan, E.; Pandya, H.; Pankova, D. V.; Park, N.; Parker, G. K.; Paudel, E. N.; Peiffer, P.; Heros, C. P. de los; Philippen, S.; Pieloth, D.; Pieper, S.; Pizzuto, A.; Plum, M.; Popovych, Y.; Porcelli, A.; Rodriguez, M. P.; Price, P. B.; Pries, B.; Przybylski, G. T.; Raab, C.; Raissi, A.; Rameez, M.; Rawlins, K.; Rea, I. C.; Rehman, A.; Reimann, R.; Renschler, M.; Renzi, G.; Resconi, E.; Reusch, S.; Rhode, W.; Richman, M.; Riedel, B.; Robertson, S.; Roellinghoff, G.; Rongen, M.; Rott, C.; Ruhe, T.; Ryckbosch, D.; Cantu, D. R.; Safa, I.; Herrera, S. E. S.; Sandrock, A.; Sandroos, J.; Santander, M.; Sarker, S.; Sarkar, S.; Satalecka, K.; Scharf, M.; Schaufel, M.; Schieler, H.; Schlunder, P.; Schmidt, T.; Schneider, A.; Schneider, J.; Schröder, F. G.; Schumacher, L.; Sclafani, S.; Seckel, D.; Seunarine, S.; Sharma, A.; Shefali, S.; Silva, M.; Skrzypek, B.; Smithers, B.; Snihur, R.; Soedingrekso, J.; Soldin, D.; Spiczak, G. M.; Spiering, C.; Stachurska, J.; Stamatikos, M.; Stanev, T.; Stein, R.; Stettner, J.; Steuer, A.; Stezelberger, T.; Stokstad, R. G.; Stürwald, T.; Stuttard, T.; Sullivan, G. W.; Taboada, I.; Tenholt, F.; Ter-Antonyan, S.; Tilav, S.; Tischbein, F.; Tollefson, K.; Tomankova, L.; Tönnis, C.; Toscano, S.; Tosi, D.; Trettin, A.; Tselengidou, M.; Tung, C. F.; Turcati, A.; Turcotte, R.; Turley, C. F.; Twagirayezu, J. P.; Ty, B.; Elorrieta, M. A. U.; Valtonen-Mattila, N.; Vandenbroucke, J.; Eijk, D. van; Eijndhoven, N. van; Vannerom, D.; Santen, J. van; Verpoest, S.; Vraeghe, M.; Walck, C.; Wallace, A.; Watson, T. B.; Weaver, C.; Weindl, A.; Weiss, M. J.; Weldert, J.; Wendt, C.; Werthebach, J.; Weyrauch, M.; Whelan, B. J.; Whitehorn, N.; Wiebe, K.; Wiebusch, C. H.; Williams, D. R.; Wolf, M.; Woschnagg, K.; Wrede, G.; Wulff, J.; Xu, X. W.; Xu, Y.; Yanez, J. P.; Yoshida, S.; Yuan, T.; Zhang, Z.; The IceCube collaboration

doi:10.1088/1748-0221/16/07/P07041

A convolutional neural network based cascade reconstruction for the IceCube Neutrino Observatory

Abbasi, R.; Ackermann, M.; Adams, J.; Aguilar, J. A.; Ahlers, M.; Ahrens, M.; Alispach, C.; Alves, Jr, A.A.; Amin, N. M.; An, R.; Andeen, K.; Anderson, T.; Ansseau, I.; Anton, G.; Argüelles, C.; Axani, S.; Bai, X.; Balagopal, A. V.; Barbano, A.; ... mehr

Externe Links

Download

Originalveröffentlichung
DOI: 10.1088/1748-0221/16/07/P07041

Scopus
Zitationen: 32

Web of Science

Dimensions
Zitationen: 38

Export

Statistiken

Seitenaufrufe: 26
seit 06.09.2021

Zugehörige Institution(en) am KIT	Institut für Astroteilchenphysik (IAP)
Publikationstyp	Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr	2021
Sprache	Englisch
Identifikator	ISSN: 1748-0221 KITopen-ID: 1000136988
HGF-Programm	51.13.04 (POF IV, LK 01) Kosmische Strahlung Technologien
Erschienen in	Journal of Instrumentation
Verlag	Institute of Physics Publishing Ltd (IOP Publishing Ltd)
Band	16
Heft	7
Seiten	Article no: P07041
Nachgewiesen in	Dimensions Web of Science Scopus

Repository KITopen

A convolutional neural network based cascade reconstruction for the IceCube Neutrino Observatory