Towards mono-energetic virtual ν beam cross-section measurements: A feasibility study of ν-Ar interaction analysis with DUNE-PRISM
Cette étude de faisabilité démontre que le concept DUNE-PRISM peut utiliser un détecteur proche mobile pour construire des flux de neutrinos virtuels étroits, permettant des mesures indépendantes de modèles des sections efficaces de courants chargés de neutrinos muoniques avec une grande précision, bien que des expositions importantes soient nécessaires pour atteindre des incertitudes statistiques de l'ordre de quelques pour cent pour les mesures différentielles.
Auteurs originaux : DUNE Collaboration, S. Abbaslu, A. Abed Abud, R. Acciarri, L. P. Accorsi, M. A. Acero, M. R. Adames, G. Adamov, M. Adamowski, C. Adriano, F. Akbar, F. Alemanno, N. S. Alex, K. Allison, M. Alrashed, A. Alton, R. Alvarez, T. Alves, A. Aman, H. Amar, P. Amedo, J. Anderson, D. A. Andrade, C. Andreopoulos, M. Andreotti, M. P. Andrews, F. Andrianala, S. Andringa, F. Anjarazafy, S. Ansarifard, D. Antic, M. Antoniassi, A. Aranda-Fernandez, L. Arellano, E. Arrieta Diaz, M. A. Arroyave, M. Arteropons, J. Asaadi, M. Ascencio, A. Ashkenazi, D. Asner, L. Asquith, E. Atkin, D. Auguste, A. Aurisano, V. Aushev, D. Autiero, D. Ávila Gómez, M. B. Azam, F. Azfar, A. Back, J. J. Back, Y. Bae, I. Bagaturia, L. Bagby, D. Baigarashev, S. Balasubramanian, A. Balboni, P. Baldi, W. Baldini, J. Baldonedo, B. Baller, B. Bambah, F. Barao, D. Barbu, G. Barenboim, P. Barham Alzás, G. J. Barker, W. Barkhouse, G. Barr, A. Barros, N. Barros, D. Barrow, J. L. Barrow, A. Basharina-Freshville, A. Bashyal, V. Basque, M. Bassani, D. Basu, C. Batchelor, L. Bathe-Peters, J. B. R. Battat, F. Battisti, J. Bautista, F. Bay, J. L. L. Bazo Alba, J. F. Beacom, E. Bechetoille, B. Behera, E. Belchior, B. Bell, G. Bell, L. Bellantoni, G. Bellettini, V. Bellini, O. Beltramello, A. Belyaev, C. Benitez Montiel, D. Benjamin, F. Bento Neves, J. Berger, S. Berkman, J. Bermudez, J. Bernal, P. Bernardini, A. Bersani, E. Bertholet, E. Bertolini, S. Bertolucci, M. Betancourt, A. Betancur Rodríguez, Y. Bezawada, A. T. Bezerra, A. Bhat, V. Bhatnagar, M. Bhattacharjee, S. Bhattacharjee, M. Bhattacharya, S. Bhuller, B. Bhuyan, S. Biagi, J. Bian, K. Biery, B. Bilki, M. Bishai, A. Blake, F. D. Blaszczyk, G. C. Blazey, E. Blucher, B. Bogart, J. Boissevain, S. Bolognesi, T. Bolton, L. Bomben, M. Bonesini, C. Bonilla-Diaz, A. Booth, F. Boran, R. Borges Merlo, N. Bostan, G. Botogoske, B. Bottino, R. Bouet, J. Boza, J. Bracinik, B. Brahma, D. Brailsford, F. Bramati, A. Branca, A. Brandt, J. Bremer, S. J. Brice, V. Brio, C. Brizzolari, C. Bromberg, J. Brooke, A. Bross, G. Brunetti, M. B. Brunetti, N. Buchanan, H. Budd, J. Buergi, A. Bundock, D. Burgardt, S. Butchart, G. Caceres V., R. Calabrese, R. Calabrese, J. Calcutt, L. Calivers, E. Calvo, A. Caminata, A. F. Camino, W. Campanelli, A. Campani, A. Campos Benitez, N. Canci, J. Capó, I. Caracas, D. Caratelli, D. Carber, J. M. Carceller, G. Carini, B. Carlus, M. F. Carneiro, P. Carniti, I. Caro Terrazas, H. Carranza, N. Carrara, L. Carroll, T. Carroll, A. Carter, E. Casarejos, D. Casazza, J. F. Castaño Forero, F. A. Castaño, C. Castromonte, E. Catano-Mur, C. Cattadori, F. Cavalier, F. Cavanna, S. Centro, G. Cerati, C. Cerna, A. Cervelli, A. Cervera Villanueva, J. Chakrani, M. Chalifour, A. Chappell, A. Chatterjee, B. Chauhan, C. Chavez Barajas, H. Chen, M. Chen, W. C. Chen, Y. Chen, Z. Chen, D. Cherdack, S. S. Chhibra, C. Chi, F. Chiapponi, R. Chirco, N. Chitirasreemadam, K. Cho, S. Choate, G. Choi, D. Chokheli, P. S. Chong, B. Chowdhury, D. Christian, M. Chung, E. Church, M. F. Cicala, M. Cicerchia, V. Cicero, R. Ciolini, P. Clarke, G. Cline, A. G. Cocco, J. A. B. Coelho, A. Cohen, J. Collazo, J. Collot, H. Combs, J. M. Conrad, L. Conti, T. Contreras, M. Convery, K. Conway, S. Copello, P. Cova, C. Cox, L. Cremonesi, J. I. Crespo-Anadón, M. Crisler, E. Cristaldo, J. Crnkovic, G. Crone, R. Cross, A. Cudd, C. Cuesta, Y. Cui, F. Curciarello, D. Cussans, J. Dai, O. Dalager, W. Dallaway, R. D'Amico, H. da Motta, Z. A. Dar, R. Darby, L. Da Silva Peres, Q. David, G. S. Davies, S. Davini, J. Dawson, R. De Aguiar, P. Debbins, M. P. Decowski, A. de Gouvêa, P. C. De Holanda, P. De Jong, P. Del Amo Sanchez, G. De Lauretis, A. Delbart, M. Delgado, A. Dell'Acqua, G. Delle Monache, N. Delmonte, P. De Lurgio, G. De Matteis, J. R. T. de Mello Neto, A. P. A. De Mendonca, D. M. DeMuth, S. Dennis, C. Densham, P. Denton, G. W. Deptuch, A. De Roeck, V. De Romeri, J. P. Detje, J. Devine, K. Dhanmeher, R. Dharmapalan, M. Dias, A. Diaz, J. S. Díaz, F. Díaz, F. Di Capua, A. Di Domenico, S. Di Domizio, S. Di Falco, L. Di Giulio, P. Ding, L. Di Noto, E. Diociaiuti, G. Di Sciascio, V. Di Silvestre, C. Distefano, R. Di Stefano, R. Diurba, M. Diwan, Z. Djurcic, S. Dolan, M. Dolce, M. J. Dolinski, D. Domenici, S. Dominguez, S. Donati, S. Doran, D. Douglas, T. A. Doyle, F. Drielsma, D. Duchesneau, K. Duffy, K. Dugas, P. Dunne, B. Dutta, D. A. Dwyer, A. S. Dyshkant, S. Dytman, M. Eads, A. Earle, S. Edayath, D. Edmunds, J. Eisch, W. Emark, P. Englezos, A. Ereditato, T. Erjavec, C. O. Escobar, J. J. Evans, E. Ewart, A. C. Ezeribe, K. Fahey, A. Falcone, M. Fani', D. Faragher, C. Farnese, Y. Farzan, J. Felix, Y. Feng, M. Ferreira da Silva, G. Ferry, E. Fialova, L. Fields, P. Filip, A. Filkins, F. Filthaut, G. Fiorillo, M. Fiorini, S. Fogarty, W. Foreman, J. Fowler, J. Franc, K. Francis, D. Franco, J. Franklin, J. Freeman, J. Fried, A. Friedland, M. Fucci, S. Fuess, I. K. Furic, K. Furman, A. P. Furmanski, R. Gaba, A. Gabrielli, A. M Gago, F. Galizzi, H. Gallagher, M. Galli, N. Gallice, V. Galymov, E. Gamberini, T. Gamble, R. Gandhi, S. Ganguly, F. Gao, S. Gao, D. Garcia-Gamez, M. Á. García-Peris, F. Gardim, S. Gardiner, A. Gartman, A. Gauch, P. Gauzzi, S. Gazzana, G. Ge, N. Geffroy, B. Gelli, S. Gent, L. Gerlach, A. Ghosh, T. Giammaria, D. Gibin, I. Gil-Botella, A. Gioiosa, S. Giovannella, A. K. Giri, V. Giusti, D. Gnani, O. Gogota, S. Gollapinni, K. Gollwitzer, R. A. Gomes, L. S. Gomez Fajardo, D. Gonzalez-Diaz, J. Gonzalez-Santome, M. C. Goodman, S. Goswami, C. Gotti, J. Goudeau, C. Grace, E. Gramellini, R. Gran, P. Granger, C. Grant, D. R. Gratieri, G. Grauso, P. Green, S. Greenberg, W. C. Griffith, A. Gruber, K. Grzelak, L. Gu, W. Gu, V. Guarino, M. Guarise, R. Guenette, M. Guerzoni, D. Guffanti, A. Guglielmi, F. Y. Guo, A. Gupta, V. Gupta, G. Gurung, D. Gutierrez, P. Guzowski, M. M. Guzzo, S. Gwon, A. Habig, L. Haegel, R. Hafeji, L. Hagaman, A. Hahn, J. Hakenmüller, T. Hamernik, P. Hamilton, J. Hancock, M. Handley, F. Happacher, B. Harris, D. A. Harris, L. Harris, A. L. Hart, J. Hartnell, T. Hartnett, J. Harton, T. Hasegawa, C. M. Hasnip, R. Hatcher, S. Hawkins, J. Hays, M. He, A. Heavey, K. M. Heeger, A. Heindel, J. Heise, P. Hellmuth, L. Henderson, K. Herner, V. Hewes, A. Higuera, A. Himmel, E. Hinkle, L. R. Hirsch, J. Ho, J. Hoefken Zink, J. Hoff, A. Holin, T. Holvey, C. Hong, S. Horiuchi, G. A. Horton-Smith, R. Hosokawa, T. Houdy, B. Howard, R. Howell, I. Hristova, M. S. Hronek, H. Hua, J. Huang, R. G. Huang, X. Huang, Z. Hulcher, A. Hussain, G. Iles, N. Ilic, A. M. Iliescu, R. Illingworth, G. Ingratta, A. Ioannisian, M. Ismerio Oliveira, C. M. Jackson, V. Jain, E. James, W. Jang, B. Jargowsky, D. Jena, I. Jentz, C. Jiang, J. Jiang, A. Jipa, J. H. Jo, F. R. Joaquim, W. Johnson, C. Jollet, R. Jones, N. Jovancevic, M. Judah, C. K. Jung, K. Y. Jung, T. Junk, Y. Jwa, M. Kabirnezhad, A. C. Kaboth, I. Kadenko, O. Kalikulov, D. Kalra, M. Kandemir, S. Kar, G. Karagiorgi, G. Karaman, A. Karcher, Y. Karyotakis, S. P. Kasetti, L. Kashur, A. Kauther, N. Kazaryan, L. Ke, E. Kearns, P. T. Keener, K. J. Kelly, R. Keloth, E. Kemp, O. Kemularia, Y. Kermaidic, W. Ketchum, S. H. Kettell, N. Khan, A. Khvedelidze, D. Kim, J. Kim, M. J. Kim, S. Kim, B. King, M. King, M. Kirby, A. Kish, J. Klein, J. Kleykamp, A. Klustova, T. Kobilarcik, L. Koch, K. Koehler, L. W. Koerner, D. H. Koh, M. Kordosky, T. Kosc, V. A. Kostelecký, I. Kotler, W. Krah, R. Kralik, M. Kramer, F. Krennrich, T. Kroupova, S. Kubota, M. Kubu, V. A. Kudryavtsev, G. Kufatty, S. Kuhlmann, A. Kumar, J. Kumar, M. Kumar, P. Kumar, P. Kumar, S. Kumaran, J. Kunzmann, V. Kus, T. Kutter, J. Kvasnicka, T. Labree, M. Lachat, T. Lackey, I. Lalău, A. Lambert, B. J. Land, C. E. Lane, N. Lane, K. Lang, T. Langford, M. Langstaff, F. Lanni, J. Larkin, P. Lasorak, D. Last, A. Laundrie, G. Laurenti, E. Lavaut, H. Lay, I. Lazanu, R. LaZur, M. Lazzaroni, S. Leardini, J. Learned, T. LeCompte, G. Lehmann Miotto, R. Lehnert, M. Leitner, H. Lemoine, D. Leon Silverio, L. M. Lepin, J. -Y. Li, S. W. Li, Y. Li, R. Lima, C. S. Lin, D. Lindebaum, S. Linden, R. A. Lineros, A. Lister, B. R. Littlejohn, J. Liu, Y. Liu, S. Lockwitz, I. Lomidze, K. Long, J. Lopez, I. López de Rego, N. López-March, J. M. LoSecco, A. Lozano Sanchez, X. -G. Lu, K. B. Luk, X. Luo, E. Luppi, A. A. Machado, P. Machado, C. T. Macias, J. R. Macier, M. MacMahon, S. Magill, C. Magueur, K. Mahn, A. Maio, N. Majeed, A. Major, K. Majumdar, A. Malige, S. Mameli, M. Man, R. C. Mandujano, J. Maneira, S. Manly, K. Manolopoulos, M. Manrique Plata, S. Manthey Corchado, L. Manzanillas-Velez, E. Mao, M. Marchan, A. Marchionni, D. Marfatia, C. Mariani, J. Maricic, F. Marinho, A. D. Marino, T. Markiewicz, F. Das Chagas Marques, M. Marshak, C. M. Marshall, J. Marshall, L. Martina, J. Martín-Albo, D. A. Martinez Caicedo, M. Martinez-Casales, F. Martínez López, S. Martynenko, V. Mascagna, A. Mastbaum, M. Masud, F. Matichard, G. Matteucci, J. Matthews, C. Mauger, N. Mauri, K. Mavrokoridis, I. Mawby, F. Mayhew, T. McAskill, N. McConkey, B. McConnell, K. S. McFarland, C. McGivern, C. McGrew, A. McNab, C. McNulty, J. Mead, L. Meazza, V. C. N. Meddage, A. Medhi, M. Mehmood, B. Mehta, P. Mehta, F. Mei, P. Melas, L. Mellet, T. C. D. Melo, O. Mena, H. Mendez, D. P. Méndez, A. Menegolli, G. Meng, A. C. E. A. Mercuri, A. Meregaglia, M. D. Messier, S. Metallo, W. Metcalf, M. Mewes, H. Meyer, T. Miao, J. Micallef, A. Miccoli, G. Michna, R. Milincic, F. Miller, G. Miller, W. Miller, A. Minotti, L. Miralles Verge, C. Mironov, S. Miscetti, C. S. Mishra, P. Mishra, S. R. Mishra, D. Mladenov, I. Mocioiu, A. Mogan, R. Mohanta, T. A. Mohayai, N. Mokhov, J. Molina, L. Molina Bueno, E. Montagna, A. Montanari, C. Montanari, D. Montanari, D. Montanino, L. M. Montaño Zetina, M. Mooney, A. F. Moor, M. Moore, Z. Moore, D. Moreno, G. Moreno-Granados, O. Moreno-Palacios, L. Morescalchi, C. Morris, E. Motuk, C. A. Moura, G. Mouster, W. Mu, L. Mualem, J. Mueller, M. Muether, F. Muheim, A. Muir, Y. Mukhamejanov, A. Mukhamejanova, M. Mulhearn, D. Munford, L. J. Munteanu, H. Muramatsu, J. Muraz, M. Murphy, T. Murphy, A. Mytilinaki, J. Nachtman, Y. Nagai, S. Nagu, D. Naples, S. Narita, J. Nava, A. Navrer-Agasson, N. Nayak, M. Nebot-Guinot, A. Nehm, J. K. Nelson, O. Neogi, J. Nesbit, M. Nessi, D. Newbold, M. Newcomer, D. Newmark, R. Nichol, F. Nicolas-Arnaldos, A. Nielsen, A. Nikolica, J. Nikolov, E. Niner, X. Ning, K. Nishimura, A. Norman, A. Norrick, P. Novella, A. Nowak, J. A. Nowak, M. Oberling, J. P. Ochoa-Ricoux, S. Oh, S. B. Oh, A. Olivier, T. Olson, Y. Onel, Y. Onishchuk, A. Oranday, M. Osbiston, J. A. Osorio Vélez, L. O'Sullivan, L. Otiniano Ormachea, L. Pagani, G. Palacio, O. Palamara, S. Palestini, J. M. Paley, M. Pallavicini, C. Palomares, S. Pan, M. Panareo, P. Panda, V. Pandey, W. Panduro Vazquez, E. Pantic, V. Paolone, A. Papadopoulou, R. Papaleo, D. Papoulias, S. Paramesvaran, J. Park, S. Parke, S. Parsa, S. Parveen, M. Parvu, D. Pasciuto, S. Pascoli, L. Pasqualini, J. Pasternak, G. Patel, J. L. Paton, C. Patrick, L. Patrizii, R. B. Patterson, T. Patzak, A. Paudel, J. Paul, L. Paulucci, Z. Pavlovic, G. Pawloski, D. Payne, A. Peake, V. Pec, E. Pedreschi, S. J. M. Peeters, W. Pellico, E. Pennacchio, A. Penzo, O. L. G. Peres, Y. F. Perez Gonzalez, L. Pérez-Molina, C. Pernas, J. Perry, D. Pershey, G. Pessina, G. Petrillo, C. Petta, R. Petti, M. Pfaff, V. Pia, G. M. Piacentino, L. Pickering, L. Pierini, F. Pietropaolo, V. L. Pimentel, G. Pinaroli, S. Pincha, J. Pinchault, K. Pitts, P. Plesniak, K. Pletcher, K. Plows, C. Pollack, T. Pollmann, F. Pompa, X. Pons, N. Poonthottathil, V. Popov, F. Poppi, J. Porter, L. G. Porto Paixão, M. Potekhin, M. Pozzato, R. Pradhan, T. Prakash, M. Prest, F. Psihas, D. Pugnere, D. Pullia, X. Qian, J. Queen, J. L. Raaf, M. Rabelhofer, V. Radeka, J. Rademacker, F. Raffaelli, A. Rafique, A. Rahe, S. Rajagopalan, M. Rajaoalisoa, I. Rakhno, L. Rakotondravohitra, M. A. Ralaikoto, L. Ralte, M. A. Ramirez Delgado, B. Ramson, S. S. Randriamanampisoa, A. Rappoldi, G. Raselli, T. Rath, P. Ratoff, R. Ray, H. Razafinime, R. F. Razakamiandra, E. M. Rea, J. S. Real, B. Rebel, R. Rechenmacher, J. Reichenbacher, S. D. Reitzner, E. Renner, S. Repetto, S. Rescia, F. Resnati, C. Reynolds, M. Ribas, S. Riboldi, C. Riccio, G. Riccobene, J. S. Ricol, M. Rigan, A. Rikalo, E. V. Rincón, A. Ritchie-Yates, D. Rivera, A. Robert, A. Roberts, E. Robles, M. Roda, D. Rodas Rodríguez, M. J. O. Rodrigues, J. Rodriguez Rondon, S. Rosauro-Alcaraz, P. Rosier, D. Ross, M. Rossella, M. Ross-Lonergan, T. Rotsy, N. Roy, P. Roy, P. Roy, C. Rubbia, D. Rudik, A. Ruggeri, G. Ruiz Ferreira, K. Rushiya, B. Russell, S. Sacerdoti, N. Saduyev, S. K. Sahoo, N. Sahu, S. Sakhiyev, P. Sala, G. Salmoria, S. Samanta, M. C. Sanchez, A. Sánchez-Castillo, P. Sanchez-Lucas, D. A. Sanders, S. Sanfilippo, D. Santoro, N. Saoulidou, P. Sapienza, I. Sarcevic, I. Sarra, G. Savage, V. Savinov, G. Scanavini, A. Scanu, A. Scaramelli, T. Schefke, H. Schellman, S. Schifano, P. Schlabach, D. Schmitz, A. W. Schneider, K. Scholberg, A. Schroeder, A. Schukraft, B. Schuld, S. Schwartz, A. Segade, E. Segreto, A. Selyunin, C. R. Senise, J. Sensenig, S. H. Seo, D. Seppela, M. H. Shaevitz, P. Shanahan, P. Sharma, R. Kumar, S. Sharma Poudel, K. Shaw, T. Shaw, K. Shchablo, J. Shen, C. Shepherd-Themistocleous, J. Shi, W. Shi, S. Shin, S. Shivakoti, A. Shmakov, I. Shoemaker, D. Shooltz, R. Shrock, M. Siden, J. Silber, L. Simard, J. Sinclair, G. Sinev, Jaydip Singh, J. Singh, L. Singh, P. Singh, V. Singh, S. Singh Chauhan, R. Sipos, C. Sironneau, G. Sirri, K. Siyeon, K. Skarpaas, J. Smedley, J. Smith, P. Smith, J. Smolik, M. Smy, M. Snape, E. L. Snider, P. Snopok, M. Soares Nunes, H. Sobel, M. Soderberg, H. Sogarwal, C. J. Solano Salinas, S. Söldner-Rembold, N. Solomey, V. Solovov, W. E. Sondheim, M. Sorbara, M. Sorel, J. Soto-Oton, A. Sousa, K. Soustruznik, D. Souza Correia, F. Spinella, J. Spitz, N. J. C. Spooner, D. Stalder, M. Stancari, L. Stanco, J. Steenis, R. Stein, H. M. Steiner, A. F. Steklain Lisbôa, J. Stewart, B. Stillwell, J. Stock, T. Stokes, T. Strauss, L. Strigari, A. Stuart, J. G. Suarez, J. Subash, A. Surdo, L. Suter, A. Sutton, K. Sutton, Y. Suvorov, R. Svoboda, S. K. Swain, C. Sweeney, B. Szczerbinska, A. M. Szelc, A. Sztuc, A. Taffara, N. Talukdar, J. Tamara, H. A. Tanaka, S. Tang, N. Taniuchi, A. M. Tapia Casanova, A. Tapper, S. Tariq, E. Tatar, R. Tayloe, A. M. Teklu, K. Tellez Giron Flores, J. Tena Vidal, P. Tennessen, M. Tenti, K. Terao, F. Terranova, G. Testera, T. Thakore, A. Thea, S. Thomas, A. Thompson, C. Thorpe, S. C. Timm, E. Tiras, V. Tishchenko, S. Tiwari, N. Todorović, L. Tomassetti, A. Tonazzo, D. Torbunov, D. Torres Muñoz, M. Torti, M. Tortola, Y. Torun, N. Tosi, D. Totani, M. Toups, C. Touramanis, V. Trabattoni, D. Tran, J. Trevor, E. Triller, S. Trilov, D. Trotta, J. Truchon, D. Truncali, W. H. Trzaska, Y. Tsai, Y. -T. Tsai, Z. Tsamalaidze, K. V. Tsang, N. Tsverava, S. Z. Tu, S. Tufanli, C. Tunnell, J. Turner, M. Tuzi, M. Tzanov, M. A. Uchida, J. Ureña González, J. Urheim, T. Usher, H. Utaegbulam, S. Uzunyan, M. R. Vagins, P. Vahle, G. A. Valdiviesso, E. Valencia, R. Valentim, Z. Vallari, E. Vallazza, J. W. F. Valle, R. Van Berg, D. V. Forero, A. Vannozzi, M. Van Nuland-Troost, F. Varanini, D. Vargas Oliva, N. Vaughan, K. Vaziri, A. Vázquez-Ramos, J. Vega, J. Vences, S. Ventura, A. Verdugo, M. Verzocchi, K. Vetter, M. Vicenzi, H. Vieira de Souza, C. Vignoli, C. Vilela, E. Villa, S. Viola, B. Viren, G. V. Stenico, R. Vizarreta, A. P. Vizcaya Hernandez, S. Vlachos, G. Vorobyev, Q. Vuong, A. V. Waldron, L. Walker, H. Wallace, M. Wallach, J. Walsh, T. Walton, L. Wan, B. Wang, H. Wang, J. Wang, M. H. L. S. Wang, X. Wang, Y. Wang, D. Warner, L. Warsame, M. O. Wascko, D. Waters, A. Watson, K. Wawrowska, A. Weber, C. M. Weber, M. Weber, H. Wei, A. Weinstein, S. Westerdale, M. Wetstein, K. Whalen, A. J. 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Imaginez que l'univers soit rempli de particules fantômes appelées neutrinos. Ces minuscules voyageurs traversent tout — les étoiles, les planètes et même votre corps — sans jamais dire bonjour ni laisser la moindre trace. Ils sont si insaisissables que tenter d'en attraper un revient à essayer de saisir un grain de sable spécifique sur une plage pendant un ouragan. Les scientifiques ont construit de gigantesques détecteurs profondément sous terre pour capturer ces fantômes, espérant comprendre pourquoi l'univers est composé de matière plutôt que d'avoir été balayé par l'antimatière. Mais il y a un piège : pour comprendre le neutrino, les scientifiques doivent d'abord comprendre comment il percute les atomes. C'est comme essayer de comprendre comment une bille se déplace en regardant son impact sur une table de billard, mais la table elle-même serait faite de gelée qui change de forme à chaque fois qu'on la touche.
Pendant longtemps, les scientifiques sont restés dans le brouillard. Ils savent que les neutrinos arrivent dans un mélange chaotique d'énergies, comme une station de radio diffusant toutes les chansons en même temps. Lorsqu'ils mesurent la fréquence à laquelle un neutrino frappe un atome, ils obtiennent un résultat moyen, ce qui brouille les détails. C'est comme essayer de goûter un ragoût complexe mais n'obtenir qu'une cuillerée qui mélange tous les ingrédients ensemble ; on ne peut pas dire si le sel est trop présent ou s'il manque du poivre. Pour corriger cela, ils doivent isoler des « saveurs » spécifiques d'énergie de neutrinos, mais la nature ne leur offre pas de faisceaux nets à énergie unique. C'est là qu'intervient la nouvelle étude, proposant une astuce ingénieuse pour transformer un mélange chaotique en une note claire et unique.
Le document que vous allez lire est une « étude de faisabilité », une façon élégante de dire : « Voyons si cette idée folle fonctionne réellement en lançant une simulation ultra-détaillée ». L'équipe derrière l'expérience DUNE (Deep Underground Neutrino Experiment) étudie un concept appelé DUNE-PRISM. Imaginez une caméra géante et mobile qui peut glisser d'avant en arrière autour d'un faisceau de neutrinos. À mesure que la caméra se déplace selon différents angles, la « vue » du faisceau de neutrinos change ; certains angles montrent principalement des neutrinos à basse énergie, d'autres des neutrinos à haute énergie. Les scientifiques ont réalisé qu'en mélangeant mathématiquement les données de tous ces angles différents, ils pourraient créer un faisceau « virtuel ». C'est comme prendre une photo floue d'une foule sous dix angles différents et utiliser un ordinateur pour les assembler afin d'obtenir une photo parfaitement nette d'une seule personne.
Dans cette étude, les chercheurs ont simulé ce qui se passerait s'ils utilisaient cette configuration DUNE-PRISM pour mesurer comment les neutrinos interagissent avec les atomes d'Argon. Ils n'ont pas encore construit la machine ni lancé l'expérience ; ils ont construit un double numérique parfait de celle-ci dans un ordinateur. Ils ont supposé que le détecteur était « presque parfait », ce qui signifie qu'il pourrait voir chaque particule sans aucun bug, afin de voir si les mathématiques seules pouvaient faire le travail. Les résultats sont prometteurs : la simulation suggère qu'en utilisant ces faisceaux virtuels, ils peuvent mesurer la « section efficace » (un terme savant pour désigner la probabilité d'une collision) avec une clarté bien plus grande que jamais auparavant. Ils ont découvert qu'ils pouvaient isoler des neutrinos avec des énergies très spécifiques, créant des « flux virtuels » étroits de moins de 100 MeV de large. Cela permet de voir les détails de l'interaction, comme la différence entre une tape légère et un coup dur, ce qui était auparavant impossible avec les faisceaux larges et désordonnés.
Cependant, l'article prend soin de ne pas crier « Nous avons réussi ! » pour autant. Comme il s'agit d'une simulation, les auteurs suggèrent que, si la méthode fonctionne en théorie, le monde réel pourrait être plus complexe. Ils ont constaté que pour obtenir des mesures très précises des détails infimes (les sections efficaces différentielles), il faudrait une quantité énorme de données — peut-être faire fonctionner l'expérience pendant environ 10 ans. Ils ont également noté que, bien qu'ils puissent obtenir une image très claire de la forme globale de l'interaction, le nombre exact de collisions (la normalisation) présente encore une certaine incertitude, principalement à cause de la variation du faisceau de neutrinos lui-même. Mais l'idée principale est que cette astuce du « faisceau virtuel » pourrait débloquer une nouvelle façon de voir les neutrinos, transformant une tempête de données floue et confuse en une carte nette et lisible de la façon dont ces particules fantômes se comportent. C'est une preuve de concept qui dit : « Si nous construisons ce détecteur mobile et utilisons ces mathématiques, nous pourrons peut-être enfin entendre clairement le murmure du neutrino ».
Résumé technique : Vers des mesures de section efficace de faisceaux de ν virtuels mono-énergétiques
Énoncé du problème
Des mesures précises des sections efficaces de l'interaction neutrino-noyau sont cruciales pour la prochaine génération d'expériences d'oscillation de neutrinos basées sur des accélérateurs, telles que DUNE et Hyper-Kamiokande. Les modèles actuels décrivant ces interactions souffrent de déficiences significatives, pourtant les contraintes expérimentales sont souvent limitées car les mesures sont moyennées sur des flux de neutrinos larges (largeurs de centaines de MeV à un GeV). Cet étalement par moyenne occulte les caractéristiques fines de la section efficace, telles que les pics quasi-élastiques (CCQE) et résonnants, ce qui rend difficile la distinction entre les inexactitudes du modèle et les incertitudes de flux. De plus, les mesures existantes de neutrinos mono-énergétiques sont restreintes à des énergies très basses (par exemple, à partir de sources de décoissance au repos) ou manquent de normalisation de flux précise. Bien que les expériences de diffusion électronique puissent sonder la physique nucléaire avec un contrôle précis de l'énergie, elles ne peuvent pas contraindre la composante axiale-vectorielle de l'interaction faible, ce qui est essentiel pour la physique des neutrinos.
Méthodologie
Cette étude examine la faisabilité de l'utilisation du concept DUNE-PRISM (Precision Reaction Independent Spectrum Measurement) pour construire des « flux virtuels » qui imitent des faisceaux mono-énergétiques. La méthodologie implique :
- Configuration de la simulation : Une simulation des interactions de neutrinos muoniques à courant chargé sur une cible d'argon a été réalisée en utilisant le générateur d'événements NuWro 19.02.1. La simulation a supposé un détecteur « presque parfait » (sans étalement, pertes d'efficacité ou bruits de fond) afin d'isoler les limites systématiques liées aux statistiques et au flux de la méthode.
- Construction du flux virtuel : Le détecteur proche de DUNE peut se déplacer sur 58 positions hors axe différentes (0 à 3,32 degrés). L'étude utilise des combinaisons linéaires de flux provenant de ces positions pour synthétiser des spectres de flux étroits et personnalisés (flux virtuels).
- Les flux cibles ont été définis comme des distributions gaussiennes avec un écart-type de 70 MeV, centrées à des énergies comprises entre 0,5 GeV et 1,75 GeV.
- Une technique de régularisation de Tikhonov a été appliquée aux coefficients de la combinaison linéaire pour supprimer les fluctuations statistiques importantes (variance) qui surviennent lors de l'annulation de poids positifs et négatifs importants, au prix d'un élargissement léger du flux virtuel résultant.
- Extraction de la section efficace :
- Sections efficaces intégrées : Calculées en pondérant les taux d'événements provenant de différentes positions hors axe selon les coefficients dérivés. Pour atténuer les biais dus aux « bosses » non gaussiennes dans les queues des flux virtuels (qui sont des artefacts de la plage hors axe finie), un seuil lâche sur la somme des énergies des particules sortantes visibles (4 GeV) a été appliqué.
- Sections efficaces différentielles : Mesurées en fonction de l'énergie de transfert reconstruite (ωreco=E~ν−Elepton).
- Analyse d'incertitude : Les incertitudes ont été évaluées à l'aide d'ensembles de Monte Carlo de type « toy ». Les incertitudes statistiques ont été dérivées des fluctuations de Poisson. Les incertitudes systématiques incluaient 13 composants de la ligne de faisceau (par exemple, courant de l'entonnoir, densité de la cible) et des variations de la section efficace de production de hadrons, représentées par 20 composantes principales. Les corrélations entre les bacs (bins) et les différentes mesures de flux virtuels ont été explicitement calculées.
Résultats clés
- Sections efficaces intégrées : L'étude démontre que DUNE-PRISM peut mesurer des sections efficaces inclusives intégrées avec des incertitudes totales (statistiques + systématiques) allant de 9,0 % à 11,6 % sur un plan de fonctionnement d'environ 2,5 ans. En ne considérant que la forme de la distribution (en excluant les incertitudes de normalisation), l'incertitude combinée s'améliore pour atteindre 3,8 %–7,2 %. Les mesures suivent de près la section efficace réelle prédite par le générateur NuWro, particulièrement lorsque le seuil d'énergie est appliqué pour éliminer les artefacts de la queue de haute énergie.
- Sections efficaces différentielles : La simulation des mesures de la section efficace différentielle (dσ/dωreco) pour trois flux virtuels montre la capacité de résoudre des structures distinctes, telles que la séparation entre les pics CCQE et résonnants (RES), qui sont typiquement lissées dans les faisceaux à large bande. Avec un plan de fonctionnement d'environ 10 ans, les incertitudes de forme (excluant la normalisation) restent inférieures à 9 % dans la région cinématiquement autorisée.
- Corrélations : L'analyse révèle de fortes corrélations entre les bacs de mesure, principalement pilotées par les incertitudes de normalisation du flux. Cependant, les incertitudes de forme restent relativement indépendantes de la normalisation globale du flux.
Signification et affirmations
L'article présente ce travail comme une première étude de faisabilité démontrant que DUNE-PRISM peut efficacement contraindre les modèles d'interaction de neutrinos en créant des flux virtuels étroits. Les auteurs affirment :
- Indépendance vis-à-vis du modèle : Contrairement aux mesures traditionnelles à large bande ou à la méthode de « faible-ν », cette approche permet de mesurer les sections efficaces en fonction de l'énergie du neutrino avec une dépendance minimale vis-à-vis du modèle d'interaction utilisé pour la reconstruction. La dépendance primaire se déplace vers le modèle de flux, qui est mieux contraint par la technique PRISM.
- Accès à de nouvelles observables : La méthode permet la mesure de variables cinématiques, telles que le transfert d'énergie, avec une résolution typiquement réservée aux expériences de diffusion électronique. Cela offre une opportunité unique d'étudier les effets nucléaires pertinents pour la physique des oscillations de DUNE.
- Faisabilité : Bien que l'étude actuelle suppose des conditions de détecteur idéales et souligne que des expositions importantes (plans de fonctionnement pluriannuels) sont nécessaires pour les mesures différentielles avec des incertitudes statistiques de l'ordre de quelques pourcents, les résultats suggèrent que les mesures de sections efficaces intégrées avec des incertitudes de forme inférieures à 10 % sont réalisables au cours des premières années de fonctionnement de DUNE-PRISM.
Les auteurs soulignent que cette étude ne prétend pas avoir optimisé la construction du flux virtuel ou le plan de fonctionnement ; elle établit plutôt la preuve de concept selon laquelle de telles mesures sont possibles et que l'optimisation des coefficients, de la régularisation et des formes de flux cibles pourrait considérablement améliorer la précision.
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