argo实验中gamma%2f强子区分方法研究

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1、原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：蒸迄盗霞Et关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。

2、(保密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名：店雌导师签名：轴经日山东大学硕十学位论文摘要宇宙线的起源和加速机制是宇宙线物理研究中未被解决的问题，通过测量来自于确定天体方向的宇宙线的特征可为该问题的解决提供实验上的依据。带电的宇宙线粒子在宇宙空间传输过程中会由于空间磁场的影响而发生偏转，而Y光子的方向不受空间磁场的影响，能直接给出产生源的相关信息，因此y射线在宇宙线研究中具有非常重要的地位。但是Y射线的探测受到由普通宇宙射线组成的高本底的影响，这些本底宇宙线的流强比Y射线的流强要高三个数量级。因此如何有效地排除宇宙线中的强子成分，降低本底，提高Y射线观测的信噪比，是地面宇宙线

3、实验研究中的重要课题。中意合作的羊八井ARGO实验采用了由阻性板探测器RPC(ResistivePlateChamber)所组成的“地毯式”阵列，可以比较精确地测量到达观测平面处的广延空气簇射(EAS)粒子的空间和时间分布，这些信息可用于区分原初Y和强子所产生的空气簇射。本论文的主要目的是探讨如何利用ARGo探测器阵列所测得的EAS粒子在观测面上的时空分布信息来分辨原初Y和强子。为此，用MonteCarlo模拟程序产生了一批由Y和质子引起的EAS事例，并模拟了EAS粒子在ARGO探测器中的传输过程及探测器的响应。利用这些模拟数据对EAS粒子在观测面处的空间分布结构进行了分析，

4、得到了5个可用于区分Y射线和原初强子簇射的特征量：次级粒子密度分布沿x和Y方向的均方根(RMS)、加权平均横向分布宽度、平均最小树长度和反映粒子密度横向分布偏度的量。以这些特征量作为输入，并利用TMVA(ToolkitforMultivariateAnalysis)软件包所提供的矩形截断方法(R∞tangularcut)、似然函数方法(Likelihoodmethod)和人工神经网络方法(Artificialneuronnetwork)进行了多参量的分析，从而实现对Y和强子簇射的分辨。5lIJ东人学硕十学位论文测试结果表明，利用上述方法，在对强子簇射的排斥率达N75％的条件下

5、，对7簇射的挑选率可达N80％以上。最高品质因子为2．06。另外，通过对三种多参量分析方法的比较得出用人工神经网络方法效果更好。关键词：甚高能，广延大气簇射，特征量，品质因子，人工神经网络6!坐至查兰竺主兰丝丝苎ABSTRACTTheoriginandaccelerationmechanismofthecosmicraysaretheunsolvedproblemsincosmicrayphysics．Themeasurementofthecharacteristicsofcosmicraysfromcertainas'trophy’sicalsourcescanprovid

6、eexperimentalinformationforsolvingtheseproblems．Chargedcosmicrayparticlesaredeflectedbytheinterstellarmagneticfieldbeforereachingtheearth，losingthedirectioninformationofthesourceswhichtheyoriginated．T-rays撇notaffectedbytheinterstellarmagneticfield，sotheycarrythedirectioninformationofthesour

7、ceswhichproducedthem．Forthisreason，theTraysplayaveryimportantruleinthecosmicrayphysicsstudy．However,Traydetectionsuffersfromthehugebackgroundconstitutedbyordinarycosmicrays，whosefluxis3ordersofmagnitudelargerthanthetypical-rayemitterflux．Soeffectivey／ha&