論文の概要: Application of Neural Networks for the Reconstruction of Supernova Neutrino Energy Spectra Following Fast Neutrino Flavor Conversions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17424v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 20:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 16:26:51.814523
• Title: Application of Neural Networks for the Reconstruction of Supernova Neutrino Energy Spectra Following Fast Neutrino Flavor Conversions
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの高速ニュートリノフレーバー変換による超新星ニュートリノエネルギースペクトル再構成への応用
• Authors: Sajad Abbar, Meng-Ru Wu, and Zewei Xiong
• Abstract要約: ニュートリノは超高密度の天体物理学環境で高速なフレーバー変換(FFC)を行うことができる。 このような多エネルギーニュートリノガス中のFFCの結果を予測するために、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neutrinos can undergo fast flavor conversions (FFCs) within extremely dense astrophysical environments such as core-collapse supernovae (CCSNe) and neutron star mergers (NSMs). In this study, we explore FFCs in a \emph{multi-energy} neutrino gas, revealing that when the FFC growth rate significantly exceeds that of the vacuum Hamiltonian, all neutrinos (regardless of energy) share a common survival probability dictated by the energy-integrated neutrino spectrum. We then employ physics-informed neural networks (PINNs) to predict the asymptotic outcomes of FFCs within such a multi-energy neutrino gas. These predictions are based on the first two moments of neutrino angular distributions for each energy bin, typically available in state-of-the-art CCSN and NSM simulations. Our PINNs achieve errors as low as $\lesssim6\%$ and $\lesssim 18\%$ for predicting the number of neutrinos in the electron channel and the relative absolute error in the neutrino moments, respectively.
• Abstract（参考訳）: ニュートリノは、核融合超新星(ccsne)や中性子星融合(nsms)のような非常に高密度の天体物理環境で高速フレーバー変換(ffc)を行うことができる。 本研究では,ffcの成長速度が真空ハミルトニアンのそれを大幅に上回ると,すべてのニュートリノ(エネルギーによらず)がエネルギー積分ニュートリノスペクトルによって引き起こされる共通の生存確率を共有することを明らかにした。 次に、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて、そのような多エネルギーニュートリノガス中のFFCの漸近効果を予測する。 これらの予測は、通常最先端のCCSNとNSMシミュレーションで利用できる各エネルギービンのニュートリノ角分布の最初の2つのモーメントに基づいている。 我々のピンは、それぞれ電子チャネル内のニュートリノの数とニュートリノモーメントにおける相対絶対誤差を予測するために、$\lesssim6\%$と$\lesssim 18\%$という低い誤差を達成する。

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