論文の概要: A Differentiable Neural Surrogate for Photon Propagation in Neutrino Telescopes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04695v1
• Date: Fri, 04 Sep 2026 03:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.903138
• Title: A Differentiable Neural Surrogate for Photon Propagation in Neutrino Telescopes
• Title（参考訳）: ニュートリノ望遠鏡における光子伝播のための微分可能なニューラルサロゲート
• Abstract要約: 大型ニュートリノ望遠鏡はチェレンコフ光からニュートリノの性質を推定する。 我々は、IceCube Neutrino Observatoryの光子グリーンの機能を学習する、微分可能なSIRENニューラルネットワークであるcandelaを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.411614392022118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-volume neutrino telescopes infer neutrino properties from Cherenkov light, but simulating the transport of billions of photons through highly scattering ice or water is computationally costly. We introduce candela, a differentiable SIREN neural field that learns the photon Green's function of the IceCube Neutrino Observatory, a cubic-kilometer detector embedded in Antarctic glacial ice. Given a point-like energy deposit and sensor, it predicts the expected photon yield and full arrival-time distribution at the sensor. Complete events are simulated by decomposing charged-particle energy deposits into point-like sources and superposing their predicted sensor responses. Trained on Monte-Carlo simulations, candela generates events $50$--$100\times$ faster than existing methods, with cost scaling only weakly with neutrino energy. It keeps median yields within $2\%$ of the MC expectation and timing distributions at the MC statistical floor across six photon-count decades. The model also provides end-to-end gradients with respect to event parameters and opens a path toward optimizing scattering-medium properties, which often dominate systematic uncertainties in neutrino telescopes.
• Abstract（参考訳）: 大量のニュートリノ望遠鏡はチェレンコフ光からニュートリノの性質を推測するが、高散乱氷や水を通して数十億光子の輸送をシミュレーションすることは計算に費用がかかる。 我々は、南極氷河に埋め込まれた立方キロメートル検出器であるアイスキューブニュートリノ天文台の光子グリーンの機能を学習する、微分可能なSIRENニューラルネットワークであるカンデラを紹介した。 点状のエネルギー沈着とセンサが与えられた場合、センサにおける期待光子収量と到着時刻の完全な分布を予測する。 完全な事象は、荷電粒子のエネルギー蓄積を点状の源に分解し、予測されたセンサー応答を重畳することによってシミュレートされる。 モンテカルロシミュレーションで訓練されたキャンデラは、既存の方法よりも50ドル～100ドル速いイベントを生成し、コストスケーリングはニュートリノエネルギーで弱くなる。 MCの予想と時間分布の中央値は6光年単位のMC統計フロアで2.5%以下に抑えられている。 このモデルは、事象パラメータに関するエンドツーエンドの勾配も提供し、しばしばニュートリノ望遠鏡の不確実性を支配する散乱-ナトリウム特性の最適化への道を開く。

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