PoS - Proceedings of Science
Volume 395 - 37th International Cosmic Ray Conference (ICRC2021) - CRI - Cosmic Ray Indirect
Protons Spectrum from MAGIC Telescopes data
Presented by P. Temnikov*, V. Verguilov, G. Maneva, R. Mirzoyan and D. Baack  on behalf of V.A. Acciari, S. Ansoldi, L.A. Antonelli, A. Arbet Engels, M. Artero, K. Asano, A. Babić, A. Baquero, U. Barres de Almeida, J.A. Barrio, I. Batković, J. Becerra González, W. Bednarek, L. Bellizzi, E. Bernardini, M.I. Bernardos, A. Berti, J. Besenrieder, W. Bhattacharyya, C. Bigongiari, A. Biland, O. Blanch, H. Bökenkamp, G. Bonnoli, Ž. Bošnjak, G. Busetto, R. Carosi, G. Ceribella, M. Cerruti, Y. Chai, A. Chilingarian, S. Cikota, S.M. Colak, E. Colombo, J.L. Contreras, J. Cortina, S. Covino, G. D'Amico, V. D'Elia, P. Da Vela, F. Dazzi, A. De Angelis, B. De Lotto, M. Delfino, J. Delgado, C. Delgado Mendez, D. Depaoli, F. Di Pierro, L. Di Venere, E. Do Souto Espiñeira, D. Dominis Prester, A. Donini, D. Dorner, M. Doro, D. Elsaesser, V. Fallah Ramazani, A. Fattorini, M.V. Fonseca, L. Font, C. Fruck, S. Fukami, Y. Fukazawa, R.J. García López, M. Garczarczyk, S. Gasparyan, M. Gaug, N. Giglietto, F. Giordano, P. Gliwny, N. Godinović, D. Green, J.G. Green, D. Hadasch, A. Hahn, L. Heckmann, J. Herrera, J. Hoang, D. Hrupec, M. Hütten, T. Inada, K. Ishio, Y. Iwamura, I. Jiménez Martínez, J. Jormanainen, L. Jouvin, M. Karjalainen, D. Kerszberg, Y. Kobayashi, H. Kubo, J. Kushida, A. Lamastra, D. Lelas, F. Leone, E. Lindfors, L. Linhoff, S. Lombardi, F. Longo, R. López-Coto, M. López-Moya, A. López-Oramas, S. Loporchio, B. Machado de Oliveira Fraga, C. Maggio, P. Majumdar, M. Makariev, M. Mallamaci, M. Manganaro, K. Mannheim, L. Maraschi, M. Mariotti, M. Martínez, D. Mazin, S. Menchiari, S. Mender, S. Mićanović, D. Miceli, T. Miener, J.M. Miranda, E. Molina, A. Moralejo, D. Morcuende, V. Moreno, E. Moretti, T. Nakamori, L. Nava, V. Neustroev, C. Nigro, K. Nilsson, K. Nishijima, K. Noda, S. Nozaki, Y. Ohtani, T. Oka, J. Otero-Santos, S. Paiano, M. Palatiello, D. Paneque, R. Paoletti, J.M. Paredes, L. Pavletić, P. Peñil, M. Persic, M. Pihet, P.G. Prada Moroni, E. Prandini, C. Priyadarshi, I. Puljak, W. Rhode, M. Ribó, J. Rico, C. Righi, A. Rugliancich, N. Sahakyan, T. Saito, S. Sakurai, K. Satalecka, F.G. Saturni, B. Schleicher, K. Schmidt, T. Schweizer, J. Sitarek, I. Šnidarić, D. Sobczyńska, A. Spolon, A. Stamerra, J. Strišković, D. Strom, M. Strzys, Y. Suda, T. Surić, M. Takahashi, R. Takeishi, F. Tavecchio, T. Terzić, M. Teshima, L. Tosti, S. Truzzi, A. Tutone, S. Ubach, J. van Scherpenberg, G. Vanzo, M. Vazquez Acosta, S. Ventura, C.F. Vigorito, V. Vitale, I. Vovk, M. Will, C. Wunderlich, T. Yamamoto and D. Zarićet al. (click to show)
Full text: pdf
Pre-published on: July 27, 2021
Published on:
Abstract
Imaging Atmospheric Cherenkov telescopes (IACTs) are designed to detect cosmic gamma rays. As a by-product, IACTs detect Cherenkov flashes generated by millions of hadronic air showers every night. We present the proton energy spectrum from several hundred GeV to several hundred TeV, retrieved from the hadron induced showers detected by the MAGIC telescopes. The protons are discriminated from He and other heavy nuclei by means of using machine learning classification. The energy estimation is based on a specially developed deep neural network regressor. In the last decade, Deep Learning methods gained much interest in the scientific community for their ability to extract complex relations in data and process large datasets in a short time. The proton energy spectrum obtained in this work is compared to the spectra obtained by dedicated cosmic ray experiments.
DOI: https://doi.org/10.22323/1.395.0231
How to cite

Metadata are provided both in "article" format (very similar to INSPIRE) as this helps creating very compact bibliographies which can be beneficial to authors and readers, and in "proceeding" format which is more detailed and complete.

Open Access
Creative Commons LicenseCopyright owned by the author(s) under the term of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.