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大亚湾反应堆中微子实验Monte Carlo样本事例混合的interleaving算法
其他题名Interleaving algorithm method for Monte Carlo sample event mixing in Daya Bay neutrino experiment
张一纯; 陈晓苏; 何苗; 张子平; 王萌; 黄性涛
2013
发表期刊中国科学技术大学学报
期号3页码:246-252
其他摘要在反应堆中微子实验的物理数据分析中,前后事例间的时间关联分析是非常重要的一环.对事例间时间结构特性的研究,将有助于理解本底事例产生的物理机制,有利于对信号事例的挑选和对本底事例的排除.与此相应,在产生可用于物理分析的反应堆中微子Monte Carlo(MC)模拟数据的过程中,重构不同事例间的时间关联是一个重要步骤.通过研究大亚湾反应堆中微子实验的数据特点,开发了interleaving算法用于产生带有时间关联的海量物理数据;利用该方法实现了对不同样本的MC数据按事例率的混合;并简要给出了interleaving算法的空间和时间复杂度分析。
关键词反应堆中微子实验 时间关联分析 interleaving算法 事例率
项目资助者国家自然科学基金(10225524,10475086,10535050,10575056,Y2118M005C)资助
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ihep.ac.cn/handle/311005/219781
专题实验物理中心
多学科研究中心
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GB/T 7714
张一纯,陈晓苏,何苗,等. 大亚湾反应堆中微子实验Monte Carlo样本事例混合的interleaving算法[J]. 中国科学技术大学学报,2013(3):246-252.
APA 张一纯,陈晓苏,何苗,张子平,王萌,&黄性涛.(2013).大亚湾反应堆中微子实验Monte Carlo样本事例混合的interleaving算法.中国科学技术大学学报(3),246-252.
MLA 张一纯,et al."大亚湾反应堆中微子实验Monte Carlo样本事例混合的interleaving算法".中国科学技术大学学报 .3(2013):246-252.
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