Skip navigation
BelSU DSpace logo

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/64216
Название: Search for low mass dark matter in DarkSide-50: the Bayesian network approach
Авторы: Agnes, P.
Albuquerque, I. F. M.
Alexander, T.
Alton, A. K.
Kubankin, A.
Oleinik, A.
Shchagin, A.
Ключевые слова: physics
theoretical physics
dark matter
Bayesian networks
Markov chain
probability distribution functions
background spectra
detectors
Дата публикации: 2023
Библиографическое описание: Search for low mass dark matter in DarkSide-50: the Bayesian network approach / P. Agnes, Albuquerque I.F.M., T. Alexander [et al.] // The European Physical Journal C. - 2023. - Vol.83, №4.-Art. 322. - Doi: 10.1140/epjc/s10052-023-11410-4.
Краткий осмотр (реферат): The article presents a new approach to the search for dark matter in the DarkSide-50 experiment based on Bayesian networks. Having formulated the problem in terms of Bayesian networks, a logical inference algorithm based on a Markov chain Monte Carlo was developed to calculate the a posteriori probability
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/64216
Располагается в коллекциях:Статьи из периодических изданий и сборников (на иностранных языках) = Articles from periodicals and collections (in foreign languages)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Agnes_Search_Low_23.pdf1 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.