MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017165183
■00520250211153133
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798346853992
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31837285
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a530
■1001  ▼aChang,  Po-Wen.
■24510▼aEchoes  of  the  Cosmic  Collapse:  Unraveling  Neutrino  Mysteries  with  Supernovae
■260    ▼a[Sl]▼bThe  Ohio  State  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a201  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-06,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Beacom,  John  F.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  Ohio  State  University,  2024.
■520    ▼aNeutrinos  are  among  the  most  abundant  particles  in  the  Universe.  They  hold  the  key  to  unlocking  profound  insights  across  particle  physics,  astrophysics,  and  cosmology.Despite  their  prevalence,  our  understanding  of  their  properties  and  the  astrophysical  environments  in  which  they  are  produced  remains  limited  due  to  their  weak  interactions  with  other  particles.Fortunately,  core-collapse  supernovae  (CCSNe),  the  calamitous  explosions  that  occur  when  the  cores  of  massive  stars  collapse  after  they  run  out  of  nuclear  fuel,  produce  colossal  amounts  of  neutrinos.  The  observed  electron  antineutrinos  from  SN  1987A,  a  nearby  CCSN,  have  provided  valuable  information  about  the  nature  of  neutrinos  and,  for  the  first  time,  allowed  us  to  probe  the  most  compact  regions  in  CCSNe.  Modern  neutrino  experiments  will  detect  supernova  neutrinos  with  unprecedented  statistics  when  the  next  galactic  CCSN  happens.  This  highlights  the  importance  of  studying  supernova  neutrinos.  However,  robust  theoretical  frameworks  for  macroscopic  astrophysics  and  microscopic  neutrino  interactions,  detailed  analyses  of  observational  data,  and  reduction  of  experimental  background  are  essential  to  decoding  the  unique  information  brought  by  supernova  neutrinos.In  this  dissertation,  I  explore  supernova  neutrinos  and  their  implications  for  particle  physics  and  astrophysics,  which  comprises  four  main  parts  that  align  with  all  the  aforementioned  aspects:  (1)  I  review  the  CCSNe  mechanisms,  supernova  neutrino  production,  the  SN  1987.  A  neutrino  observations,  and  the  outlook  for  the  future.  (2)  I  develop  theoretical  frameworks  to  test  nonstandard  neutrino  self-interactions  using  supernova  neutrino  data.  (3)  I  conduct  an  extensive  search  for  supernovae  as  potential  sources  of  the  high-energy  astrophysical  neutrino  events  observed  by  IceCube.  (4)  I  apply  deep  neural  networks  to  identify  the  muon-induced  background  in  Super-Kamiokande,  one  of  the  major  experiments  for  supernova  neutrinos.  Following  the  context,  I  present  my  independent  research  on  predicting  the  strong  gravitational  lens  parameters  with  state-of-the-art  deep  learning  architectures.Combined,  the  series  of  my  work  aims  to  open  up  various  avenues  to  unravel  the  neutrino  mysteries  with  supernovae.
■590    ▼aSchool  code:  0168.
■650  4▼aPhysics
■650  4▼aParticle  physics
■650  4▼aAstrophysics
■650  4▼aAstronomy
■653    ▼aNeutrinos
■653    ▼aCore-collapse  supernovae
■653    ▼aCosmology
■653    ▼aSupernova  neutrinos
■653    ▼aCosmic  collapse
■690    ▼a0605
■690    ▼a0798
■690    ▼a0596
■690    ▼a0606
■71020▼aThe  Ohio  State  University▼bPhysics.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-06B.
■790    ▼a0168
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17165183▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서