Reconstrucción de la Función de distribución Lateral de Muones de AMIGA Daniel Supanitsky (ICN-UNAM), A. Etchegoyen (Tandar-CNEA) y G. Medina-Tanco (ICN-UNAM)

Objetivo principal de los contadores de muones de AMIGA Obtener la Función de Distribución Lateral de Muones (FDLM).

Distancia de la estación más cercana al punto de impacto medida en el plano de la lluvia. Puntos de impacto distribuidos uniformemente en un arreglo de 750 m. La Segmentación

Muones en la Estación más Cercana Simulaciones de las lluvias: Aires+QGSJET-II Como máximo hay ~ 90 muones en 20ns. Distribución temporal de muones

Corrección: Curva de Calibración # de segmentos Muones Incidentes Apilamiento de Muones

Para 90 muones incidentes el error total es mayor que el error Poissoniano en menos que el 13%. Error total / Error Poissoniano 192 segmentos

SDSim versión v3r0: simulación del arreglo de detectores de superficie de Auger→ modificado para incluir los contadores de muones de AMIGA. SDSim+MuonSim Lluvias Simuladas: AIRES o CORSIKA SDSim: Detectores Cherenkov MuonSim: Detectores de Muones “UnThinning” de Pierre Billoir. Propagación de los muones en la tierra. Simulación de la eficiencia de cada varilla. Simulación del efecto de la segmentación. Formato de Auger Formato MuonEvent desarrollado especialmente Reconstrucción Simulación de los Detectores de Muones

320 m 0.75 Distancia al eje de la lluvia FDLM tipo KASCADE-Grande (Greisen modificada)

FDLM a 2.5m bajo tierra γ ≈ 3 varia muy poco con la energía, el tipo de primario y el ángulo cenital. Para reconstruir la FDLM: γ = 3 N μ y β parámetros libres.

Método de Reconstrucción Distribución Temporal de Muones para un Evento Simulado Estación más Cercana al Eje de la Lluvia Fe 5% menos 15% menos Reconstrucción de la dirección, el punto de impacto y la energía: Detectores Cherenkov (Paquete CDAS).

Estaciones Saturadas: N μ C ≥ 72 (N μ Corr ≥ 90 ) en algún bin temporal. Estaciones Silenciosas: 0, 1, 2 muones. Estaciones “Buenas”: 3 ≤ N μ Corr ≤ 90 en todos los bins temporales. Saturadas Buenas Silenciosas FDLM r Se minimizan los errores sistemáticos

Se minimiza: Estaciones Buenas Estaciones Silenciosas Parámetros a determinar Estaciones Saturadas

Ajuste de FDLM para un Evento Simulado Estaciones Silenciosas CDAS+MuonRec

Obtenido de los ajustes Gaussianos de las distribuciones de Parámetros de diseño

Trabajo Futuro Implementación del método de reconstrucción en el Offline. Estudio de la robustez del método al utilizar una simulación detallada de los detectores de muones.