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APS -Annual Meeting of the APS Four Corners Section- Event - Neutrino Oscillation Measurements Using A Maximum Likelihood Event Reconstruction Algorithm

机译：APS-APS四角节年会-事件-使用最大似然事件重构算法进行中微子振荡测量

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A new maximum likelihood event reconstruction algorithm is introduced for theSuper-Kamiokande (SK) detector. This new algorithm improves the expectedparticle identification and kinematic resolution for SK neutrino events fromthe T2K beam. Event selections that exclusively use the newreconstruction methods are then optimized. A particular emphasis is placed onthe SK fiducial volume cuts, which must be optimized in the presence ofsystematic uncertainties. To estimate the SK detector systematicuncertainty, a Markov chain Monte Carlo fit is performed using SK atmosphericdata as a control sample. Applying the new reconstruction methods with theoptimized fiducial volume cuts increases the statistical size of the T2Kevent samples by as much as 20%, which improves the sensitivity to theneutrino mixing parameters $heta_{23}$, $heta_{13}$, $Delta m^{2}_{23}$,and the CP-violating phase $delta_{CP}$.
机译：针对Super-Kamiokande（SK）检测器引入了一种新的最大似然事件重建算法。该新算法提高了T2K光束中SK中微子事件的预期粒子识别和运动学分辨率。然后优化仅使用新的重建方法的事件选择。特别要注意的是SK基准体积削减，必须在存在系统不确定性的情况下对其进行优化。为了估计SK检测器的系统不确定性，使用SK大气数据作为对照样本进行了马尔可夫链蒙特卡罗拟合。将新的重建方法与优化的基准体积削减相结合，可使T2Kevent样本的统计量增加多达20％，从而提高了对中微子混合参数$ heta_ {23} $，$ heta_ {13} $，$ Delta的敏感性m ^ {2} _ {23} $，以及违反CP的阶段$ delta_ {CP} $。

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