Prompt and conventional high-energy muon spectra from a full Monte Carlo simulation via CORSIKA7
Artikel i vetenskaplig tidskrift, 2025

Extensive air showers produce high-energy muons that can be utilized to probe hadronic interaction models in cosmic ray interactions. Most muons originate from pion and kaon decays, called conventional muons, while a smaller fraction, referred to as prompt muons, arises from the decay of heavier, short-lived hadrons. The EHISTORY option of the air shower simulation tool CORSIKA7 is used in this work to investigate the prompt and conventional muon flux in the energy range of 100TeV–100PeV, utilizing the newly developed open-source python software PANAMA. Identifying the muon parent particles allows for scaling the contribution of prompt particles, which can be leveraged by future experimental analyses to measure the normalization of the prompt muon flux. Obtained prompt muon spectra from CORSIKA7 are compared to MCEq results. The relevance to large-volume neutrino detectors, such as IceCube and KM3NeT, and the connection to hadronic interaction models is discussed.

Författare

L. Neste

Oskar Klein Centre

Technische Universität Dortmund

P. Gutjahr

Lamarr - Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Technische Universität Dortmund

M. Hünnefeld

Lamarr - Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Technische Universität Dortmund

University of Wisconsin Madison

J. M. Alameddine

Lamarr - Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Technische Universität Dortmund

W. Rhode

RAPP Center

Lamarr - Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Technische Universität Dortmund

Julia Tjus

Chalmers, Rymd-, geo- och miljövetenskap, Astronomi och plasmafysik

RAPP Center

Ruhr-Universität Bochum

Lamarr - Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Felix Riehn

Technische Universität Dortmund

Kevin Kröninger

Technische Universität Dortmund

RAPP Center

Johannes Albrecht

Lamarr - Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

RAPP Center

Technische Universität Dortmund

European Physical Journal C

1434-6044 (ISSN) 1434-6052 (eISSN)

Vol. 85 7 759

Ämneskategorier (SSIF 2025)

Subatomär fysik

DOI

10.1140/epjc/s10052-025-14444-y

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Senast uppdaterat

2025-12-02