High-dimensional Bayesian likelihood normalisation for CRESST's background model

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High-dimensional Bayesian likelihood normalisation for CRESST's background model

Autor(en): Angloher, G.; Banik, S.; Benato, G.; Bento, A.; Bertolini, A.; Breier, R.; Bucci, C.; Burkhart, J.; Canonica, L.; D'Addabbo, A.; Di Lorenzo, S.; Einfalt, L.; Erb, A.; Feilitzsch, F. V.; Fichtinger, S.; Fuchs, D.; Garai, A.; Ghete, V. M.; Gorla, P.; Guillaumon, P. V.; Gupta, S.; Hauff, D.; Jeskovsky, M.; Jochum, J.; Kaznacheeva, M.; Kinast, A.; Kluck, H.; Kraus, H.; Kuckuk, S.; Langenkaemper, A.; Mancuso, M.; Marini, L.; Meyer, L.; Mokina, V.; Nilima, A.; Olmi, M.; Ortmann, T.; Pagliarone, C.; Pattavina, L.; Petricca, F.; Potzel, W.; Povinec, P.; Proebst, F.; Pucci, F.; Reindl, F.; Rothe, J.; Schaeffner, K.; Schieck, J.; Schmiedmayer, D.; Schoenert, S.; Schwertner, C.; Stahlberg, M.; Stodolsky, L.; Strandhagen, C.; Strauss, R.; Usherov, I.; Wagner, F.; Willers, M.; Zema, V.; Ferella, F.; Laubenstein, M.; Nisi, S.
Tübinger Autor(en):
Jochum, Josef
Kuckuk, Sarah
Meyer, Lena
Strandhagen, Christian
Usherov, Igor
Erschienen in: Journal of Instrumentation (2024), Bd. 19, H. 11
Verlagsangabe: Bristol : Iop Publishing Ltd
Sprache: Englisch
Referenz zum Volltext: http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/19/11/P11013
ISSN: 1748-0221
DDC-Klassifikation: 600 - Technik
Dokumentart: Wissenschaftlicher Artikel
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