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High-Dimensional Bayesian Likelihood Normalisation for CRESST's Background Model

Fuente: arXiv
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Hauptverfasser: 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.
Format: Preprint
Veröffentlicht: 2023
Schlagworte:
Instrumentation and Detectors
Instrumentation and Methods for Astrophysics
High Energy Physics - Experiment
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