Simulating Particle Cascades in the Search for Dark Matter using Cosmic Neutrino Observations

Abstract

Vi fremfører en prosedyre for å simulere partikkelkaskader med anvendelser innen søk etter mørk materie og neutrinoastronomi. Vi motiveres av de fortløpende utviklingene ved neutrino-observatoriet IceCube, som har gjort tilgjengelig enestående data om den diffuse kosmiske neutrinostrålingen. Vi gjør rede for hvorfor neutrinodata kan bære tegn etter forfall av mørk materie. Vi understreker at forfall av supertung mørk materie generelt kan forventes å utløse høyenergiske partikkelkaskader, som invovlerer både sterke og elektrosvake interaksjoner. Vi bygger på en kaskadeformalisme fra Kvantekromodynamikken for å modelere kaskader av nesten alle partikkler i Standardmodellen. Vi tar også hensyn til forskjellene mellom venstre- og høyrehendte partikler. Det beskrives og anvendes Monte Carlo algoritmer for å simulere neutrinospekterene som resulterer av forfall av mørk materie. Vi presenterer de første resultatene til simulasjonen vår, og understreker noen potensielt interessante retninger for fremtidige undersøkelser.

We present a procedure for simulating particle cascades with applications to dark matter searches and neutrino astronomy. We are motivated by the steady developments at the IceCube neutrino observatory, which have made available unprecedented data on the diffuse cosmic neutrino flux. The case is made for using neutrino data to look for signals of superheavy dark matter decays. We emphasize that superheavy dark matter decays can generally be expected to cause cascading of high-energy particles, involving both strong and electroweak interactions. We build on a cascading formalism from quantum chromodynamics to model the cascading of almost all standard model particles, distinguishing also between left- and right-handed fermions. Monte Carlo algorithms are described and applied to simulate neutrino spectra that result from dark matter decays. We present first results from our simulations, and highlight some areas that may be of interest for future studies.