Explorando la sensibilidad de DUNE al decaimiento invisible de neutrinos dentro del contexto de las oscilaciones de neutrinos

Abstract

El fenómeno de oscilaciones de neutrinos ha sido extensamente estudiado experimentalmente y teóricamente en las últimas décadas. Esto no sólo implicó su confirmación sino también la medida de casi todos los parámetros asociados a ésta. Sin embargo, aún quedan pendientes algunas incógnitas por resolver como son la jerarquía de las masas de los neutrinos, la determinación de la fase que viola la simetría carga-paridad, el problema de las degeneraciones, entre otras. Para poder ser resueltos muchos de estos problemas requieren experimentos de gran escala y con la más óptima tecnología para la detección de neutrinos. El experimento DUNE (Deep Underground Neutrino Experiment) tendrá estas capacidades. Este experimento tiene una distancia fuente – detector de 1300km contando con un detector cercano de alta precisión y uno lejano de 40 kton hecho de Argón Líquido. Estas características no sólo permitirán resolver los problemas mencionados sino que además permitirán estudiar, por ejemplo, neutrinos provenientes del colapso de supernovas, así como el decaimiento del protón, entre otros procesos. En esta tesis se ha realizado una revisión detallada de la física de oscilación de neutrinos tanto en vacío como en materia, incorporando a este último el decaimiento invisible de neutrinos. Este fenómeno aunque descartado hoy para la explicación del problema de los neutrinos solares y atmosféricos. Tiene Actualmente una relevancia como un efecto subdominante dentro de las oscilaciones de neutrinos. Haciendo que la probabilidad de oscilación sufra un amortiguamiento. En esta tesis estudiaremos la sensibilidad de DUNE al nuevo parámetro que corresponde al decaimiento invisible de neutrinos. Viendo como distintos valores de este parámetro modifican el espectro de energía producido por los eventos que se observarían en DUNE. Nuestras simulaciones han sido hechas utilizando el paquete GLoBES (General Long Baseline Experiment Simulator) y usando como datos de entrada inputs, distribuciones proporcionadas por el propio experimento.