大气中微子振荡：完整图景
Atmospheric Neutrino Oscillations: the Full Picture
- Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
AI总结：
通过联合分析多个大气中微子数据集（Super-Kamiokande、IceCube-DeepCore、KM3NeT/ORCA）和反应堆数据（Daya Bay），首次实现统一物理模型描述所有数据，得到有竞争力的混合参数测量，排除CP守恒并偏好正常质量顺序。
AI中文摘要：
我们首次对多个大气中微子数据集进行了联合振荡分析，包括来自Super-Kamiokande、IceCube-DeepCore和KM3NeT/ORCA的数据，以及来自Daya Bay的反应堆数据。这种组合长期以来被认为在实验合作之外不可行；我们证明了一个统一的物理模型可以同时描述所有数据集，且没有显著的参数张力。通过对1536个bin中的839048个事件进行拟合，涉及91个参数，我们的联合分析得到了有竞争力的中微子混合参数测量，排除了CP守恒，并偏好正常质量顺序而非反质量顺序。
英文摘要：
We present the first combined oscillation analysis of recent atmospheric neutrino datasets, featuring data from Super-Kamiokande, IceCube-DeepCore, and KM3NeT/ORCA together with reactor data from Daya Bay. Such combinations have long been considered infeasible outside experimental collaborations; we demonstrate that a unified physics model can simultaneously describe all datasets with no significant parameter tensions. Fitting 839\,048 events across 1536 ins with 91 parameters, our combined analysis yields competitive measurements of the neutrino mixing parameters, and prefers the Normal over the Inverted Mass Ordering at $3σ$ significance.
