Deciphering the Gamma-Ray

Deciphering the g-ray Sky Study of the g-Cygni SNR using a novel likelihood analysis technique for the MAGIC telescopes Marcel C. Strzys München 2019 Deciphering the g-ray Sky Study of the g-Cygni SNR using a novel likelihood analysis technique for the MAGIC telescopes Marcel C. Strzys Dissertation an der Fakultät für Physik der Ludwig–Maximilians–Universität München vorgelegt von Marcel C. Strzys aus Iserlohn München, den 16. Dezember 2019 Dissertation an der Fakulät für Physik der Ludwig-Maximilians-Universität München vorgelegt von Marcel Constantin Strzys am 16. Dezember 2019. Erstgutachter: PD Dr. Georg G. Raffelt Zweitgutachter: Prof. Dr. Masahiro Teshima Vorsitzende der Prüfungskommission: Prof. Dr. Katia Parodi Weiterer Prüfer: Prof. Dr. Til Birnstiel Tag der mündlichen Prüfung: 30. Januar 2020 Zusammenfassung Diese Dissertation befasst sich mit der Entwicklung einer Likelihood basierten Anal- yse für Daten von abbildenden Luft Cherenkov Teleskopen (IACTs) und deren An- wendung auf Beobachtungen des g-Cygni Supernova Überrestes mit den MAGIC Teleskopen, einem System von zwei IACTs. Nach heutigem Wissensstand wird der galaktische Anteil der kosmischen Strahlung (CR), relativistischer Teilchen, welche hochenergetische Gammastrahlung erzeugen, hauptsächlich in den Schockwellen der Überreste von Supernovae (SNR) beschleunigt. Diese Objekte sind ausgedehnt genug, sodass sie sich auch mit Gammastrahlen Teleskopen auflösen lassen. Dies ermöglicht einerseits eine genauere Untersuchung der verschiedenen Beschleunigungsregionen innerhalb des Objekts, stellt anderer- seits jedoch eine Herausforderung für die aktuellen Analysemethoden von IACTs dar. IACTs detektieren das Cherenkov Licht von Luftschauern, Teilchenkaskaden, die aus der Wechselwirkung von Gammastrahlung mit Luftmolekülen resultieren. Aktuell wird die Intensität einer Quelle aus den Daten von IACTs mittels der Apertur- Photometrie ermittelt. Dazu wird die Anzahl der detektierten Gammastrahlen-Er- eignisse aus einem Gebiet um die Quelle mit der Anzahl an Ereignissen aus einem gleichgroßen Kontrollbereich ohne Quelle ermittelt. Überlagern sich jedoch Emission- sregionen, so lässt sich nicht bestimmen, zu welcher Region ein Ereignis zählt. Sehr ausgedehnte Quellen oder Objekte mit komplexer Morphologie stellen zudem ein Problem hinsichtlich der Wahl der Quellregion dar. Durch eine räumliche Likelihood Analyse auf der Basis von Himmelskarten von IACTs lassen sich die Schwierigkeiten vermeiden. Dabei wird eine benutzerdefinierte Morphologie mit der Instrumentenantwort (IRF) gefaltet und dieses "realistische" Quellmodel mittels eines Poisson-Likelihood Fits an die Messdaten angepasst. Bei satellitengestützten Gamma-Teleskopen wie dem Fermi Large Area Telescope (LAT), wird diese Methode bereits angewandt. Die Schwierigkeit für IACTs ist die Bestim- mung der IRF. Da die Atmosphäre ein Bestandteil des IACTs ist, kann die IRF nicht vorab im Labor ermittelt werden, sondern muss mit Hilfe von Monte-Carlo Simula- tionen für jede Beobachtung individuell bestimmt werden. Diese Arbeit präsentiert das Software Paket SkyPrism, das eine solche Analyse inklusive der Bestimmung der IRFs, für die MAGIC Teleskope durchführt. Mit Hilfe von SkyPrism konnten MAGIC Beobachtungsdaten von dem ca. 7 103 Jah- × ren alten g-Cygni SNR analysiert werden. Während des Beschleunigungsvorgangs in v SNR Schockwellen streut die CR an magnetischen Turbulenzen vor und hinter dem Schock, wodurch der Grad der Turbulenzen ein wichtiger Bestandteil des Beschleuni- gungsvorgangs wird. Aus den schnellen Schockwellen von jüngeren SNR ( 3 103 Jah- . × ren) entkommt nur ein kleiner Anteil der CR, während bei älteren SNR ( 1 104 Jahren) & × bereits nahezu die gesamte CR der Schockwelle entkommen ist und keine Beschleuni- gung mehr stattfindet. Die Beobachtungen mit den MAGIC Teleskopen (85 Stunden Beobachtungszeit) und dem Fermi-LAT (9 Jahre Daten) über einen Energiebereich von 5 GeV bis 5 TeV ermöglichten zum ersten Mal eine Untersuchung, wie die CR der Schockwelle eines SNR ins interstellare Medium entkommt. Mittels eines theo- retischen Models für die Schockbeschleunigung konnte ermittelt werden, dass die maximale Energie, zu der die CR beschleunigt und im Schockbereich gehalten werden kann, schneller mit der Lebensdauer des SNR abnimmt als erwartet und der Grad an Turbulenzen über die Lebensdauer des SNR nicht konstant sein kann. vi Abstract This thesis presents a novel spatial likelihood analysis for Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (IACTs) and its use to analyse observations of the g-Cygni supernova remnant (SNR) with the MAGIC telescopes, a system of two IACTs. SNRs are the prime candidate source for the origin of the galactic component of cosmic rays (CRs). These objects are sufficiently extended to be resolved with g-ray telescopes. This allows the determination of different acceleration regions of a source, but poses issues for the current analysis approach for IACT data. IACTs detect the Cherenkov light generated in air showers, which are cascades of energetic particle that result from the interaction of g-rays with the molecules in the atmosphere. Currently, the emission from a source is determined using the aperture photometry approach, in which the number of g-ray events from the source region is compared against a source-free background control region. In the case of superimposed emission regions, an event count cannot be attributed to one emission region. Furthermore, extended objects or objects of complex morphology make the definition of the source region a difficult task. These issues can be overcome by a spatial likelihood analysis of the skymaps of IACTs. In this approach, a user-defined source template is convolved with the instrument response functions (IRFs) and the "realistic" model fitted to the event count maps via a Poissonian likelihood fit. The data analyses of space-based g-ray telescopes, such as the Fermi Large Area Telescope (LAT), are based on this technique. For IACTs the determination of the IRFs, however, is a challenging task: because the atmosphere is part of the detector, the IRFs cannot be measured in the laboratory but need to be com- puted from Monte-Carlo events for each observation individually. This thesis presents SkyPrism, a software package performing such an analysis on MAGIC data including the accurate determination of the IRFs. Using SkyPrism it was possible to analyse observations of the 7 103 yr old g- ∼ × Cygni SNR taken with MAGIC between 2015 and 2017. CRs are accelerated and confined in the shock region by magnetic turbulences ahead and behind the shock, mak- ing the level of turbulence an important ingredient of the acceleration process. Only a small high energetic fraction of CRs may escape the fast shocks of young SNRs ( 3 103 yr), whereas in the case of old SNRs ( 1 104 yr) almost all CRs have al- . × & × ready escaped. I studied the escape of CRs from the shock into the interstellar medium vii using 85 h of MAGIC data and 9 yr Fermi-LAT data covering the energy range from 5 GeV to 5 TeV. Using the theoretical model of the diffusive shock acceleration, I determined that the maximum energy of the CRs confined in the shock region decreases faster with the lifetime of the SNR than expected and that the level of turbulence is not constant over the lifetime of the SNR. viii Megara:“Non est ad astra mollis e terris via." — Seneca Contents 1. Introduction1 2. Supernova remnants, cosmic ray and gamma rays7 2.1. The supernova remnant paradigm . .8 2.2. Supernova remnants . 10 2.2.1. Evolution of SNR . 11 2.3. Cosmic-ray acceleration . 13 2.3.1. Diffusive shock acceleration . 13 2.3.2. Particle spectrum from diffusive shock acceleration . 15 2.3.3. Acceleration time and maximum energy . 16 2.3.4. Extensions of the diffusive shock acceleration . 18 2.4. Generation of photons by cosmic rays . 20 2.4.1. Interaction of particles with magnetic fields . 20 2.4.2. Interaction of particles with photon fields . 21 2.4.3. Interaction of particles with matter . 22 2.4.4. Cooling of relativistic particles . 23 2.4.5. Model spectra . 24 2.5. Gamma-ray emission from SNRs . 26 3. Gamma-ray astronomy 33 3.1. Opaqueness of the atmosphere . 33 3.2. Electromagnetic cascades . 34 3.3. Space-based g-ray astronomy and the Fermi-LAT . 35 3.3.1. The Fermi-LAT performance . 37 3.3.2. Systematic uncertainties . 39 3.4. Imaging Air Cherenkov telescopes . 40 3.4.1. Air showers . 41 3.4.2. Cherenkov light in air showers . 42 3.4.3. The Imaging Air Cherenkov Telescope technique . 46 3.5. The MAGIC telescopes . 48 3.5.1. Structure and reflector system . 48 3.5.2. Camera . 50 3.5.3. Trigger and read-out electronics . 51 3.5.4. Additional subsystems of the telescopes . 53 xi Contents 3.5.5. The MAGIC data analysis chain . 54 3.5.6. Performance of MAGIC . 61 3.5.7. Systematics uncertainties . 65 4. A novel spatial likelihood analysis technique for MAGIC 71 4.1. Data analysis in gamma-ray astronomy . 71 4.1.1. The method of maximum likelihood . 71 4.2. The classical analysis approach for IACT data . 73 4.2.1. Wobble mode . 74 4.2.2. Source detection . 74 4.2.3. Flux estimation . 75 4.2.4. Spectrum deconvolution . 76 4.2.5. Limitations of the current approach . 77 4.3. The Fermi-LAT data analysis . 79 4.4. SkyPrism - the novel spatial likelihood analysis for MAGIC . 80 4.4.1. Generation of the skymaps and instrument response functions 81 4.4.2. The likelihood fitting procedure . 91 4.4.3. Validation on MAGIC data . 94 4.5. Summary and outlook . 106 5. New gamma-ray light shed on the gamma-Cygni supernova remnant 111 5.1. The gamma-Cygni SNR . 111 5.2. The current multi-wavelength image . 112 5.2.1. The radio shell . 112 5.2.2. CO properties . 114 5.2.3. Optical properties . 114 5.2.4. X-ray properties . 115 5.2.5. Previous gamma-ray observations . 116 5.2.6. PSR J2021+4026 . 118 5.2.7. Summary of the MWL properties .

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