Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/107807
Títol: | Distant galaxies analysis with deep neural networks |
Autoria: | Cacho Martínez, Raúl |
Director: | Bosch Rue, Anna |
Tutor: | Solé-Ribalta, Albert |
Resum: | En aquest treball afrontarem un problema habitual a l'astrofísica. Un dels primers paràmetres a mesurar en l'espectre d'una galàxia és el redshift. Aquest pot donar molta informació sobre l'estructura a gran escala de l'univers. No obstant això, el temps de telescopi és limitat, i porta molt de temps observar tot el cel obtenint l'espectre de les galàxies. Per això estan proliferant els catàlegs d'observacions basats en fotometria de banda estreta (per exemple, ALHAMBRA o JPAS). Aquests catàlegs permeten observar un gran nombre de galàxies en molt menys temps que usant espectroscòpia, permetent als astrònoms desentranyar l'estructura de l'Univers a gran escala i podent mesurar les característiques de les galàxies més llunyanes. Tradicionalment, les característiques de les galàxies s'han obtingut usant una tècnica coneguda com SED-fitting o ajust espectral. Aquesta tècnica consisteix a ajustar un espectre a les observacions fotomètriques, permetent obtenir les característiques de la galàxia. Aquest problema no és senzill, no només per la gran quantitat de variables involucrades, sinó també per les degeneracions existents. Una degeneració ocorre quan dues poblacions estel·lars simples (SSP) tenen espectres pràcticament indistingibles tot i que els seus paràmetres són completament diferents. És àmpliament coneguda, per exemple, les degeneracions existents entre l'edat i la metal·licitat, per la qual una galàxia vella i rica en metalls 2 té un espectre molt semblant al d'una galàxia jove pobre en metalls. En aquest treball avaluarem la capacitat de xarxes neuronals profundes, usant com a entrada les observacions d'una galàxia, obtenint els paràmetres fonamentals d'aquesta galàxia (redshift, massa i tipus de galàxia). |
Paraules clau: | galàxies aprenentatge profund xarxa neuronal profunda poblacions estel·lars descomposició estel·lar problema d'inversió |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | 8-gen-2020 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
raulrcmTFM0120presentation.pdf | Presentation of TFM | 6,01 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
raulrcmTFM0120memory.pdf | Memory of TFM | 1,18 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons