Turbulência em cosmologia: análise de dados simulados e observacionais usando computação de alto desempenho

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Renata Sampaio da Rocha Ruiz
• Orientador(a): Haroldo Fraga de Campos Velho, César Augusto Caretta
• Banca de defesa: Stephan Stephany, Jerônimo dos Santos Travelho, João Braga, Laerte Sodré Jr., Andrea Schwertner Charao
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: Recent results from the study of the Large-Scale Structure evolution suggest that the process of structure formation may have similarities with the dynamics of a turbulent fluid. The scaling law for the energy distribution in a turbulent fluid shows an inertial range of power -5/3, known as the Kolmogorov's law. This thesis presents an evaluation of the gravitational potential energy spectrum in order to verify if its scaling law follows the same power as Kolmogorov's law. For this analysis, we used galaxy dark matter halos in different redshifts, from Virgo Consortium's Nbody simulations, as well as galaxy observational data, from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) database. We found that, for the galaxy dark matter halos, the spectrum follows closely the Kolmogorov's power law in the range 0:01 < k <0:07 (from 14 to 100 \textit{h}$^{-1}$ Mpc). The same is seen for the observational data, in a more restrict range from 30 to 70 \textit{h}$^{-1}$ Mpc. This means that the gravitational clustering of dark matter and galaxies may admit a turbulent-like representation. For optimizing the processing, data mining techniques have been investigated and implemented, and also parallel versions of the used algorithms, using the Message Passing Interface (MPI), were developed. The performance of the parallel algorithms was evaluated by speed-up measure and showed good results. To meet the demand of computational resources, we developed libraries and implement a computational grid for Astrophysical applications, used in this thesis for the identication of galaxy dark matter halos (with the parallel version of the Friends-of-Friends algorithm) and gravitational potential energy calculations, both for dierent redshifts.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/04.27.19.23

Estudos recentes sobre a evolução da estrutura em grande escala do Universo sugerem que o processo de formação de estruturas pode possuir similaridades com a dinâmica de um fluido turbulento. A lei de escala do espectro de energia para caracterizar um escoamento turbulento de fluidos apresenta um intervalo inercial com uma potência -5/3, conhecida como lei de Kolmorogov. Nesta tese, é apresentada uma avaliação do espectro de energia potencial gravitacional para verificar se a lei de escala desse espectro segue a lei de potência de Kolmogorov. Para esta análise, foram utilizados halos de matéria escura de galáxias em diferentes redshifts, provenientes de simulações de N-corpos do Consórcio Virgo, e também uma amostra observacional de galáxias, proveniente da base de dados do \textit{Sloan Digital Sky Survey} (SDSS). Os resultados indicam que, para halos de matéria escura de galáxias, existe um intervalo (0:01 < k < 0:07, ou 14 a 100 \textit{h}$^{-1}$ Mpc) em que a inclinação do espectro se aproxima da lei de -5/3 de Kolmogorov. Para os dados observacionais, também é possível identificar um intervalo onde os espectros se aproximam de -5/3 (neste caso em escalas um pouco mais restritas, de 30 a 70 \textit{h}$^{-1}$ Mpc), evidenciando assim uma característica típica de processos turbulentos. Para viabilizar a análise e o processamento, técnicas de mineração de dados foram investigadas e implementadas. Também foram desenvolvidas versões paralelas dos algoritmos utilizados, para os quais se utilizou a biblioteca \textit{Message Passing Interface} (MPI). O desempenho dos algoritmos paralelos foi avaliado por meio do cálculo de speed-up e apresentou bons resultados. Para aumentar a capacidade de computação, uma grade computacional foi estruturada para aplicações em Astrofísica, sendo utilizada nesta tese, para a identificação de halos de matéria escura (com a versão paralela do algoritmo de agrupamento \textit{Friends of Friends}) e o cálculo do espectro de energia potencial gravitacional para diferentes \textit{redshifts}.