Testando a isotropia estatística do universo usando dados de ondas de rádio.

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: MEDEIROS, Alcimar Araújo de.
• Orientador(a): QUEIROZ, Amilcar Rabelo de.
• Banca de defesa: SANTOS , João Rafael Lúcio dos., CALDAS, Allysson Macário de Araújo.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA
• Departamento: Centro de Ciências e Tecnologia - CCT
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Cosmologia; Isotropia; Galaxias; Universo; Ondas de rádio; Cosmology; Isotropy; Galaxies; Universe; Radio waves
• Área do conhecimento CNPq: Física.
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/37291

Sabemos que a cosmologia estuda o cosmo, ou seja, o Universo desde sua origem, estrutura e evolução. Com o passar dos anos, novas descobertas vêm sendo feitas, como por exemplo a de Hubble, em que o pesquisador observou que as galáxias estavam ficando cada vez mais distantes, e afastada uma das outras. [1]. O objetivo do nosso trabalho é encontrar a Isotropia Estatística do Universo, usando dados de ondas de rádio. Levando isso em consideração, baixamos um catálogo (NVSS), através do Site Vizier [2] para analisamos o número de galáxias do céu. Em consequência, tivemos condições de mostrar uma visão geral do Catálogo que foi utilizado para obter os dados e todos os métodos, incluindo os procedimentos que utilizamos para baixar a tabela para o computador e podermos descrevermos as bibliotecas do python utilizadas para encontramos o número de galáxias. Por fim, construímos os gráficos empregando o matplotlib em Coordenadas Equatoriais e Galácticas, como também, o healpy. Depois disso, aplicamos uma máscara no mapa, aplicando, desse modo, na tabela (A máscara é uma forma de filtrar os dados, mantendo apenas os objetos que atendem a certas condições, enquanto os objetos que não satisfazem essas condições são excluídos ou ignorados). Por conseguinte, descrevemos o percurso que seguimos no Jupyter notebook desde a criação das bibliotecas até os gráficos para caso alguém venha reproduzir esses mapas.