Pipeline do projeto BINGO e não gaussianidade
| Ano de defesa: | 2020 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-25052022-140422/ |
Resumo: | A cosmologia tem vivido seu auge nas últimas décadas, seja com ferramentas cada vez mais bem preparadas para observação, softwares capazes de gerar simulações o mais próximas da realidade ou bancos de dados cada vez maiores e mais precisos. Isto, no entanto, traz cada vez mais perguntas a serem respondidas pela comunidade como, por exemplo, a confirmação do cenário inflacionário slow-roll. A não-Gaussianidade surge como um fenômeno que pode ser capaz de confirmas ou não esta hipótese, tendo em vista o fato de sua existência. Como ferramenta para fazer o estudo deste fenômeno, o bispectro se mostrou como o dos melhores estimadores estatístico. Neste trabalho apresentamos um desenvolvimento de um módulo para de detectar a existência, ou não, de não-Gaussianidade em observações cosmológicas, a partir do cálculo do bispectro. Onde utilizamos simulações geradas para observações ligadas ao projeto do radiotelescópio BINGO, com uma não-Gaussianidade adicionada como uma distribuição log-normal para testá-lo. |
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Pipeline do projeto BINGO e não gaussianidadeBINGO Project Pipeline and Non-GaussianityBispectro.Bispectrum.Cenário InflacionárioCosmologiaCosmological Perturbation TheoryCosmologyInflationary ScenarioNão-GaussianidadeNon-GaussianityTeoria de Perturbações CosmológicasA cosmologia tem vivido seu auge nas últimas décadas, seja com ferramentas cada vez mais bem preparadas para observação, softwares capazes de gerar simulações o mais próximas da realidade ou bancos de dados cada vez maiores e mais precisos. Isto, no entanto, traz cada vez mais perguntas a serem respondidas pela comunidade como, por exemplo, a confirmação do cenário inflacionário slow-roll. A não-Gaussianidade surge como um fenômeno que pode ser capaz de confirmas ou não esta hipótese, tendo em vista o fato de sua existência. Como ferramenta para fazer o estudo deste fenômeno, o bispectro se mostrou como o dos melhores estimadores estatístico. Neste trabalho apresentamos um desenvolvimento de um módulo para de detectar a existência, ou não, de não-Gaussianidade em observações cosmológicas, a partir do cálculo do bispectro. Onde utilizamos simulações geradas para observações ligadas ao projeto do radiotelescópio BINGO, com uma não-Gaussianidade adicionada como uma distribuição log-normal para testá-lo.Cosmology has experienced his best epoch in the last decades, whether with tools increasingly better prepared for observation, softwares capable of generating simulations as close to reality as possible, and larger and more accurate databases. However, produce more questions to be answered by the community, for example, the confirmation of the slow-roll inflationary scenario. Non-Gaussianity appears as a phenomenon that may be able to confirm or not this hypothesis, in view of the fact of its existence. As a tool to study this phenomenon, the bispectrum proved to be one of the best statistical estimators. In this work, we present a development of a module to detect the existence or not of non-Gaussianity in cosmological observations, from the calculation of the bispectrum. Where we use simulations generated for observations linked to the BINGO radio telescope project, with a non-Gaussianity added as a log-normal distribution to test it.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAbdalla, ElcioMelo, Jordany Vieira de2020-10-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-25052022-140422/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2022-05-25T23:42:28Zoai:teses.usp.br:tde-25052022-140422Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212022-05-25T23:42:28Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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