Palavras-chave
Galáxias
Classificação-morfológica
Como Citar
Resumo
Neste trabalho, desenvolvemos uma sólida formação teórica em cosmologia e propriedades de galáxias através do estudo de livros textos referências em suas áreas. A saber i) Ryden1, ii) Carrol2 e iii) Mo3. Além disso, utilizando o software CyMorph4 calcularmos os índices CASHG24,6 de 946 galáxias a fim de utilizá-los para sua classificação morfológica através de um algoritmo de aprendizado de máquina. Classificamos 258 delas como do tipo early-type, 558 como late-type e 130 não obtiveram classificação. Posteriormente, investigamos a correlação de sua classificação morfológica com quatro propriedades comuns a galáxias. Analisamos a amostra de galáxias early-type, utilizando o software GALPHAT a fim de vermos na prática o poder e funcionamento da análise bayesiana.
Referências
Ryden B. Introduction to Cosmology. 2nd ed.; Cambridge University Press; 2016.
Carroll, B. W.; Ostlie, D. A. An introduction to Modern Astrophysics; PearsonAddison Wesley: San Francisco, 2007.
Mo, H.; Bosch, F. V. den; White, S. Galaxy formation and evolution;Cambridge University Press: Cambridge, 2010.
Barchi, P. H.; de Carvalho, R. R.; Rosa, R. R.; Sautter, R. A.; Soares-Santos,M.; Marques, B. A. D.; Clua, E.; Gonçalves, T. S.; de Sá Freitas, C.; Moura, T.C. Machine and Deep Learning Applied to Galaxy Morphology - AComparative Study. In preparation, 2019.
Yoon, I.; Weinberg, M.; Katz, N. New Insights into Galaxy Structure fromGALPHAT. Lecture Notes in Statistics Statistical Challenges in ModernAstronomy V 2012, 555–556.
Rosa, R. R.; De Carvalho, R. R.; Sautter, R. A.; Barchi, P. H.; Stalder, D. H.;Moura, T. C.; Rembold, S. B.; Morell, D. R. F.; Ferreira, N. C. Gradient PatternAnalysis Applied to Galaxy Morphology. Monthly Notices of the RoyalAstronomical Society: Letters 2018 477 (1).
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright (c) 2019 Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP