Wiener Filter para mapas del Fondo Cósmico de Radiación utilizando redes neuronales
El Fondo Cósmico de Radiación es la radiación más antigua del Universo, propagándose a través del Universo desde la recombinación, 380.000 años después del Big Bang. Por ende, constituye una de las herramientas más importantes para conocer sobre el origen y evolución del Universo. El estudio de las...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Tesis de grado |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/136352 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El Fondo Cósmico de Radiación es la radiación más antigua del Universo, propagándose a través del Universo desde la recombinación, 380.000 años después del Big Bang. Por ende, constituye una de las herramientas más importantes para conocer sobre el origen y evolución del Universo. El estudio de las anisotropı́as de la radiación, correspondientes a fluctuaciones en la temperatura y polarización, permite determinar con gran precisión los parámetros cosmológicos fundamentales del modelo estándar ΛCDM. Ese nivel de precisión requiere que el análisis de los datos sea estadı́sticamente óptimo para la explotación de los mismos.
En este trabajo estudiamos un mecanismo para el procesamiento de señales llamado filtro de Wiener, a partir del cual se reduce el ruido presente en la señal recibida e intenta reconstruir la señal esperada sin ruido. Estudiamos su implementación actual a través de un método iterativo que utiliza el gradiente conjugado a mapas de temperatura del fondo cósmico de radiación pero que resulta ser lento y costoso computacionalmente. Siendo el filtro de Wiener un procedimiento importante para la optimización del análisis de los datos, estudiamos la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, especı́ficamente de redes neuronales, para la realización de dicho filtro.
El objetivo de esta Tesis es contribuir al entendimiento y desarrollo de redes neuronales para la resolución de problemas que hoy en dı́a afronta el análisis de datos cosmológicos. |
|---|