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Data e hora local de busca: 18/04/2024 05:07.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3KTDNUE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/01.06.18.29   (acesso restrito)
Última Atualização2016:01.06.18.29.59 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/01.06.18.29.05
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.56.00 (UTC) administrator
DOI10.1088/1475-7516/2015/09/064
ISSN1475-7516
Chave de CitaçãoNovaesBernFerrWuen:2015:NeBaEs
TítuloA neural-network based estimator to search for primordial non-Gaussianity in Planck CMB maps
Ano2015
MêsSept.
Data de Acesso18 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho926 KiB
2. Contextualização
Autor1 Novaes, Camila P.
2 Berni, A.
3 Ferreira, Ivan S.
4 Wuensche, Carlos Alexandre
Grupo1
2
3
4 DAS-CEA-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Observatório Nacional (ON)
2 Observatório Nacional (ON)
3 Universidade de Brasília (UnB)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 camilapnovaes@gmail.com
2 bernui@on.br
3 ivan@fis.unb.br
4 ca.wuensche@inpe.br
RevistaJournal of Cosmology and Astroparticle Physics
Volume2015
Número9
Nota SecundáriaA1_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA A1_ENGENHARIAS_III A1_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B1_GEOCIÊNCIAS
Histórico (UTC)2016-01-06 18:29:05 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:56:00 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveCMBR theory
non-gaussianity
ResumoWe present an upgraded combined estimator, based on Minkowski Functionals and Neural Networks, with excellent performance in detecting primordial non-Gaussianity in simulated maps that also contain a weighted mixture of Galactic contaminations, besides real pixel's noise from Planck cosmic microwave background radiation data. We rigorously test the efficiency of our estimator considering several plausible scenarios for residual non-Gaussianities in the foreground-cleaned Planck maps, with the intuition to optimize the training procedure of the Neural Network to discriminate between contaminations with primordial and secondary non-Gaussian signatures. We look for constraints of primordial local non-Gaussianity at large angular scales in the foreground-cleaned Planck maps. For the SMICA map we found fNL = 33 ± 23, at 1σ confidence level, in excellent agreement with the WMAP-9yr and Planck results. In addition, for the other three Planck maps we obtain similar constraints with values in the interval fNL [33, 41], concomitant with the fact that these maps manifest distinct features in reported analyses, like having different pixel's noise intensities.
ÁreaCEA
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDAS > A neural-network based...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 06/01/2016 16:29 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvonovaes.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ETR8EH
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3G2T94P
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2014/03.28.20.14
Última Atualização2014:03.28.20.14.21 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2014/03.28.20.14.21
Última Atualização dos Metadados2021:03.05.19.01.36 (UTC) administrator
DOI10.1088/1475-7516/2014/01/018
ISSN1475-7516
Rótuloself-archiving-INPE-MCTI-GOV-BR
Chave de CitaçãoNovaesBernFerrWuen:2014:SePrNo
TítuloSearching for primordial non-Gaussianity in Planck CMB maps using a combined estimator
Ano2014
Data de Acesso18 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1400 KiB
2. Contextualização
Autor1 Novaes, Camila Paiva
2 Bernuí, Armando
3 Ferreira, Ivan Soares
4 Wuensche, Carlos Alexandre
Grupo1 AST-CEA-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3
4 GB-GB-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Observatório Nacional
3 Universidade de Brasília
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 camilapnovaes@gmail.com
2 bernui@on.br
3 ivan@fis.unb.br
4 ca.wuensche@inpe.br
Endereço de e-Mailcamila@das.inpe.br
RevistaJournal of Cosmology and Astroparticle Physics
Volume2014
Número1
Páginas18
Nota SecundáriaA1_ASTRONOMIA_/_FÍSICA A1_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E A1_ENGENHARIAS_III B1_GEOCIÊNCIAS
Histórico (UTC)2014-03-28 20:14:21 :: camila@das.inpe.br -> administrator ::
2021-03-05 19:01:36 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-Chaveprimordial non-Gaussianity
Planck CMB maps
cosmic microwave background radiation
Resumohe extensive search for deviations from Gaussianity in cosmic microwave background radiation (CMB) data is very important due to the information about the very early moments of the universe encoded there. Recent analyses from Planck CMB data do not exclude the presence of non-Gaussianity of small amplitude, although they are consistent with the Gaussian hypothesis. The use of different techniques is essential to provide information about types and amplitudes of non-Gaussianities in the CMB data. In particular, we find interesting to construct an estimator based upon the combination of two powerful statistical tools that appears to be sensitive enough to detect tiny deviations from Gaussianity in CMB maps. This estimator combines the Minkowski functionals with a Neural Network, maximizing a tool widely used to study non-Gaussian signals with a reinforcement of another tool designed to identify patterns in a data set. We test our estimator by analyzing simulated CMB maps contaminated with different amounts of local primordial non-Gaussianity quantified by the dimensionless parameter f NL. We apply it to these sets of CMB maps and find < 98% of chance of positive detection, even for small intensity local non-Gaussianity like f NL = 38±18, the current limit from Planck data for large angular scales. Additionally, we test the suitability to distinguish between primary and secondary non-Gaussianities: first we train the Neural Network with two sets, one of nearly Gaussian CMB maps (|f NL| 10) but contaminated with realistic inhomogeneous Planck noise (i.e., secondary non-Gaussianity) and the other of non-Gaussian CMB maps, that is, maps endowed with weak primordial non-Gaussianity (28 f NL 48); after that we test an ensemble composed of CMB maps either with one of these non-Gaussian contaminations, and find out that our method successfully classifies < 95% of the tested maps as being CMB maps containing primordial or secondary non-Gaussianity. Furthermore, we analyze the foreground-cleaned Planck maps obtaining constraints for non-Gaussianity at large-angles that are in good agreement with recent constraints. Finally, we also test the robustness of our estimator including cut-sky masks and realistic noise maps measured by Planck, obtaining successful results as well.
ÁreaCEA
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > AST > Searching for primordial...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > GBDIR > Searching for primordial...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/03/2014 17:14 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP5W34M/3G2T94P
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP5W34M/3G2T94P
Idiomaen
Arquivo AlvoMF+NN_jcap.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
camila@das.inpe.br
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP7W/3963MJE
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2NE4L
8JMKD3MGPCW/449S7R5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/03.05.18.59 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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