| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m16d.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGPDW34R/3U662P8 |
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/10.01.12.19 |
| Última Atualização | 2019:10.01.12.19.50 (UTC) simone |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/10.01.12.19.51 |
| Última Atualização dos Metadados | 2022:10.18.14.38.55 (UTC) simone |
| Chave de Citação | BariniBott:2019:AnCuLu |
| Título | Análise de curvas de luz de AGNs utilizando algoritmos baseados em auto-aprendizagem  |
| Formato | On-line |
| Ano | 2019 |
| Data de Acesso | 23 abr. 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 68 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Barini, Wesley Araújo 2 Botti, Luiz Cláudio Lima |
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHN7 |
| Grupo | 1 2 DIDAS-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Universidade Presbiteriana Mackenzie 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 weslwy_barinietec@outlook.com 2 luiz.botti@inpe.br |
| Editor | Santos, Rafael Duarte Coelho Dos Mattos, Ariane Frassoni Dos Santos De Mello, Carina Barros Queiroz, Gilberto Ribeiro De Vasconcelos, Leandro Guarino De Vieira, Luis Eduardo Antunes Forti, Maria Cristina Gatto, Rubens Cruz |
| Nome do Evento | Seminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE) |
| Localização do Evento | São José dos Campos |
| Data | 12-13 ago. 2019 |
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade da Editora | São José dos Campos |
| Título do Livro | Anais |
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Histórico (UTC) | 2019-10-01 12:20:48 :: simone -> administrator :: 2019 2020-01-06 12:48:42 :: administrator -> simone :: 2019 2020-05-13 19:45:10 :: simone -> administrator :: 2019 2022-07-08 20:09:23 :: administrator -> simone :: 2019 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Palavras-Chave | curvas de luz algoritmos |
| Resumo | Este trabalho, iniciado em agosto de 2018, tem como objetivo analisar curvas de luz de um AGN utilizando um algoritmo evolutivo. Baseando-se no modelo AGN mais aceito pela comunidade científica, que consiste em um buraco negro massivo em seu centro e um disco de acréscimo em seu entorno, cujo conjunto ejeta dois jatos relativísticos em direções opostas transversalmente ao plano do disco, foi possível saber de onde vêm os dados, que provêm da interação entre a matéria do disco de acréscimo e o buraco negro central. Utilizando-se dados dos observatórios espalhados pelo mundo foi possível montar um banco de dados e analisar as variações temporais de emissão de densidade de fluxo nas diferentes regiões do espectro eletromagnético, no entanto notou-se que os AGNs têm um comportamento atípico o qual não há aparentemente um padrão comportamental. Na tentativa de compreender melhor seu comportamento bem como das curvas de luz, apropriou-se dos algoritmos evolutivos como ferramenta. Para que este algoritmo performe, é necessário a utilização de um modelo, mais especificamente para a obtenção do intervalo de parâmetros para uma sequência de explosões foi utilizado o modelo de ondas de choque (Marscher & Gear, 1985), onde a utilização de um índice 1,3 gera um bom ajuste na modelagem das funções de outbursts (Valtaoja et al., 1999), e em seguida para modelagem de ondas de choque com referência à distância do núcleo de um AGN foi utilizado o modelo Hovatta (2009), o qual nos permite obter parâmetros como fator de Lorentz, ângulo de visualização dos jatos, fator Doppler e estimativa de temperatura de brilhância. A elaboração do algoritmo consistiu em primeiramente criar uma população inicial randomicamente de tamanho N, a qual representa os parâmetros das curvas de luz. Através de uma função chamada função aptidão (fitness), estes indivíduos são ranqueados de acordo com suas características, isto é, os quão bons ou aptos são. Os melhores indivíduos são selecionados e passam por processos de reprodução cruzada (crossover) e mutação gerando uma nova população, a qual será testada novamente através da aptidão. Após diversas interações ou gerações o algoritmo fornecerá dados que possibilitarão a montagem de uma curva de luz em determinada frequência de observação pré-definida, e que por fim, serão comparados com a curva de luz real. Com esta abordagem comparativa, espera-se que os dados computacionais obtidos cheguem o mais próximo possível da realidade possível. |
| Área | CEA |
| Tipo | CEA |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDAS > Análise de curvas... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2019 > Análise de curvas... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3U662P8 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34R/3U662P8 |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | 2019 Wesley Araujo Barini.pdf |
| Grupo de Usuários | simone |
| Grupo de Leitores | administrator rafael.santos@inpe.br simone |
| Visibilidade | shown |
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ETR8EH 8JMKD3MGPDW34P/478H8JH |
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02 |
| 6. Notas | |
| Notas | Bolsa PIBIC/INPE/CNPq |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
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