Fecha
2024-02-01
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Resumen
Contexto. En los últimos años, los cúmulos estelares se han vuelto cada vez más relevantes para el estudio de la formación y evolución estelar, así como casos de estudio con los que contrastar teorías físicas.
Objetivos. Inferir los parámetros estructurales del cúmulo estelar Coma Berecines, así como de sus colas de marea. Para ello será necesario encontrar la distribución más adecuada para las colas, en relación al conocimiento físico que tenemos sobre ellas.
Métodos. Haremos uso de un Modelo Jerárquico Bayesiano al que llamaremos TGMM, implementado en Kalkayotl. Este modelo estará centrado en el sistema de referencia del propio cúmulo, alineando la dispersión de las colas con el eje Y. Utilizaremos los datos astrométricos del proyecto Gaia.
Resultados. Hemos obtenido los parámetros estructurales del modelo TGMM con rotaciones, los cuales son consistentes con los resultados previos del modelo de referencia. Si bien hay una discrepancia en cuanto a las posiciones del cúmulo en las coordenadas X e Y, con diferencias de > 5 [pc] y > 8[pc], respectivamente, en términos de distancia estelar del cúmulo al centro de referencia, la diferencia es < 0.20 [pc] y las incertidumbres de las posiciones se han reducido en general. Gran parte de los experimentos llevados a cabo han girado en torno a la convergencia de cadenas HMC y la degeneración de parámetros.
Conclusiones. Por ello, la inferencia de parámetros se ha dividido en un proceso iterativo. Esto es más costoso computacionalmente, pero proporciona una herramienta más flexible y cercana al conocimiento físico de las colas de marea.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
modelos jerárquicos bayesianos, cúmulos estelares, paralaje, inferencia de parámetros, sistema de referencia
Citación
Cosmin Madalin, Marina. Trabajo Fin de Máster: Modelo Jerárquico Bayesiano para la descripción de colas de marea en cúmulos estelares. Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), 2024
Centro
E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Inteligencia Artificial