Cosmologia observacional usando análise bayesiana

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dc.contributor.advisor1Piguet, Olivier
dc.contributor.authorCampos, Ramón Giostri
dc.contributor.referee1Batista, Antonio Brasil
dc.contributor.referee2Colistete Júnior, Roberto
dc.contributor.referee3Waga, Ioav
dc.contributor.referee4Piguet, Olivier
dc.date.accessioned2016-08-29T15:35:48Z
dc.date.available2016-07-11
dc.date.available2016-08-29T15:35:48Z
dc.date.issued2008-09-11
dc.description.abstractObservational cosmology is based on a tripod: observational data, statistics analysis and theoretical cosmological models. Currently there are many distinct observational cosmological data. In this work we deals with: supernovae of type Ia (SNeIa) and x-ray gas mass fraction of galaxies clusters (fgas). As distinguishing, we use the Bayesian statistics and a complete analysis in many dimensions, with estimates of independent and dependent cosmological parameters (age of the Universe, deceleration parameter, etc). The interface between cosmology and statistics is implemented with a computational tool developed by ourselves, BayEsian Tools for Observational Cosmology (BETOC), which is easily applied for any theoretical cosmological model. At the present time BETOC has three variants, BayEsian Tools for Observational Cosmology using SNeIa-Gold (BETOCS), BayEsian Tools for Observational Cosmology using X-ray of galaxy clusters (BETOCX) and one hybrid of both (BETOCSX). Finally, this work aims at showing how Bayesian inference makes possible deep and not tendencious tests in the theoretical cosmological models, from few to many parameters, well behaved or not
dc.description.resumoA cosmologia observacional é baseada em um tripé : dados observacionais, análise estatística e modelos cosmológicos teóricos. Atualmente existe uma grande quantidade de dados cosmológicos observacionais distintos, em nosso trabalho lidamos com : Supernovas do tipo Ia (SNeIa) e fração de gás e massa a partir de raios-x de aglomerados de galáxias (fgas). Como diferencial, utilizamos a elegante e bem fundamentada estatística Bayesiana, em uma análise completa em várias dimensões, com estimativas de parâmetros cosmológicos independentes e dependentes (idade do Universo, parâmetro de desaceleração, etc). A interface entre cosmologia e estatística é feita com a ferramenta computacional por nós desenvolvida, BayEsian Tools for Observational Cosmology (BETOC), que aplica-se facilmente para qualquer modelo cosmológico teórico. Atualmente BETOC possui três variantes, BayEsian Tools for Observational Cosmology using SNeIa-Gold (BETOCS), BayEsian Tools for Observational Cosmology using X-ray of galaxy clusters (BETOCX) e um híbrido de ambos (BETOCSX). Enfim, esse trabalho visa mostrar como a inferência Bayesiana possibilita testes profundos e não tendenciosos nos modelos cosmológicos teóricos, tenham eles poucos parâmetros ou muitos, sejam eles comportados ou não.
dc.formatText
dc.identifier.citationCAMPOS, Ramón Giostri. Cosmologia observacional usando análise bayesiana. 2008. 123 f. Dissertação (Mestrado em Física) – Programa de Pós-Graduação em Física, Universidade Federal do Espírito Santo, Centro de Ciências Exatas e da Terra, Vitória, 2008.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/4763
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Física
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Exatas
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Física
dc.rightsopen access
dc.subjectCosmologyeng
dc.subjectBayesian Statisticseng
dc.subjectSupernovaeeng
dc.subjectX-Ray Galaxies Clusters.eng
dc.subjectCosmologiapor
dc.subjectEstatística Bayesianapor
dc.subjectSupernova (Estrela)por
dc.subjectRaios-X de Aglomerados de Galáxias.por
dc.subject.br-rjbnGaláxias - Aglomerados
dc.subject.br-rjbnBarions
dc.subject.br-rjbnTeoria bayesiana de decisão estatística
dc.subject.br-rjbnSupernova (Estrela)
dc.subject.cnpqFísica
dc.subject.udc53
dc.titleCosmologia observacional usando análise bayesiana
dc.title.alternativeObservational cosmology using Bayesian analysis
dc.typemasterThesis
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