| 1. Identity statement | |
| Reference Type | Conference Paper (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m16d.sid.inpe.br |
| Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identifier | 8JMKD3MGPDW34R/3U662P8 |
| Repository | sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/10.01.12.19 |
| Last Update | 2019:10.01.12.19.50 (UTC) simone |
| Metadata Repository | sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/10.01.12.19.51 |
| Metadata Last Update | 2022:10.18.14.38.55 (UTC) simone |
| Citation Key | BariniBott:2019:AnCuLu |
| Title | Análise de curvas de luz de AGNs utilizando algoritmos baseados em auto-aprendizagem  |
| Format | On-line |
| Year | 2019 |
| Access Date | 2024, May 17 |
| Secondary Type | PRE CN |
| Number of Files | 1 |
| Size | 68 KiB |
| 2. Context | |
| Author | 1 Barini, Wesley Araújo 2 Botti, Luiz Cláudio Lima |
| Resume Identifier | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHN7 |
| Group | 1 2 DIDAS-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR |
| Affiliation | 1 Universidade Presbiteriana Mackenzie 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Author e-Mail Address | 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 |
| Conference Name | Seminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE) |
| Conference Location | São José dos Campos |
| Date | 12-13 ago. 2019 |
| Publisher | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Publisher City | São José dos Campos |
| Book Title | Anais |
| Organization | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| History (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. Content and structure | |
| Is the master or a copy? | is the master |
| Content Stage | completed |
| Transferable | 1 |
| Keywords | curvas de luz algoritmos |
| Abstract | 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. |
| Area | CEA |
| Type | CEA |
| Arrangement 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDAS > Análise de curvas... |
| Arrangement 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2019 > Análise de curvas... |
| doc Directory Content | access |
| source Directory Content | there are no files |
| agreement Directory Content | there are no files |
| 4. Conditions of access and use | |
| data URL | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3U662P8 |
| zipped data URL | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34R/3U662P8 |
| Language | pt |
| Target File | 2019 Wesley Araujo Barini.pdf |
| User Group | simone |
| Reader Group | administrator rafael.santos@inpe.br simone |
| Visibility | shown |
| Copyright License | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
| Rightsholder | originalauthor yes |
| Update Permission | not transferred |
| 5. Allied materials | |
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| Citing Item List | sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/07.08.19.43.45 1 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.54.14 1 |
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| 6. Notes | |
| Notes | Bolsa PIBIC/INPE/CNPq |
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| 7. Description control | |
| e-Mail (login) | simone |
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