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Professor Advisordc.contributor.advisorHitschfeld Kahler, Nancy
Professor Advisordc.contributor.advisorCampusano Brown, Luis
Authordc.contributor.authorPereira Gallardo, Sebastián 
Associate professordc.contributor.otherBergel, Alexandre
Associate professordc.contributor.otherForster Buron, Francisco
Associate professordc.contributor.otherMarín Caihuan, Juan
Admission datedc.date.accessioned2017-05-29T22:02:20Z
Available datedc.date.available2017-05-29T22:02:20Z
Publication datedc.date.issued2016
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/144141
General notedc.descriptionMagíster en Ciencias, Mención Computaciónes_ES
Abstractdc.description.abstractActualmente la astronomía se enfrenta al reto de manejar y analizar el gran volumen de información que se genera cada día. Muchas de las preguntas sin respuesta que existen en la actualidad requieren medidas de alta precisión de los diversos componentes del universo. Por esta razón, se necesitan algoritmos de procesamiento de datos, que sean capaces de tomar la cantidad masiva de datos y procesarla para obtener catálogos enriquecidos de información que sean de fácil acceso. Los cúmulos de galaxias, siendo altamente masivos, nos permiten trazar las regiones de alta densidad de distribución de la materia, por lo que una muestra completa proporciona entre otros, una descripción de la formación de estructuras en el universo temprano. Vocludet es un algoritmo de detección de cúmulos de galaxias, que detecta estos objetos utilizando las propiedades geométricas y astrofísicas de las galaxias. Este trabajo describe el análisis, validación y optimización de Vocludet, a través del uso de los datos artificiales, obtenidos a partir de una simulación de distribución de materia. Para la validación, los resultados del algoritmo se comparan con el catálogo de datos simulados, en términos de tasa de recuperación y pureza, es decir, qué fracción del catálogo de referencia se recupera y qué fracción de los grupos detectados son reales, respectivamente. La simulación de datos utilizada consiste en un catálogo artificial del Milennium Run, una gran simulación del universo. Este catálogo contiene información acerca del agrupamiento de galaxias que puede ser usado para comparar con los resultados obtenidos por Vocludet. Además, una herramienta de visualización se desarrolla para mostrar de forma interactiva los grupos en cualquier plataforma que posea un navegador de Internet moderno. Esto último con el propósito de realizar debugging, así como también presentar el resultado final. Los resultados finales indican que Vocludet tiene una tasa de recuperación de 59% en general y 66% de pureza. Sin embargo, cuando se restringe el análisis sólo a los cúmulos con más de 10 galaxias, las tasas de recuperación y pureza son 75% y 90% respectivamente. Además, otras propiedades de interés de los cúmulos tales como dispersiones de velocidad presentan un estrecho acuerdo con los valores correspondientes para los cúmulos de referencia, lo que refuerza aún más la evidencia de Vocludet como un detector de clúster fiable.es_ES
Lenguagedc.language.isoenes_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectAlgoritmos computacionaleses_ES
Keywordsdc.subjectGalaxiases_ES
Keywordsdc.subjectAstronomíaes_ES
Keywordsdc.subjectProcesamiento electónico de datoses_ES
Keywordsdc.subjectAstroinformáticaes_ES
Títulodc.titleThe vocludet galaxy cluster finder: optimization, validation and visualizationes_ES
Document typedc.typeTesis
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ciencias de la Computación
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES


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