Characterization of the variability of blazars in the radio band
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Max-Moerbeck Astudillo, Walter Kennerth
Author
dc.contributor.author
Navarro Aránguiz, Víctor Alberto
Associate professor
dc.contributor.other
Lira Teillery, Paulina María
Associate professor
dc.contributor.other
González Corvalán, Valentino
Associate professor
dc.contributor.other
Assef Trebilcock, Roberto José Javier
Admission date
dc.date.accessioned
2023-06-30T20:32:43Z
Available date
dc.date.available
2023-06-30T20:32:43Z
Publication date
dc.date.issued
2023
Identifier
dc.identifier.other
10.58011/6v8z-b113
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/194569
Abstract
dc.description.abstract
Los blazares son un tipo de galaxia de núcleo activo con jets relativistas orientados muy cercano a la línea de visión entre el objeto y el observador. Estos objetos emiten radiación sobre todo el espectro electromagnético, con una gran variabilidad desde radio a rayos gama. El proceso físico de estas emisiones no está claro del todo, teniendo dos posibles escenarios: uno del tipo leptónico, donde la emisión de sincrotrón y el efecto Compton-inverso predominan; o del tipo hadrónico, donde la emisión es de sincrotrón producto de electrones y protones que son acelerados a energías ultrarelativistas dentro del jet. La variabilidad observada en las curvas de luz de blazares muestran un comportamiento estocástico y típicamente aperiódico. Para estudiar las curvas de luz, los astrónomos utilizan comúnmente la densidad de potencia espectral (PSD), reflejada en el periodograma de la curva de luz.
El método actualmente más utilizado para caracterizar la PSD de una curva de luz es computacionalmente costoso, lento y poco adecuado para modelos de PSD complejos, es por ello que en este trabajo introducimos el uso de una nueva técnica basada en los algoritmos Population Monte Carlo (PMC) y Approximate Bayesian Computation (ABC). Esta técnica resuelve de forma eficiente el ajuste de una PSD usando desde un modelo de ley de potencia simple a modelos mas complejos como aquellos que incluyen una frecuencia de quiebre. La nueva técnica tarda unos minutos en ajustar un modelo, mientras métodos previos requieren de horas para obtener resultados sobre el modelo simple. Ajustamos un total de 1290 curvas de luz en radio de OVRO con un largo aproximado de 12 años. Encontramos que 1000 de ellas se ajustan bien usando el modelo simple, obteniendo resultados consistentes con estudios anteriores. Determinamos que esta caracterización permite predecir con un 74% de exactitud si una fuente emite o no en rayos gama. Por otro lado, 38 objetos resultan tener una frecuencia de quiebre en su periodograma, siendo esto más probable (3-sigma) en fuentes que emiten en rayos gama, así como en objetos con redshift menores a 1 y factor de Doppler mayores a 10.
Físicamente se espera que todos los objetos tengan una frecuencia de quiebre en su periodograma. Al corregir las frecuencias de quiebre encontradas usando el redshift y el factor de Doppler, obtenemos un tiempo característico de 8.64+-5.34 años en el sistema de referencia de la fuente. Al hacer la misma corrección en la frecuencia mínima de todos los objetos notamos que varios objetos sin quiebre alcanzan valores en el mismo rango de los objetos que si tienen quiebre. Esto sugiere que: (i) el mecanismo que genera la variabilidad en estos objetos es distinto; o (ii) se trata de objetos con escalas físicas distintas. Sugerimos que un estudio sobre la masa del agujero negro y luminosidad de estos objetos podría entregar respuestas.
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