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Bayes in the Milky Way - determining the dark matter profile in our galaxy, a novel approach

Processo: 16/50006-3
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de agosto de 2016 - 31 de julho de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física das Partículas Elementares e Campos
Convênio/Acordo: Imperial College, Reino Unido
Pesquisador responsável:Fabio Iocco
Beneficiário:Fabio Iocco
Pesq. responsável no exterior: Roberto Trotta
Instituição no exterior: Imperial College London, Inglaterra
Instituição-sede: Instituto de Física Teórica (IFT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/11070-2 - Matéria escura na Via Láctea: uma era de precisão, AP.JP
Assunto(s):Projetos SPRINT 

Resumo

O objetivo desta proposta SPRINT é implementar ferramentas estatísticas Bayesianas avançadas no estudo da distribuição de matéria escura dentro de nossa própria galáxia, a Via Láctea. Isso solucionará as várias deficiências tradicionais dos métodos chamados frequentistas que são geralmente empregados por toda a comunidade que trabalha com métodos globais. O projeto de Jovem Pesquisador "Matéria Escura na Via-Láctea, uma era de precisão" está cumprindo com êxito a tarefa de reunir bases de dados astronômicas gigantescas, e usá-las para lidar com as muitas incertezas presentes na determinação da distribuição de matéria escura na galáxia. O projeta SPRINT que está sendo submetido irá combinar o expertise - dentro do projeto do jovem pesquisador FAPESP - na modelagem dinâmica da Via-Láctea com as habilidades do pesquisador do Imperial College em análise de dados e estatística. Iremos desenvolver e implementar as ferramentas necessárias para encontrar a determinação mais completa e sofisticada da distribuição de matéria (ambas, visível e escura) na Via-Láctea. Isto nos permitirá o refinamento da distribuição da matéria escura na nossa galáxia, além dos limites da aproximação frequentista, dificultada por se basear na escolha, limitações no tratamento de dados, e permitem lidar com problemas atuais tais como (i.e., de forma não-abrangente): estimar corretamente o efeito da relação cruzada nas incertezas dos dados atuais; medir o impacto do bias introduzido com a escolha de um pertil de DM [...]. (AU)