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Estimativas da função de correlação de galáxias em uma simulação de N-corpos

Processo: 13/11345-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2013
Vigência (Término): 31 de julho de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Astronomia - Astrofísica Extragaláctica
Pesquisador responsável:Luis Raul Weber Abramo
Beneficiário:Igor Rosiello Zenker
Instituição-sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:12/00800-4 - O universo em 3-D: astrofísica com grandes levantamentos de galáxias, AP.TEM
Assunto(s):Cosmologia (astronomia)   Formação e evolução da galáxia   Simulação numérica

Resumo

Um grande conjunto de evidências observacionais apontam para duas formas escuras, mas distintas, de matéria e energia: a matéria escura fria e a energia escura. Em poucos anos as observações astronômicas começarão a elucidar algumas das propriedades desse setor escuro. Uma das principais observações que deve ser a chave para revelar a natureza da matéria escura e da energia escura são os mapas tridimensionais do universo. Neste projeto de Iniciação Científica (IC) estudaremos as propriedades dessa distribuição de matéria, tanto em dados reais quanto em uma simulação de N-corpos. Essa simulação (Millenium), assim como os {\it mocks} que foram produzidos por nossos colaboradores E. Días e A. Zandivares, podem ser encontrados no link https://sites.google.com/site/jpasmockcatalogues/description. Já os dados reais devem ser o catálogo de Luminous Red Galaxies (LRGs) do SDSS (e.g., Tegmark et al. 2006). O objetivo deste projeto de IC é que o estudante aprenda como caracterizar a distribuição das estruturas em grandes escalas do universo através da função de correlação e do espectro de potência power spectrum. O estudante deve não somente ser capaz de compreender o conteúdo físico da função de correlação e do espectro, mas ele também deve calcular essas funções e se familiarizar com as dificuldades que encontramos ao tentar estimá-las. Em particular, queremos empregar tanto o método de estimação da função de correlação de LS (Landy & Szalay 1993), quanto o método "óptimo" de FKP (Feldman, Kaiser & Peacock 1994). (AU)

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