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Cosmologia com aglomerados de galáxias no Dark Energy Survey

Processo: 13/26612-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2014
Vigência (Término): 30 de junho de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Astronomia
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Marcos Vinicius Borges Teixeira Lima
Beneficiário:Michel Aguena da Silva
Instituição-sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Aglomerados de galáxias   Energia escura   Cosmologia (astronomia)

Resumo

A compreensão da expansão acelerada do Universo poderá ter implicações significativas em várias áreas da física, como a gravitação, a física de partículas, teoria quântica de campos e a própria cosmologia. Uma das áreas mais estimulantes da cosmologia moderna é o estudo da dinâmica de formação das estruturas em larga escala. Grandes levantamentos ópticos de galáxias, como o Dark Energy Survey (DES), usarão testes cosmológicos complementares, que constituem potentes ferramentas para investigar problemas de origem cosmológica. Entre estes testes estão a distribuição espacial e a abundância de aglomerados de galáxias em função de suas massas e redshifts, intrinsecamente associados às perturbações primordiais do Universo e à física da evolução cósmica. O objetivo deste projeto de pesquisa é o estudo e a análise computacional de aglomerados de galáxias, utilizando-os para vincular modelos cosmológicos através de colaborações como o DES. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SASDELLI, M.; ISHIDA, E. E. O.; VILALTA, R.; AGUENA, M.; BUSTI, V. C.; CAMACHO, H.; TRINDADE, A. M. M.; GIESEKE, F.; DE SOUZA, R. S.; FANTAYE, Y. T.; MAZZALI, P. A.; COLLABORATION, COIN. Exploring the spectroscopic diversity of Type Ia supernovae with DRACULA: a machine learning approach. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, v. 461, n. 2, p. 2044-2059, SEP 11 2016. Citações Web of Science: 7.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SILVA, Michel Aguena da. Cosmologia usando aglomerados de galáxias no Dark Energy Survey. 2017. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física São Paulo.

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