| Processo: | 20/16243-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2025 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Astronomia - Astrofísica Extragaláctica |
| Pesquisador responsável: | Reinaldo Ramos de Carvalho |
| Beneficiário: | Vitor Medeiros Sampaio |
| Instituição Sede: | Pró-Reitoria de Pós-Graduação, Pesquisa e Extensão. Universidade Cidade de São Paulo (UNICID). São Paulo , SP, Brasil |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 21/13683-5 - A relação entre os mecanismos internos e ambientais de quenching na evolução de galáxias centrais, BE.EP.DR |
| Assunto(s): | Cosmologia (astronomia) Aglomerados de galáxias Formação e evolução da galáxia |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aglomerados de galáxias | equilíbrio dinâmico | Evolução de Galáxias | Simulações Cosmológicas | Cosmologia Observacional |
Resumo Esse projeto é focado em entender como efeitos ambientais afetam a evolução de galáxias, especialmente em aglomerados de galáxias. Pressão de arraste e inanição são apontados como os principais mecanismos causadores do truncamento da formação estelar em galáxias. No entanto, outros efeitos, como perda de massa por efeitos de maré e fusão de duas galáxias, podem também ser de fundamental importância para a evolução de galáxias. Nosso objetivo é investigar dados observacionais e sua contraparte em simulações cosmológicas. Primeiro, iremos redefinir o catálogo de Yang utilizando dados do SDSS-DR16. Para as galáxias membro, iremos estimar e adicionar parâmetros relevantes de diferentes fontes. Isso será utilizado em conjunto com o espaço de fase projetado para cada aglomerado para derivar informações importantes sobre o truncamento de formação estelar em galáxias e a a taxa de acreção em aglomerados. Em contrapartida, simulações forneceram dados para entendermos como a limitação a uma única linha de visada afeta as quantidades observadas. Além disso, estas serão também utilizadas para criar um conjunto de treino para um algoritmo de machine/deep learning que busca definir o estágio dinâmico de aglomerados baseado no espaço de fase projetado observado. (AU) | |
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