| Títol variant: |
Data Analysis in Astrophysics |
| Títol variant: |
Análisis de Datos en Astrofísica |
| Data: |
2021-22 |
| Resum: |
La visió que té la humanitat de l'Univers va canviar radicalment al segle XX. L'evolució de les tècniques de detecció ha augmentat el nombre d'objectes visibles en el cel d'uns pocs centenars a molts milers de milions. A més, els objectes es poden veure a través de radiació electromagnètica en una àmplia gamma de longituds d'ona, des de ràdio i infraroig fins a la banda visible i fins als raigs X. Les tècniques de física de partícules elementals experimental s'han adaptat per permetre observacions de fotons de major energia, raigs gamma de molt alta energia. Aquestes tècniques també permeten, per primera vegada, l'observació de el cel a través de missatgers no electromagnètics, és a dir, partícules carregades ( "rajos còsmics") i, molt recentment, neutrins. Finalment, gegantins interferòmetres làser molt precisos s'han observat recentment ones gravitacionals, que brinden una altra forma d'observar objectes en el cel. Totes aquestes formes d'observar l'Univers estan produint enormes quantitats de dades que han de netejar-se, calibrar, analitzar i comparar-se amb les prediccions teòriques. Això requereix l'ús de grans grups d'ordinadors optimitzats per a aplicacions amb ús intensiu de dades, així com superordinadors per simulacions combinades amb anàlisis estadístiques sofisticats i estimacions d'incertesa. Les tècniques de Big Data i Intel·ligència Artificial s'estan aplicant cada vegada més al camp. L'objectiu de el curs és explorar aquestes tècniques en el context de l'Grau. |
| Resum: |
Humanity's view of the Universe changed radically in the 20th Century. The evolution of detection techniques has increased the number of viewable objects in the sky from a few hundred to many billion. In addition, objects can be viewed through electromagnetic radiation over a wide range of wavelengths, from radio and infrared to the visible band and up to x-rays. Elementary particle physics techniques have been adapted to allow observations of higher energy photons up to Very High Energy gamma rays. These techniques also allow, for the first time, observation of the sky through non-electromagnetic messengers, namely charged particles ("cosmic rays") and, very recently, neutrinos. Finally, very large and precise laser interferometers have recently observed gravitational waves, which bring yet another way to observe objects in the sky. All of these ways of observing the Universe are producing huge amounts of data that need to be cleaned, calibrated, analyzed and compared to theoretical predictions. This requires the use of large computer clusters optimized for data-intensive applications as well as supercomputers for simulations combined with sophisticated statistical analyses and uncertainty estimations. Big Data and Artificial Intelligence techniques are increasingly being applied in the field. The objective of the course is to explore these techniques in the context of the Degree. |
| Resum: |
La visión que tiene la humanidad del Universo cambió radicalmente en el siglo XX. La evolución de las técnicas de detección ha aumentado el número de objetos visibles en el cielo de unos pocos cientos a muchos miles de millones. Además, los objetos se pueden ver a través de radiación electromagnética en una amplia gama de longitudes de onda, desde radio e infrarrojo hasta la banda visible y hasta los rayos X. Las técnicas de física de partículas elementales experimental se han adaptado para permitir observaciones de fotones de mayor energía, rayos gamma de muy alta energía. Estas técnicas también permiten, por primera vez, la observación del cielo a través de mensajeros no electromagnéticos, es decir, partículas cargadas ("rayos cósmicos") y, muy recientemente, neutrinos. Finalmente, gigantescos interferómetros láser muy precisos han observado recientemente ondas gravitacionales, que brindan otra forma de observar objetos en el cielo. Todas estas formas de observar el Universo están produciendo enormes cantidades de datos que deben limpiarse, calibrarse, analizarse y compararse con las predicciones teóricas. Esto requiere el uso de grandes grupos de computadoras optimizados para aplicaciones con uso intensivo de datos, así como supercomputadoras para simulaciones combinadas con análisis estadísticos sofisticados y estimaciones de incertidumbre. Las técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial se están aplicando cada vez más en el campo. El objetivo del curso es explorar estas técnicas en el contexto del Grado. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.  |
| Llengua: |
Català, anglès, castellà |
| Titulació: |
Matemàtica Computacional i Analítica de Dades [2503740] |
| Pla d'estudis: |
Grau en Matemàtica Computacional i Analítica de Dades [1403] |
| Document: |
Objecte d'aprenentatge |
visitant ::
identificació
