Lentes gravitacionales fuertes : análisis y detección

• Autores: Aguirre Tagliaferro, Tania Pamela
• Año de publicación: 2015
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Domínguez Romero, Mariano Javier de León, dir.; Valotto, Carlos Alberto, dir.
• Materia: Gravitational lenses and luminous arcs; Characteristics and properties of external galaxies and extragalactic objects; Statistical and correlative studies of properties; Lentes gravitacionales fuertes; Detección de arcos; Aprendizaje automático; Galaxias; Astronomía extragaláctica
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Lic. en Astronomía)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2015.
En este trabajo especial estudiamos los métodos de detección de las lentes gravitacionales fuertes, enfocándonos principalmente en el análisis y la detección de arcos en estos sistemas. Se expondrán los distintos métodos para búsqueda de arcos gravitacionales candidatos y describiremos los métodos ya existentes con sus respectivos catálogos asociados: COSMOS, el Programa Hubble Frontiers Field y SLACS. En particular, utilizamos paquetes estándares de análisis de imágenes, de ajuste de distribución de luminosidad superficial y técnicas de diferencias de imágenes aplicadas sobre los arcos ya previamente identificados por estos relevamientos. En base a estas técnicas se presenta el tratamiento y selección de una muestra de arcos para la creación de un conjunto de entrenamiento para ser utilizado con algoritmos de aprendizaje automático. Los métodos desarrollados se aplicaron a observaciones de cúmulos de galaxias, obteniéndose identificaciones de arcos con baja contaminación y alta completitud. Nuestra perspectiva a futuro consiste en aplicar el método desarrollado en este trabajo para nuevas observaciones fotométricas y en otras frecuencias, particularmente, en imágenes obtenidas en el submilimétrico.
n this special work we study different detection methods of strong gravitational lensing. We focus, mainly, in the arcs analysis and detection. We expose differents methods for the research of arcs candidates and we describe the existing methods with their respective cathalogs, like COSMOS, Hubble Frontiers Field Program and SLACS. Particularly, we use standard image analysis packages, surface brightness distribution fitting packages and we use image substraction techniques applied in arcs already identified in the mention surveys. Based on these techniques we present the treatment and selection of an arcs sample for the creation of a training set ready to be use with machine learning algorithms. The developed methods were applied to observations of galaxy clusters, obtaining arc identifications with low contamination and high completeness. Our future perspective is to apply the developed method in new photometric observations and in other frequencies.