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Estudos sobre a luz extragaláctica de fundo com raios gama por meio de métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov Extragalactic background light studies with gamma rays via Markov chain Monte Carlo methods

Matheus Genaro Dantas Xavier Edivaldo Moura Santos

2023

Localização: IF - Instituto de Física (https://doi.org/10.11606/D.43.2023.tde-10102023-101716 )(Acessar)

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Título:
Estudos sobre a luz extragaláctica de fundo com raios gama por meio de métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov Extragalactic background light studies with gamma rays via Markov chain Monte Carlo methods
Autor: Matheus Genaro Dantas Xavier
Edivaldo Moura Santos
Assuntos: RADIAÇÃO GAMA; NÚCLEOS ATIVOS GALÁTICOS; ASTROFÍSICA; Análise Bayesiana; Bayesian Analysis; Estimação De Sinal; Extragalactic Background Light; Gamma Rays; Hamiltonian Monte Carlo; Luz Extragaláctica De Fundo; Monte Carlo Hamiltoniano; Signal Estimation
Notas: Dissertação (Mestrado)
Descrição: A Luz Extragaláctica de Fundo (EBL) é o segundo campo de radiação de fundo mais intenso no universo, sendo o resultado da emissão estelar e luz reprocessada por poeira integradas ao longo da história de evolução e formação de estruturas. A forma espectral exata da EBL não é completamente conhecida, dado que medidas diretas são difíceis de realizar devido a foregrounds dominantes. No entanto, é possível vincular a EBL indiretamente utilizando raios gama, pois, durante sua propagação por distâncias cosmológicas, fótons de energias muito altas (VHE) podem interagir com a EBL, produzindo pares elétron-pósitron. Esta dissertação explora o uso de métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para obter simultaneamente vínculos sobre a EBL e parâmetros espectrais intrínsecos de fontes de raios gama. Assim, o objetivo fundamental consiste em reconstruir a distribuição posterior de probabilidade de parâmetros que caracterizam a EBL e o fluxo intrínseco de emissão de núcleos ativos de galáxias (AGNs), em uma abordagem Bayesiana. A primeira parte do trabalho está focada em validar a metodologia com uma amostra de BL Lacs sintéticos observada com a configuração instrumental do futuro Cherenkov Telescope Array (CTA). Neste cenário controlado, nós investigamos os impactos sobre vínculos da EBL através da inclusão progressiva de mais espectros na função de verossimilhança.
Identificamos melhorias consistentes nas incertezas ao combinar fontes distintas na análise, concomitantemente recuperando os índices espectrais de todos os espectros intrínsecos. Além disso, exploramos os impactos do aumento do tempo de observação das fontes e possíveis erros sistemáticos associados à escolha de modelagem da EBL. Na segunda parte, analisamos uma amostra de 65 espectros reais de 36 AGNs observados por diversos Telescópios Cherenkov de Imageamento Atmosférico, obtendo vínculos sobre a EBL e parâmetros intrínsecos que são consistentes com outros resultados encontrados na literatura. Nós identificamos os dados de flare de Markarian 501 como essenciais para vincular a região infravermelha distante da EBL, enquanto a combinação de todas as fontes restantes gerou vínculos robustos sobre o infravermelho médio. Esta análise foi possível pelo uso do método de Monte Carlo Hamiltoniano, que é muito eficiente para espaços de parâmetros com um número grande de dimensões. Duas outras extensões também foram exploradas. Com as amostras sintéticas, discutimos a possibilidade de vincular a constante de Hubble junto da EBL. Também apresentamos um método Bayesiano para a estimativa de sinal em medidas On/Off e realizamos uma análise preliminar baseada em dados do H.E.S.S. Este método permite aperfeiçoar a estimativa de sinal sem realizar cortes de seleção nos dados, o que pode ser útil para aprimorar medidas de VHE e a detecção de fontes fracas
Data de criação/publicação: 2023
Formato: 200 p.
Idioma: Inglês

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Estudos sobre a luz extragaláctica de fundo com raios gama por meio de métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov Extragalactic background light studies with gamma rays via Markov chain Monte Carlo methods

Matheus Genaro Dantas Xavier Edivaldo Moura Santos

2023

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