Defesa de Mestrado
Estudante: Eduardo Galvani Massino
Programa: Astronomia
Título: "Estimativa de linhas de emissão em espectros de galáxias usando regressão simbólica"
Orientador: Prof. Dr. Laerte Sodré Júnior
Comissão Julgadora:
- Prof. Dr. Laerte Sodré Júnior (Presidente e Orientador) - IAG
- Profa. Dra. Paula Rodrigues Teixeira Coelho - IAG
- Dr. Clécio Roque de Bom - CBPF
- Prof. Dr. Fabrício Olivetti de França - UFABC
Membros suplentes:
- Prof. Dr. Eduardo Serra Cypriano - IAG
- Prof. Dr. Roberto Cid Fernandes Junior - UFSC
- Profa. Dra. Emille Eugenia de Oliveira Ishida - Université Clermont-Auvergne
- Profa. Dra. Ângela Cristina Krabbe - IAG
Resumo:
Modelos semi-analíticos de formação de galáxias, como o L-GALAXIES, são capazes de prever o contínuo espectral das galáxias, mas não incorporam métodos para estimar as larguras equivalentes (EWs) das linhas de emissão nebular. Esta dissertação propõe uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para construir modelos analíticos interpretáveis que expressem explicitamente a dependência das EWs em relação aos parâmetros de síntese de populações estelares, idades e metalicidades ponderadas pelo fluxo e pela massa, massa estelar e extinção por poeira, obtidos pelo código STARLIGHT a partir de espectros do SDSS DR8 combinados com fotometria ultravioleta do GALEX GR6. As EWs-alvo são [NII]6584, [OIII]5007, Ha e Hb. Compararam-se três algoritmos, Random Forest, Operon e PySR, sendo que a regressão simbólica, em especial o Operon, apresentou desempenho comparável ao Random Forest com a vantagem de produzir equações explícitas e legíveis, ou seja, que mostram relações analíticas entre as variáveis. Uma abordagem estatística baseada em amostragem de normais multivariadas foi desenvolvida, na qual o Operon modela as médias, os desvios-padrão e as covariâncias das EWs, capturando as correlações físicas entre as linhas. A linha [OIII]5007 revelou-se a mais difícil de modelar em todos os cenários avaliados. Os modelos obtidos representam um passo concreto para a incorporação de linhas de emissão em modelos semi-analíticos em função dos parâmetros de populações estelares.
Palavras-chave: galáxias, espectroscopia, linhas de emissão ópticas, largura equivalente, aprendizado de máquina, regressão simbólica