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Machine Learning in Astrophysics and Cosmology

dc.contributor.advisorBonavera, Laura 
dc.contributor.advisorGonzález-Nuevo González, Joaquín 
dc.contributor.authorCasas González, José Manuel 
dc.contributor.otherFísica, Departamento de spa
dc.date.accessioned2024-04-17T08:15:07Z
dc.date.available2024-04-17T08:15:07Z
dc.date.issued2023-12-13
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10651/72156
dc.description.abstractEsta tesis de doctorado presenta nuevas metodologías basadas en redes neuronales artificiales para varios análisis del fondo cósmico de microondas. Más precisamente, mediante recorte de parches cuadrados del cielo de microondas visto por el satélite Planck, se han entrenado con simulaciones realistas varias redes neuronales convolucionales para detección de radio galaxias, para el ajuste de sus propiedades de polarización y para la recuperación del fondo cósmico de microondas en temperatura y polarización. Por último, se describirán los usos futuros y los desarrollos de estas redes neuronales.spa
dc.format.extent143 p.spa
dc.language.isoengspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectRedes neuronales artificialesspa
dc.titleMachine Learning in Astrophysics and Cosmologyspa
dc.title.alternativeMachine Learning en Astrofísica y Cosmologíaspa
dc.typedoctoral thesisspa
dc.local.notesDT(SE) 2023-227spa
dc.rights.accessRightsopen access


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