dc.contributor.advisor | Bonavera, Laura | |
dc.contributor.advisor | González-Nuevo González, Joaquín | |
dc.contributor.author | Casas González, José Manuel | |
dc.contributor.other | Física, Departamento de | spa |
dc.date.accessioned | 2024-04-17T08:15:07Z | |
dc.date.available | 2024-04-17T08:15:07Z | |
dc.date.issued | 2023-12-13 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10651/72156 | |
dc.description.abstract | Esta 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.extent | 143 p. | spa |
dc.language.iso | eng | spa |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Redes neuronales artificiales | spa |
dc.title | Machine Learning in Astrophysics and Cosmology | spa |
dc.title.alternative | Machine Learning en Astrofísica y Cosmología | spa |
dc.type | doctoral thesis | spa |
dc.local.notes | DT(SE) 2023-227 | spa |
dc.rights.accessRights | open access | |