Optimización algorítmica y computacional de la estimación del espectro angular de potencias de temperatura y polarización de observaciones del fondo cósmico de microondas
RESUMEN: El Fondo Cósmico de Microondas (FCM) codifica información clave que conecta de forma directa las observaciones que realizamos aquí y en el presente con el estado del universo temprano. De acuerdo con nuestros modelos teóricos, el conocimiento de las propiedades estadísticas del FCM conduce...
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Cantabria (UC) |
| Repositorio: | UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unican.es:10902/26598 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10902/26598 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Cosmología Fondo Cósmico de Microondas Espectro de Potencias de FCM Estimador Quadrático de Máxima Verosimilitud Cosmology Cosmic Microwave Background CMB Power Spectrum Quadratic Maximum Likelihood Estimator |
| Sumario: | RESUMEN: El Fondo Cósmico de Microondas (FCM) codifica información clave que conecta de forma directa las observaciones que realizamos aquí y en el presente con el estado del universo temprano. De acuerdo con nuestros modelos teóricos, el conocimiento de las propiedades estadísticas del FCM conduce al conocimiento sobre las características de nuestro Universo en el límite de los instantes iniciales, y a predecir su futuro. La información relevante que nos transmite el FCM está codificada en su espectro angular de potencias. Este trabajo está dedicado al estudio del Estimador Cuadrático de Máxima Verosimilitud (QML), un método óptimo de estimación del espectro de potencia. Analizamos sus propiedades, las condiciones de tipo matemático que se han de cumplir para utilizarlo, soluciones en el caso en el que alguna no se cumpla y estudiamos el rendimiento del método en múltiples situaciones de interés práctico en el presente y el futuro inmediato. El método QML conlleva una alta carga computacional. Tras un análisis detallado de los entresijos matemáticos propios del método, hemos desarrollado una implementación óptima que formalmente permite aplicarlo con los medios técnicos actuales en situaciones que hasta ahora eran inviables. Para ponerlo en práctica, hemos escrito un código que implementa nuestra formulación del método, capaz de aprovechar la potencia de cálculo de los supercomputadores. El código es de acceso público y libre. |
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