Universitat de Barcelona. Departament d'Astronomia i Meteorologia
Los estallidos de rayos gamma (del inglés gamma-ray bursts o GRBs para abreviar) se han clasificado tradicionalmente en GRBs cortos y duros, y GRBs largos y blandos, de acuerdo a la distribución biomodal de sus duraciones. Esta clasificación propone una frontera, a T90=2 s, para separar los GRBs cortos de los largos. En realidad, las distribuciones de duraciones de GRBs cortos y largos deben tener un intervalo de duraciones donde se solapan, y la clasificación clásica es incapaz de clasificar GRBs en esta región. Esta tesis propone una nueva clasificación de GRBs. Mediante el uso de múltiples variables intrínsecas al GRB y mediante el uso de algoritmos de clasificación automática propios de la inteligencia artificial, como son el análisis de clústers y las redes neuronales, se consigue una clasificación objetiva de GRBs con la que podemos discriminar a qué clase pertenece cada GRB incluso en la región de solapamiento de la distribución de duraciones. Además, esos algoritmos sugieren la existencia de 3 clases de GRBs diferentes. Presentamos pues, dos clasificaciones de GRBs, una de dos clases (2-I y 2-II) y otras en tres clases (3-I, 3-II y 3-III). La clasificación en dos clases recupera las características de la clasificación clásica de GRBs, mientras que la clasificación en tres clases propone una nueva clase de GRBs de duración intermedia y blandos. En esta clasificación los GRBs de clase 3-III tienen como principal característica una evolución de la luminosidad con el redshift. Son estos GRBs los candidatos ideales a provenir del colapso de estrellas muy masivas a través del fenómeno conocido como colapsar. Por otra parte, los GRBs de clase 3-I y 3-II se dan a distancias medias menores que los de clase 3-III, siendo candidatos ideales a provenir de la fusión de sistemas dobles compactos.
Astrofísica; Astrophysics; Astronomia de raigs gamma; Astronomía de rayos gamma; Gamma ray astronomy; Cosmologia; Cosmología; Cosmology; Anàlisi de conglomerats; Análisis Cluster; Cluster analysis; Xarxes neuronals (Informàtica); Redes neuronales (Informática); Neural networks (Computer science)
52 - Astronomy. Astrophysics. Space research. Geodesy
Ciències Experimentals i Matemàtiques