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Titolo: Use of supervised machine learning for determination of redshifts of Gamma-Ray Bursts
Abstract:
Gamma-ray bursts (GRBs) by virtue of their high luminosities are observed up to redshift z=9.4 (Cucchiara et al. 2011), far beyond the most distant quasars or galaxies. and thus have the potential to be vital cosmological probes of earlier processes in the universe, such as reionization, evolution of the star formation rate (SFR), in general, and formation of the first generation (Population III) stars. This requires a relatively large sample of GRBs with known redshifts and well defined observational selection effects. Most GRB instruments provide samples with a well defined prompt gamma-ray peak flux threshold. However, samples with redshift, requiring localization at X-rays and optical-UV follow up observations, suffer from more complex truncations,which hampers the progress to this end. The Swift satellite, the most successful instruments for measuring spectroscopic redshifts of GRBs, has provided redshifts only about one-third of GRBs itdetected. The situation is even less promising for other instruments. Thus, for more than 20 years there have been attempts to increase the number of GRBs with known z via a theoretical estimate of redshift (so called pseudo-redshifts) using GRB relations, but these approaches have led to inaccurate predictions. Thus, we adopt here supervised machine learning approaches to estimate redshifts for GRBs using existing data from the Swift-(satellite). These methods will also allow us to estimate possible non-linear relations between the redshift and other GRB characteristics. Our approach brings a novelty on this research area,because, for the first time, it adds the afterglow plateau emission characteristics. We obtained best results using the “superlearner” ensamble model with a correlation coefficient of 0.86 between the predicted and the observed redshift. We also show that using the predicted redshifts we obtain distributions and cosmological evolutions very similar to those obtained from actual measured redshifts.
Speaker: Ileana Chinnici (INAF-OAPA)
Titolo: I VOLTI DELLA LUNA: la cartografia lunare attraverso i secoli
Abstract:
Attraverso una breve storia della selenografia, si ripercorreranno le tappe principali nell’osservazione scientifica della Luna, uno degli oggetti celesti più amati dalla letteratura e dall’arte, e uno dei più ammirati dall’umanità di tutti i tempi. Vedremo come il percorso che ha portato alla mappatura della superficie lunare e alla definizione della nomenclatura che ne definisce i vari elementi, si snoda attraverso l’utilizzo di strumenti e tecniche sempre più sofisticate, fino alla fotografia e alle missioni spaziali.
Candidato: Gabriele Cozzo
Titolo: Instabilità di Kelvin-Helmholtz – Idrodinamica e Magnetoidrodinamica di sistemi instabili in configurazione planare e cilindrica
Abstract
Le instabilità di Kelvin-Helmholtz si verificano quando due strati di fluido scorrono uno a contatto con l’altro. Le ritroviamo frequentemente, anche in sistemi astrofisici. Prendendo spunto da un tirocinio su modeling numerico di getti idrodinamici astrofisici, si rivisitano le basi teoriche e le condizioni di innesco di queste instabilita` attraverso un’analisi perturbativa, e si verificano attraverso il confronto con simulazioni MHD in geometria planare e cilindrica con il codice PLUTO.
Candidato: Francesco Paolo Damiano
Titolo: Formazione stellare in ammassi – L’ammasso aperto stellare giovane NGC6530
Abstract
L’allievo presenta gli aspetti generali della formazione stellare e degli ammassi aperti giovani a cui essa da origine. Successivamente analizza i dati, raccolti nel visibile, relativi all’ammasso aperto NGC6530, e confrontandoli, dopo aver tenuto conto dell’assorbimento interstellare, con isocrone e tracce evolutive teoriche in un diagramma HR, argomenta sulla possibilità che la formazione stellare in tale ammasso sia avvenuta in più episodi e non in un unico evento.