Geri Dön

Clustering analysis of young isolated neutron stars on p − ṗ space

Genç izole nötron yıldızlarının p − ṗ parametre uzayında kümeleme analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 573126
  2. Yazar: FAHRETTİN AY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE, PROF. DR. KAZIM YAVUZ EKŞİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Astronomy and Space Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Nötron yıldızları evrendeki en büyüleyici gök cisimlerinden biridir. İlk olarak Walter Baade ve Frederick Zwicky tarafından 1934 yılında öne sürülen bir çalışmaya göre süpernova sonucu bazı ölü yıldızların çekirdeklerinin dağılmadan kompakt bir şekilde nötron yıldızı olarak hayat bulabilecekleri öngörülmüştü. Fakat bu yıldızların varlığına ait ilk kanıtın bulunması henüz yeni bir bilim dalı olan radyo astronomisinin yeteri kadar olgunlaşmasını beklemek zorundaydı. Sonunda, Jocelyn Bell Burnell ve Anthony Hewish tarafından 1967 yılında 'PSR B1919+21' isimli ilk nötrön yıldızı radyo pulsarı olarak keşfedildi. Tipik bir nötron yıldızı R ∼10 km yarıçapında, ve ∼1.5 M güneş kütlesindedir. Evrende bir yüzeye sahip olan en yoğun nesneler olduğuna inanılan bu yıldızların 1 cm^3 hacmindeki öz maddesinin kütlesi yaklaşık olarak ∼10^11 kg'a denk gelmektedir. Aynı zamanda bu cisimler yine olağanüstü derecede şiddetli manyetik alana sahiptirler B ∼10^14 Gauss. Öyle ki, klasik elektromanyetik teori bu büyüklükteki fiziksel olayları açıklayamamaktadır. Ek olarak, yüzeyde rölativistik doğrusal hızlara sebep olabilecek büyüklüklerde açısal hızlar ile kendi etraflarında dönmektedirler. Nötron yıldızlarının tüm bu olağanüstü özellikleri, fizikçilere teorilerini test etmek için eşsiz bir doğal laboratuvar ortamı sağlar. Bu nedenle, nötron yıldızları uzun zamandan beri fizikçilerin önemle ilgisini çekmektedir. Kendi etrafında dönen nötron yıldızları elektromanyetik spektrumda radyo dalga boyundan gamma dalga boyuna kadar her frekansta ışıma gösterebilirler. Nötron yıldızlarından yayılan bu ışınların 'deniz feneri' şeklinde yeryüzüne düzenli olarak yansıması durumunda bu sinyaller alıcılar tarafından vuru (pulse) olarak tespit edilebilirler. Yaydığı ışınların yeryüzüne düzenli olarak ulaştığı bu nötron yıldızlarına pulsar (atarca) denilmektedir. Pulsarlar genellikle ışıma enerjilerinin kaynağına göre sınıflandırılırlar. Örneğin pulsarların bir çoğunun ışıma enerjisi dönel kinetik enerjileri tarafından karşılanır. Bu türdeki pulsarlara dönel enerjili pulsarlar — Rotationally-Powered Pulsars (RPPs) — denir. RPP'lerin alt türleri de bulunmaktadır. Örneğin, görece yaşlı olup daha önce var olduğuna inanılan yakınındaki başka gök cisminden sağlamış olduğu kütle aktarımıyla açısal momentumunu artırarak faaliyetlerine 'yeniden' devam eden RPP'ler bulunmaktadır. Bu tür RPP'lerin dönel periyotları milisaniye mertebesinde olduğu için milisaniye pulsarları — Millisecond Pulsars (MSPs) — olarak isimlendirilmiştir. Ek olarak, RPP'lerin birçoğunun radyo frekansında yapmış olduğu ışımalar tespit edilebilirken bazıları ise gamma frekansında da yayın yapmaktadırlar. Bu tür RPP'lere gamma ışıyan pulsarlar — Gamma-ray Pulsars (GRPs) — denir. Ayrıca, bazı RPP'ler olağan dışı sinyal profillerine sahiptir, öyle ki bu pulsarlardan bazılarının hızlı radyo patlamaları sergiledikleri gözlemlenmiştir. Bu tür RPP'lere dönel geçişli radyo pulsarlara — Rotating Radio Transients (RRATs) — denilmektedir. Son olarak, bu üç alt tür dışında kalan RPP'ler normal radyo pulsarları olarak isimlendirilirler. Bazı pulsarların yaymış oldukları ışınların yüksek parlaklık derecelerinden dolayı ışıma enerjilerinin sadece dönel kinetik enerji ile karşılanamayacağı öne sürülmüştür. Radyo frekansında çoğu zaman sessiz görünen bu tür pulsarların diğerlerinden farklı olarak oldukça yüksek manyetik alan şiddetine sahip oldukları gözlemlenmiştir. Dolayısıyla, manyetar — magnetar — olarak isimlendirilen bu tür pulsarların ışıma enerjilerini şiddetli manyetik alanlarında yaşanan bozunma neticesinde kazandıkları düşünülmektedir. Manyetarların bir kısmı düzensiz olarak gamma patlaması göstermektedirler. Bunlar yumuşak gamma ışını tekrarlayıcıları — Soft Gamma-ray Repeaters (SGR) — olarak isimlendirilmiştir. Yumuşak X-ışını yayan diğer tür manyetarlar ise anormal X-ışını pulsarları — Anomalous X-ray Pulsars (AXPs) — olarak isimlendirilmiştir. Termal ışıma yapan pulsarlar üçüncü temel grubu oluşturmaktadırlar. Bu pulsarların ışıma enerjileri zaman içinde soğuyarak kaybettikleri ısıl enerjileri tarafından karşılanmaktadır. Termal olarak aktif olan bu pulsarlar merkezi kompakt nesneler — Central Compact Objects (CCOs) — ve hafif X-ışını yayan izole nötron yıldızları — X-ray Dim Isolated Neutron Stars (XDINSs) — isimli iki alt türe sahiptir. Günümüze kadar birbirine göreli olarak yakında bulunan yedi adet XDINS keşfedilmiştir. Bu pulsarlara özel olarak muhteşem yedili — Magnificent Seven — denilmektedir. Süpernove kalıntıları — supernova remnants (SNR) — ile ilişkilendirilen CCO'lar da hafif X-ışını yayarlar. Bu cisimler yüksek açısal frekans, düşük yavaşlama oranı ve dolayısıyla düşük manyetik alan şiddetine sahip olmaları nedeniyle bazen 'ters-manyetarlar' olarak isimlendirilirler. Tüm bunların yanı sıra, bazı pulsarlar kendisilerine eşlik eden başka bir pulsar, beyaz cüce veya başka bir gezegensel cisim ile birlikte ortak bir kütle merkezi etrafındaki yörüngede dönmektedirler. Bu tür pulsarlara ikili — binary — pulsarlar denilmektedir. Yukarıda anlatıldığı üzere, temel ve alt tür olarak bir çok farklı pulsar türü tanımlanmıştır. Fakat bazı pulsarların kendisi ile aynı sınıfta yer alan diğer pulsarlardan farklı olarak aykırı faaliyetlerde bulunduğu gözlemlenmiştir. Örneğin bazı RPP'ler manyetarlar gibi yüksek manyetik alan şiddetine sahip iken, bazıları manyetarlar gibi patlamalar sergilemektedirler. Diğer bir yandan, manyetarların birçoğu radyo frekansında sessiz görünürken bazılarınının radyo yayını yaptıkları gözlemlenmiştir. Dolayısıyla burada sunulan farklı pulsar türleri arasındaki ayırt edici özellikler net değildir. Pulsarların en temel iki karakteristik özelliği olan dönel periyot (P) ve bunun zamana göre birinci türevi olan yavaşlama değeri (Ṗ), pulsarların sinyal profillerinden elde edilebilmektedirler. Pulsarlar üzerine yapılan çalışmalarda çoğu zaman pulsarların P − Ṗ parametre uzayındaki dağılımları dikkate alınmaktadır. Örneğin Gauss karma modeli'nin — Gaussian mixture model (GMM) — kullanıldığı eski bir çalışmada bu parametre uzayında altı farklı küme keşfedilmiştir. Bu kümelerden ikisi MSP'ler, diğer dördü ise diğer tür pulsarlar ile ilişkilendirilmiştir. Ek olarak, yine bu çalışmada MSP'leri tanımlamak için ampirik bir metod ortaya konulmuştur. Fakat, daha sonra yapılan başka bir çalışmada GMM'in veri setini aşırı öğrendiği, dolayısıyla elde edilen sonuçların doğru olmadığı ortaya konulmuştur. Bu tez kapsamında, pulsarların P − Ṗ parametre uzayında dağılımını modellemek için diğer bir istatistiksel model olan Dirichlet süreçli Gauss karma modeli — Dirichlet process Gaussian mixture model (DPGMM) — önerildi. Bu doğrultuda, ilk adımda eski çalışmayı tekrarlamak amacıyla nispeten daha büyük bir veri seti üzerinde GMM test edildi. Elde edilen sonuçların referans olarak verilen eski çalışmada sunulan bulgularla büyük bir oranda benzerlik gösterdiği gözlemlendi. Bir sonraki adımda aynı veri seti üzerinde DPGMM test edildi. Sonuç olarak GMM'de olduğu gibi DPGMM'nin aynı parametre uzayında nispeten farklı parametrelere sahip altı farklı küme ortaya çıkardığı gözlemlendi. GMM ve DPGMM tarafından öğrenilen bu altı farklı kümenin parametrelerindeki farklılıklar bu modellerin parametre uzayını sınıflandırmaları ile açıkça ortaya konuldu. Bu farklılıklardan dolayı GMM ve DPGMM modellerinin pulsar veri seti üzerindeki kümeleme ve sınıflandırma performansları incelendi. Veri örneklerinin siluet katsayılarının hesaplandığı denetimsiz test sonuçlarına göre DPGMM'nin GMM'den küçük bir farkla da olsa daha iyi bir performans sergilediği gözlemlendi. Bir sonraki adımda parametre uzayında GRP, RRAT ve magnetar olarak etiketlenmiş pulsarların modeller tarafından sınıflandırma performansları incelendi. Bir kez daha DPGMM'nin GMM'den daha iyi performans sergilediği gözlemlendi. Bu çalışmalar kapsamında DPGMM tarafından keşfedilen kümeler astrofiziksel açıdan detaylı olarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 1st ve 2nd kümeler daha önceki çalışmada gösterildiği gibi MSP'ler ile, 3rd küme düşük manyetik alanlı manyetarlar ve termal pulsarlar ile, 4th küme normal radyo pulsarları ile, 5th küme GRP'ler ile, ve 6th küme manyetarlar ile ilişkilendirilmiştir. Önceki çalışmada sunulduğu gibi, MSP'ler için iki küme varlığının nedeninin bu kümelerde bulunan pulsarların önceki zamanlarda kendilerine eşlik eden ve kendilerinden madde aktarımı yapmış oldukları nesnelerin sahip oldukları farklı kimyasal bileşenler olarak gösterilmiştir. Ayrıca, DPGMM tarafından keşfedilen kümeler içerdiklerin pulsarların karakteristik yaşları ve manyetik alan şiddetlerine göre karşılaştırılmıştır. Kümelerin beklenen karakteristik yaşlarına göre gençten yaşlıya doğru sıralaması; 6th < 5th < 4th < 3rd < 2nd < 1st . Öte yandan, kümelerin beklenen manyetik alan şiddetlerinin küçükten büyüğe doğru sıralaması; 1st < 2nd < 3rd < 4th < 5th < 6th . Bu sonuçlara göre kümelerin beklenen karakteristik yaşları ve beklenen manyetik alan şiddetleri arasında logaritmik ölçekte r ≈ −0.95 korelasyon katsayısına sahip güçlü bir negatif korelasyon olduğu gözlemlenmiştir. Son olarak, 3rd, 4th , 5th ve 6th kümelerde bulunan geri dönüştürülmemiş (non-recycled) pulsarların transversal hızları ve karacisim sıcaklıkları incelenmiştir. Sonuç olarak, 6th kümede bulunan pulsarların en yavaş transversal hıza sahip oldukları, diğer üç kümedeki pulsarların göreli olarak yakın hız değerlerine sahip oldukları gözlemlenmiştir. Diğer taraftan, 6th kümede bulunan pulsarların en yüksek sıcaklık değerlerine sahip oldukları gözlemlenmiştir. Elde edilen bu bulgular ile ilgili tartışmalara son bölümde yer verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Neutron stars, one of the most fascinating celestial objects, were firstly proposed by Walter Baade and Frederick Zwicky in 1934, claiming that the core of a dead star could remain as a compact object after a supernova explosion. These objects could not be observed until crucial developments in radio astronomy. Finally, Jocelyn Bell Burnell and Anthony Hewish has discovered the first neutron star, namely 'PSR B1919+21', in 1967 as a radio pulsar. A typical neutron star has a radius of R ∼10 km and mass of M ∼1.5 solar mass. They are so extremely compact objects that the raw material of a neutron star in a volume of 1 cm^3 has a mass of ∼10^11 kg. Moreover, they have intense magnetic field up to B ∼10^14 Gauss, so much that the classical electromagnetic theory remains incapable to explain physical phenomena around that magnitude. Besides, neutron stars rotate on their axis with a massive speed up to 700 Hz. At this level, the linear speed on the surface becomes relativistic. All of these extraordinary properties of neutron stars provide physicists a unique natural laboratory in which to test physical theories. Therefore, neutron stars have long attracted significant attention of physicists. As neutron stars rotate, they emit electromagnetic waves from the radio to the gamma-ray. We detect these waves as 'pulses', if radiation beams sweep the line sight of the earth. Therefore, neutron stars are called as pulsars if their emitting waves reach to the earth. Pulsars are usually categorized according to their source of radiant energy. For example, Rotationally-Powered Pulsars (RPPs) are energized by their rotational kinetic energy as their name implies. There are sub-types of RPPs as well. To illustrate, some RPPs are very old but“recycled”by accreting matter from a companion. These kind of RPPs are known as Millisecond Pulsars (MSPs), because their rotational period is in the order of millisecond. In addition, gamma-ray pulsars (GRPs) are a kind of RPPs that emit gamma-ray photons. Moreover, some RPPs have outstanding pulse profiles, sometimes exhibit radio bursts. These kind of RPPs are named as Rotating Radio Transients (RRATs). Additionally, RPPs outside of these three subgroups are called as conventional radio pulsars. It is observed that the luminosity of some pulsars are higher than their spin-down power. These so called magnetars have the strongest magnetic fields and are typically radio-quiet. The source of radiant energy of those pulsars is caused by the relaxation of their strong magnetic fields. Some magnetars exhibit irregular bursts in gamma-rays and are called Soft Gamma-ray Repeaters (SGRs). The other type of magnetars is Anomalous X-ray Pulsars (AXPs) typically discovered through their soft X-ray emission. Thermally powered pulsars are the third main type of pulsar families. The radiant energy of these pulsars are provided by cooling. There are two sub-types; Central Compact Objects (CCOs) and X-ray Dim Isolated Neutron Stars (XDINSs). XDINSs are soft X-ray sources and 7 instances of them discovered so far are called as Magnificent Seven. All of these XDINSs are relatively nearby objects. CCOs are also soft X-ray sources and they are associated with supernova remnants (SNRs). They are sometimes called as 'anti-magnetars' because of their relatively lower rotational periods and lower spin-downs, so the lower magnetic fields. Besides, some pulsars have a companion such as another pulsar, a white dwarf or a planet, so that the pulsar and its companion orbit around their common center of mass. These pulsars are called as binary pulsars. As mentioned above, there are many types of pulsars discovered so far. However, researchers sometimes come across with pulsars that exhibit exceptional behaviour unlike the other ones in the same type. To illustrate, some RPPs have an immense magnetic field like magnetars. Also, some RPPs exhibit magnetar-like X-ray bursts. On the other hand, some magnetars emit radio waves while the most of them are radio-quiet. Therefore, the distinction between different classes are blurred. There are two major characteristic parameters of pulsars that are extracted from their pulse profile: rotational period (P) and its time derivative, spin-down (Ṗ). The P − Ṗ diagram is often used to study on pulsars. To illustrate, the distribution of pulsars on P − Ṗ parameter space has been examined in a previous study by using Gaussian mixture model (GMM). As a result, the existence of six clusters — two for MSPs, four for other types — on the parameter space has been presented. In addition, the empirical definition of MSPs has been defined. However, in a later study, it has been shown that GMM overfits to P − Ṗ parameter space and therefore the results are inaccurate. In this thesis, we proposed another statistical unsupervised machine learning model, Dirichlet process Gaussian mixture model (DPGMM) in order to model the distribution of pulsars on P − Ṗ parameter space. Therefore, in the first step, we repeated the application of GMM on a relatively bigger data set. The findings of GMM are close to the findings of the former study in which GMM has been employed. As a next step, we applied the proposed model, DPGMM, on the same data set. As a result, DPGMM has also discovered six clusters with relatively different model parameters. We clearly observed these differences in the parameter space classification of these models. Thus, we compared clustering and classification performances of both models. In unsupervised test, we calculated the silhouette coefficients of data instances. As a result, we observed that the clustering performance of DPGMM is slightly better than GMM. Afterwards, in supervised test, we evaluated the classification performance of models on the pulsar families selected as GRPs, RRATs and magnetars. Once again, we obtained a better classification performance with DPGMM. In the next step, we examined clusters discovered by DPGMM in detail from an astrophysically perspective. We attributed the 1st and 2nd clusters with MSPs, as in the former study, the 3rd cluster with low-B magnetars and thermally powered pulsars, the 4th cluster with conventional radio pulsars, the 5th cluster with GRPs, and the 6th cluster with magnetars. We showed the reason of the presence of two clusters for MSPs as different chemical components of their companions, as shown in the former study before. Furthermore, we compared clusters in terms of characteristic age and magnetic field strengths of pulsars. It has been observed that the expected characteristic age of clusters from young to old; 6th < 5th < 4th < 3rd < 2nd < 1st. On the other hand, the expected magnetic field strength of clusters from lower to higher is in reverse order; 1st < 2nd < 3rd < 4th < 5th < 6th . Accordingly, there is a strong negative logarithmic correlation between the characteristic age and the magnetic field strength with a correlation coefficient of r ≈ −0.95. These results suggest that the magnetic dipole strength of a pulsar decreases in time. In addition, non-recycled pulsars in the 3rd , 4th , 5th and 6th clusters have been compared in terms of transverse velocity and blackbody temperature. As a result, we observed that the average transverse speed of pulsars in the 6th cluster is the lowest one among all clusters. Other clusters have a relatively close average transverse speed. On the other hand, the 6th cluster has the highest average blackbody temperature. Again, the remaining clusters have relatively close temperature values. We have discussed the possible reasons of these results in the last chapter.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    538996

    Denizcilik sektöründe kümelenme modelleri: İstanbul denizcilik kümelenmesi örneği

    Clustering models in maritime sector: case of Istanbul maritime cluster

    CENGİZ BAHADIR KARAHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT KIRVAL

  2. Tez No

    803918

    Kümeleme yöntemleri ile müşteri kanal göçü analizi

    Customer channel migration analysis with clustering methods

    GİZEM ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ

  3. Tez No

    382021

    Veri madenciliğinde kümeleme analizi ve sağlık sektöründe bir uygulaması

    Clustering analysis in data mining and an application in health sector

    SELİM ÇAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikCumhuriyet Üniversitesi

    Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN

  4. Tez No

    372613

    Kümeleme analizi yöntemlerinin hayvancılık verilerinde karşılaştırılmalı olarak incelenmesi

    The comparative investigation of cluster analysis methods in livestock data

    MEHMET DİNLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    BiyoistatistikBingöl Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞENOL ÇELİK

  5. Tez No

    652407

    Kitlesel çevrimiçi açık derslerde öğrenci profillerinin ve davranış örüntülerinin kümeleme analizi ile belirlenmesi: Türkçe Öğreniyorum Sitemi örneği

    Detrmining learner profiles and behavioral patterns in massive open online courses using clustering analysis: The case of Learn Turkish System

    HİLAL SEDA YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    Uzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEVFİK VOLKAN YÜZER

Geri Dön