Geri Dön

Clustering–based time resolved spectral investigations of bursts from magnetar SGR J1550−5418

Magnetar SGR J1550−5418 patlamalarının kümelenme bazlı zaman çözünürlüklü tayfsal incelemeleri

PDF İndir

  1. Tez No: 854149
  2. Yazar: MUSTAFA DEMİRER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERSİN GÖĞÜŞ, DOÇ. DR. YUKI KANEKO
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Astronomy and Space Sciences, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Astrofizik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Magnetarlar çok şiddetli manyetik alanlara sahip nötron yıldızları olup, kısa süreli ancak yüksek enerjili X-ışını patlamaları sergilerler. Bu tez, SGR J1550−5418 kaynağından 42 patlamanın zaman çözümlü tayfsal analizini sunmaktadır. Çalışmamız zaman çözümlemeli tayfsal analize yenilikçi bir yaklaşım getirmektedir: Daha önceki çalışmalardan farklı olarak her bir patlama için başlangıçta örtüşen zaman dilimleri oluşturduk ve bunları üç model kullanarak fit ettik: compton modeli, iki kara cisim modeli ve rezonans siklotron saçılımına sahip modifiye bir kara cisim modeli. Daha sonra k-kümeleme, DBSCAN, toplayıcı kümeleme ve Gauss karışımı algoritmalarını zaman dilimlerimize uygulayarak test ettik. Denediklerimizin arasından basit olması ve etkili sonuç vermesi nedeniyle K-kümelenme algoritması ile devam etmeye karar verdik. Sonrasında bu algoritmayı kullanarak birleştirdiğimiz zaman dilimlerini fit ettik ve örtüşmeyen zaman dilimleri oluşturduk. Model karşılaştırması için ise Bayes Bilgi Kriterini (BIC) kullandık. Sonuç olarak; COMPT modelinin neredeyse tüm zaman dilimleri için en uygun model olduğunu, öte yandan zaman dilimlerinin yaklaşık yarısının diğer iki model tarafından tercih edildiğini tespit ettik. Ek olarak, iki kara cisim modelinin kT vs R2 grafiğinde Stefan-Boltzmann davranışından bir sapma gözlemledik. Bu çalışmanın dikkate değer yönleri, MBB−RCS modelinin ilk kez kapsamlı uygulaması ve örtüşen zaman dilimlerini kümeleme analiziyle birleştiren yeni yöntem olarak sıralanabilir.

Özet (Çeviri)

Magnetars, strongly magnetized neutron stars, are the sources of short duration but extremely energetic hard X-ray bursts. This thesis presents a time-resolved spectral analysis of 42 bursts originated from SGR J1550−5418. Our study introduces an innovative approach to time-resolved spectral analysis: Initially, we created overlapping time segments and fitted them using three models: a comptonized model, a double blackbody model, and a modified blackbody model with resonance cyclotron scattering. Subsequently, we tested four distinct algorithms for clustering overlapping time segments, namely; K-means clustering, DBSCAN, agglomerative clustering, and Gaussian mixture. The K-means algorithm was ultimately selected for its effectiveness. After that, we created non-overlapping time segments by fitting the clustered time segments. We employed the Bayesian Information Criterion (BIC) for model comparison. As a result, we found that the COMPT model is most favorable for the most fits, with approximately half of the time segments also being favored by the other two models. Additionally, we observed a deviation from Stefan- Boltzmann trend in kT vs R2 plot of the double blackbody model. The most notable aspects of this study are that it is the first extensive application of the MBB−RCS model and our novel method combining overlapping time segments with clustering analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    759083

    Novel multiple instance learningmodels for digital histopathology

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA UMIT ONER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNational University of Singapore (NUS)

    YRD. DOÇ. DR. LEE HWEE KUAN

    PROF. SUNG WİNG-KİN,

  2. Tez No

    879941

    A feedback star identification algorithm via regularized pattern recognition using a unique feature extraction

    Özgün öznitelikler ile regülarizasyon ve örüntü tanıma tabanlı geri bildirimli yıldız tanıma algoritması

    ERDEM ONUR ÖZYURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN

  3. Tez No

    395189

    İlkokul dördüncü sınıf sosyal bilgiler dersinde çatışma çözme becerilerinin gelişiminin incelenmesi

    Examining the improvement of conflict resolution skills in the elementary fourth grade Social Studies course

    ÖMÜR GÜRDOĞAN BAYIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET GÜLTEKİN

  4. Tez No

    266235

    Amasya ve çevresinin morfotektonik evrimi

    The morphotectonic evolution of Amasya and surroundings

    MEHMET KORHAN ERTURAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yer Sistem Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN TÜYSÜZ

  5. Tez No

    695815

    Internet of things based zigbee sniffer for smart and secure home

    Akıllı ve güvenli ev için şeylerin interneti tabanlı zigbee snıffer

    FARAH SHAKİR MAHMOOD ALBAYATİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

Geri Dön