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Simulador de espectros estelares a partir de parámetros estelares por regresión simbólica

dc.contributor.authorGutiérrez-Morán, Alberto
dc.date2025-07-14
dc.date.accessioned2026-05-18T08:52:05Z
dc.date.issued2025-07-14
dc.descriptionThe present study aims to test the performance of symbolic regression techniques in computing a synthetic stellar spectrum. The main used method for synthetic spectrum generation is by following atmospheric models, this study evaluates the efficiency of genetic programming in discovering equations that link astrophysical parameters and chemical abundances of a star with its spectral flux, without any external help or model. These functions will work as the model, allowing to compute synthetic spectra by resolving them. Two functions depending on three stellar parameters that provide a gaussian distribution will be generated for each possible absorption line in a specific spectral range, spanning from 846 nm to 870 nm, the same range as the high resolution RVS spectra from the mission Gaia, which are used to validate the algorithm. The chosen spectral range allows to consider the spectrum as a continuum, so the final result is created by computing each absorption line existing in the spectrum range and adding it to the continuum. The final functions result in a spectrum synthesis with a relatively large error in comparison with how it should be, having some absorption lines missing or with a bad fitting, but which nevertheless shows the most predominant ones correctly, so it allows to derive the chemical elements that contribute to the absorption faithfully. The development cycle created can be seen as a first approach on spectrum synthesis using symbolic regression, that with a more exhaustive development, with more resources and time, can produce more realistic results applicable in the astronomy field.
dc.description.abstractEn el presente estudio se pretende probar la efectividad de la construcción de espectros estelares mediante técnicas de regresión simbólica. El método predominante para generar espectros sintéticos es siguiendo modelos atmosféricos, aquí se evalúa la eficiencia de la programación genética para hallar ecuaciones que relacionen los parámetros físicos y abundancias químicas de una estrella con su flujo espectral, sin ayuda de ningún modelo ni elemento adicional. Estas ecuaciones funcionarán como modelo, permitiendo producir espectros mediante su aplicación. En concreto se generan dos ecuaciones dependientes de tres parámetros estelares que permiten computar una distribución gaussiana por cada posible línea de absorción en un rango espectral que abarca desde los 846 nm a 870 nm, rango coincidente con el de los espectros de alta resolución RVS de la misión Gaia, los cuales se usan para validar el algoritmo. El rango espectral escogido permite considerar el espectro como continuo, por lo que el resultado final es formado ajustando cada línea de absorción existente en ese rango y añadiéndola al continuo. Las funciones finales permiten sintetizar espectros con un error relativamente grande con respecto a cómo deberían ser, con ciertas líneas de absorción perdidas o mal ajustadas pero que sin embargo muestran las más predominantes correctamente, por lo que al menos permiten atisbar los elementos químicos que contribuyen a la absorción con fidelidad. El ciclo de desarrollo creado se puede interpretar como una primera aproximación a la generación de espectros sintéticos mediante el uso de regresión simbólica, que, con un desarrollo más exhaustivo, y con mayores recursos y tiempo, puede producir resultados más satisfactorios y aplicables en el campo de la astronomía.
dc.identifier.urihttps://reunir.unir.net/handle/123456789/19899
dc.language.isoes
dc.subjectregresión simbólica
dc.subjectespectros estelares
dc.subjectsimulador
dc.subjectaprendizaje automático
dc.subjectsymbolic regression
dc.subjectstellar spectra
dc.subjectsimulator
dc.subjectmachine learning
dc.subjectMáster Universitario en Astrofísica y Técnicas de Observación en Astronomía
dc.titleSimulador de espectros estelares a partir de parámetros estelares por regresión simbólica
dc.typemasterThesis
reunir.tag~MUATOA

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