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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.43.2019.tde-25062019-101314
Documento
Autor
Nome completo
Wilson Maruyama Santos de Paula
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2019
Orientador
Banca examinadora
Abdalla, Elcio (Presidente)
Horvath, Jorge Ernesto
Nastase, Horatiu Stefan
Título em português
Explorando o setor escuro: usando o método de Monte Carlo para encontrar novos parâmetros para a equação de estado da energia escura
Palavras-chave em português
Cosmologia
Energia Escura
Método Monte Carlo
Parâmetros Cosmólogicos
Resumo em português
Um dos maiores desafios atuais da cosmologia é entender a natureza da energia escura. Esse trabalho busca usar os dados das distâncias de supernovas do tipo 1a, da idade de galáxias com população estelar muito antiga, das oscilações acústicas de bárions e das anisotropias da radiação cósmica de fundo para encontrar através do método de Monte Carlo em cadeias de Markov os parâmetros livres de uma possível equação de estado para a energia escura (w(z)) em redshift 0 < z < 2000. Entretanto esse trabalho não encontrou nenhum tipo de diferença significativa entre a equação de estado proposta e w = -1 dentro do intervalo de redshift estudado.
Título em inglês
Exploring the Dark Sector: Using the Monte Carlo Method to find new parameters for the dark energy state equation
Palavras-chave em inglês
Cosmological Parameters
Cosmology
Dark Energy
Monte Carlo Method
Resumo em inglês
One of the current major challenges of cosmology is understand the nature of the dark energy. This work uses the data from supernovas type 1a, galaxies with old stellar populations, baryonic accustic oscilations and anisotropy of the cosmic microwave background to find through the Markov chains Monte Carlo method the free parameters of a possible equations of state for dark energy (w(z)) on redshift 0 < z < 2000. However, this work did not find any type of significant difference between the equation of state suggested and w = -1 inside the interval of redshift studied.
 
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Dissertacao_final.pdf (8.04 Mbytes)
Data de Publicação
2019-06-27
 
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