GSpyNetTree: Un clasificador de señales astrofísicas y ruido de detector para candidatos de ondas gravitacionales de LIGO-Virgo

Esta tesis desarrolla un árbol de decisión de redes neuronales convolucionales (CNNs), llamada GSpyNetTree, usada por la colaboración LIGO-Virgo para distinguir señales de ondas gravitacionales de ruido de detector.

Autores:
Álvarez López, María Sofía
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68749
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/68749
Palabra clave:
Machine Learning
Ondas gravitacionales
LIGO
Convolutional Neural Networks
CNNs
Ingeniería
Rights
openAccess
License
Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional