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