MARC

 008260126s2023        us                              c    eng  d
■001000017358053
■00520260202103637
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798314842843
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32063694
■035    ▼a(MiAaPQ)httphdlhandlenet2142120099
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a520
■1001  ▼aGagliano,  Alexander  Thomas.
■24510▼aBuilding  a  Comprehensive  Picture  of  Stellar  Death  for  the  Era  of  Synoptic  Surveys
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Illinois  at  Urbana-Champaign▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a289  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-11,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Fields,  Brian  D.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Illinois  at  Urbana-Champaign,  2023.
■520    ▼aNearly  a  century  after  their  interpretation  as  the  terminal  stages  of  stellar  evolution,  countless  questions  still  surround  the  physics  powering  supernovae.  Without  the  ability  to  observe  a  star  at  the  precise  moment  of  its  demise,  our  efforts  to  trace  observed  phenomenology  back  to  nature  of  the  terminal  progenitor  system  are  limited.  This  thesis  attempts  to  clarify  this  connection  through  a  detailed  analysis  of  an  explosion's  local  environment  and  signatures  of  interaction  detected  within  the  first  few  days  of  an  explosion.  We  emphasize  the  value  of  these  early-signatures  through  a  comprehensive  analysis  of  the  nearby  SN  Ic  2020oi,  and  reveal  its  nature  as  the  detonation  of  a  low-mass  (∼9.5  M⊙)  binary  progenitor  enshrouded  with  ∼0.1  M⊙  of  circumstellar  material.  To  quantify  the  statistical  leverage  offered  by  a  transient's  host  galaxy,  we  construct  the  Galaxies  HOsting  Supernovae  and  other  Transients  (GHOST)  catalog  of  16,175  supernovae  and  the  photometric  properties  of  their  associated  host  galaxies  from  the  first  Data  Release  of  the  Pan-STARRS  3-π  survey.  We  use  a  random  forest  classification  model  to  distinguish  between  Type-Ia  and  Type-II  SNe  with  ∼68%  accuracy,  and  release  a  series  of  software  tools  that  can  be  used  to  improve  host-galaxy  association  at  scale.  Next,  we  forecast  the  host-galaxy  correlations  that  will  be  revealed  in  deep  upcoming  surveys  extending  to  z    3,  and  release  the  Simulated  Catalog  of  Optical  Transients  and  Correlated  Hosts  (SCOTCH)  for  benchmarking  upcoming  classification  algorithms.  We  use  this  catalog  to  train  a  'First  Impressions'  classifier,  consisting  of  a  recurrent  neural  network  trained  on  synthetic  samples  and  validated  on  supernovae  from  the  Zwicky  Transient  Facility  Bright  Transient  Sample  (ZTF  BTS).This  classifier  achieves  a  total  accuracy  of  83%  within  the  first  three  days,  a  first  in  the  literature;  at  thirty  days,  the  precision  and  recall  achieved  are  comparable  to  full-phase  networks  in  the  literature  with  more  complex  architectures.  On  the  precipice  of  the  Vera  C.  Rubin  Observatory's  unprecedented  discovery  rates,  computational  techniques  able  to  leverage  physical  correlations  will  be  essential  for  further  clarifying  progenitor  physics  and  identifying  objects  of  interest  for  targeted  follow-up  campaigns.
■590    ▼aSchool  code:  0090.
■650  4▼aAstronomy
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aAstrophysics
■653    ▼aSupernovae
■653    ▼aMachine  learning
■653    ▼aNeural  networks
■653    ▼aGalaxy  surveys
■653    ▼aVera  C.  Rubin  Observatory
■653    ▼aActive  learning
■690    ▼a0606
■690    ▼a0984
■690    ▼a0596
■690    ▼a0800
■71020▼aUniversity  of  Illinois  at  Urbana-Champaign▼bAstronomy.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-11B.
■790    ▼a0090
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17358053▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books