MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017358815
■00520260202104756
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798290653280
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32151382
■035    ▼a(MiAaPQ)Caltech17364
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a530
■1001  ▼aLegred,  Isaac  Norman.
■24510▼aNeutron  Stars:  Robust  Constraints  on  Dense  Matter  from  Astrophysics
■260    ▼a[Sl]▼bCalifornia  Institute  of  Technology▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a465  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Chatziioannou,  Katerina;Weinstein,  Alan.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--California  Institute  of  Technology,  2025.
■520    ▼aNeutron  stars  are  exceptional  astrophysical  objects,  harboring  likely  the  densest  matter  in  the  universe  outside  of  black  holes.  However,  uncertainty  in  the  properties  of  matter  at  the  densities  achieved  inside  of  neutron  stars  means  that  the  structure  of  neutron  stars  cannot  be  fully  understood  from  first  principles.  Modern  statistical  and  computational  tools  however,  along  with  cutting-edge  observational  strategies  have  enabled  the  properties  of  neutron  stars  to  be  constrained  using  astrophysical  data.  In  this  thesis,  I  will  discuss  work  I  have  carried  out  examining  what  can  be  learned  about  neutron  stars,  and  the  dense  matter  inside  of  them,  using  electromagnetic  and  gravitational-wave  observations  of  neutron  stars.  In  particular,  I  will  discuss  constraints  on  nonparametric  models  of  the  dense-matter  equation  of  state,  and  why  nonparametric  models  are  an  effective  strategy  for  faithfully  representing  uncertainty.  I  will  also  discuss  the  interplay  between  understanding  the  astrophysical  channels  for  forming  neutron  stars,  and  the  neutron-star  matter  equation  of  state,  including  how  we  can  use  our  understanding  of  dense  matter  to  classify  objects.  Finally,  I  will  discuss  some  considerations  for  simulating  astrophysical  neutron  stars,  which  is  necessary  in  order  to  interpret  the  full  range  of  astrophysical  observations  of  merging  neutron  stars,  such  as  the  neutron  star  merger  GW170817.
■590    ▼aSchool  code:  0037.
■650  4▼aPhase  transitions
■650  4▼aCausality
■650  4▼aSoftware
■650  4▼aAstrophysics
■650  4▼aGravitational  waves
■650  4▼aNeutrons
■650  4▼aBlack  holes
■650  4▼aNeutron  stars
■690    ▼a0596
■71020▼aCalifornia  Institute  of  Technology▼bPhysics,  Mathematics  and  Astronomy.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-01B.
■790    ▼a0037
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17358815▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서