Responsabile: Martino Marelli, Andrea de Luca
Descrizione: Il database EXTraS offre una panoramica senza precedenti sulla variabilità temporale di oltre 750.000 sorgenti di raggi X, rendendolo il più completo nel suo genere. Utilizzando una combinazione di ricerche specifiche e algoritmi di machine learning, stiamo identificando comportamenti particolari come fenomeni transienti (flares o bump), eclissi e periodicità.
In questo progetto ci concentreremo su una decina di nuove sorgenti periodiche scoperte. Il periodo di queste sorgenti è legato all'orbita del sistema emittente e il loro studio dettagliato in raggi X (curva di luce e spettro), insieme all'analisi delle loro controparti, ci permetterà di identificare il tipo di sorgente astrofisica. Di particolare interesse è il fatto che, a causa delle loro caratteristiche temporali e osservative, queste sorgenti non sono rilevabili con le tecniche tradizionali basate sull'analisi di Fourier, rendendole un campione unico da studiare.
La tesi può essere modulata per adattarsi a diverse esigenze: per una tesi triennale, è possibile restringere l'analisi a un sotto-campione o a una singola sorgente. Per una tesi di laurea magistrale, si può estendere la ricerca includendo ulteriori criteri di selezione delle sorgenti periodiche o integrando lo studio delle sorgenti eclissanti.
I risultati di questa analisi, siano essi parziali o completi, verranno successivamente pubblicati in un articolo dedicato o come parte di un articolo più ampio.
Durata: 3/12 mesi
Laurea: Triennale/Magistrale
Prerequisiti: Nessuno