Quasars, or QSOs, are essential tools for addressing questions in astrophysics and cosmology. They are used to study a wide range of phenomena, including the intergalactic medium, fundamental physics, reionization, the growth of supermassive black holes, the abundance of primordial elements, and the expansion history of the universe. In my thesis, I search for bright (i < 18) and high-redshift (z > 2.5) QSOs and analyze high-resolution spectra of a bright QSO to constrain the primordial deuterium abundance. First, I describe the efforts of the QUBRICS survey to identify these QSOs. The survey focuses on the Southern Hemisphere and employs machine learning techniques to identify bright and high-redshift QSOs. I analyze the performance of a new machine learning algorithm, the Probabilistic Random Forest (PRF), capable of handling missing data and uncertainties. I also explore the use of synthetic data to improve the completeness of the selection, particularly for extremely bright targets. Additionally, I outline a method for discovering lensed QSO systems in the Southern Hemisphere using data from the Gaia Collaboration. This work extends the QUBRICS project, with the aim of efficiently selecting more of these systems. Finally, I use high-resolution spectra from the ESPRESSO Guaranteed Time Observations to measure the primordial deuterium abundance, a cosmologically significant parameter. This determination offers independent constraints for the baryon-to-photon ratio and Ω_baryon, potentially providing hints of new physics. I utilize multiple datasets to refine this measurement and find it to be consistent with other cosmological probes, reinforcing its reliability.
I quasar, o QSO, sono strumenti essenziali per affrontare domande in astrofisica e cosmologia. Sono utilizzati per studiare una vasta gamma di fenomeni, tra cui il mezzo intergalattico, la fisica fondamentale, la reionizzazione, la crescita dei buchi neri supermassicci, l'abbondanza di elementi primordiali e la storia dell'espansione dell'universo. Nella mia tesi, cerco quasar luminosi (i < 18) e ad alto redshift (z > 2,5) e analizzo spettri ad alta risoluzione di un quasar luminoso per misurare l'abbondanza di deuterio primordiale. Innanzitutto, descrivo gli sforzi della survey QUBRICS nell'identificare questi quasar. Il sondaggio si concentra nell'emisfero meridionale e utilizza tecniche di machine learning per identificare quasar luminosi e ad alto redshift. Analizzo le prestazioni di un nuovo algoritmo di machine learning, la Probabilistic Random Forest (PRF), in grado di gestire dati mancanti e incertezze. Esploro anche l'uso di dati sintetici per migliorare la completezza della selezione, in particolare per oggetti estremamente luminosi. Inoltre, delineo un metodo per identificare sistemi di quasar lensati nell'emisfero meridionale utilizzando dati dalla Collaborazione Gaia. Questo lavoro estende il progetto QUBRICS, con l'obiettivo di selezionare in modo efficiente sistemi precedentemente non noti. Infine, utilizzo spettri ad alta risoluzione ottenute durante il GTO di ESPRESSO per misurare l'abbondanza di deuterio primordiale, un parametro cosmologicamente significativo. Questa determinazione offre vincoli indipendenti per il rapporto barione-fotone e Ω_barion, offrendo potenziali suggerimenti di nuova fisica. Utilizzo più set di dati per migliorare questa misura e trovo che sia coerente con altre prove cosmologiche, rafforzandone l'affidabilità.
Alla ricerca dei fari cosmici più luminosi, e il loro ruolo nell'indagare il mezzo intergalattico.
GUARNERI, FRANCESCO
2024
Abstract
Quasars, or QSOs, are essential tools for addressing questions in astrophysics and cosmology. They are used to study a wide range of phenomena, including the intergalactic medium, fundamental physics, reionization, the growth of supermassive black holes, the abundance of primordial elements, and the expansion history of the universe. In my thesis, I search for bright (i < 18) and high-redshift (z > 2.5) QSOs and analyze high-resolution spectra of a bright QSO to constrain the primordial deuterium abundance. First, I describe the efforts of the QUBRICS survey to identify these QSOs. The survey focuses on the Southern Hemisphere and employs machine learning techniques to identify bright and high-redshift QSOs. I analyze the performance of a new machine learning algorithm, the Probabilistic Random Forest (PRF), capable of handling missing data and uncertainties. I also explore the use of synthetic data to improve the completeness of the selection, particularly for extremely bright targets. Additionally, I outline a method for discovering lensed QSO systems in the Southern Hemisphere using data from the Gaia Collaboration. This work extends the QUBRICS project, with the aim of efficiently selecting more of these systems. Finally, I use high-resolution spectra from the ESPRESSO Guaranteed Time Observations to measure the primordial deuterium abundance, a cosmologically significant parameter. This determination offers independent constraints for the baryon-to-photon ratio and Ω_baryon, potentially providing hints of new physics. I utilize multiple datasets to refine this measurement and find it to be consistent with other cosmological probes, reinforcing its reliability.File | Dimensione | Formato | |
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A search for cosmic bright beacons, and their role for investigating the intergalactic medium.pdf
embargo fino al 19/02/2025
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/63202
URN:NBN:IT:UNITS-63202