Colegio Nacional de Buenos Aires

El Observatorio acerca a la comunidad un nuevo curso a cargo del Dr. Rodrigo Díaz, quien, a principios de este año, encabezó al equipo que descubrió al tercer exoplaneta más cercano al Sol (Gliese 411b).

Fecha de inicio y horario

El curso comienza la semana del 12 de septiembre y el horario es:

¿Quiénes se pueden inscribir?

Todos los alumnos del Colegio que cursen entre cuarto y sexto año

¿Cómo inscribirse?

De forma online haciendo click aquí
De forma presencial en el Observatorio (segundo piso)

Dudas y consultas

Escribinos a astro@cnba.uba.ar

Descripción:

Exoplanetas. Observaciones y aspectos básicos del análisis de datos

El campo de los planetas extrasolares (es decir, planetas que se encuentran fuera del sistema solar,  también llamados exoplanetas) se desarrolla a gran velocidad desde el descubrimiento en 1995 del primer planeta extrasolar en torno de una estrella de tipo solar. Desde entonces, se descubrieron más de 4000 exoplanetas. Algunos de ellos comparten características con los planetas de nuestro sistema, pero existen también muchos que resultaron completamente nuevos, o sistemas con configuraciones completamente inesperadas, como planetas gigantes diez veces más cerca de su estrella que Mercurio del Sol. Estos descubrimientos obligaron a los investigadores a reformular muchas de las teoría sobre la formación y evolución de los sistemas planetarios. Gracias a la mejora continua de las técnicas de observación y de análisis de los datos, en los últimos años se han detectado planetas menos masivos, y más parecidos a la Tierra. Estos planetas rocosos van a permitir en un futuro cercano estudiar la composición de sus atmósferas y la presencia de vida en sus superficies.

Este curso busca introducir a lxs estudiantes en el fascinante mundo del estudio científico de los planetas extrasolares. El curso se dividirá en dos partes. En la primera, haremos un repaso general del estado del campo, describiremos las distintas poblaciones de planetas que existen, discutiremos los modelos de formación y evolución que explican, en mayor o menor medida, las observaciones. Luego, describiremos con cierto detalle las técnicas observacionales con las que se realizó la mayor parte de los descubrimientos. En particular, discutiremos los modelos matemáticos que permiten describir las observaciones, los sesgos de cada uno de los métodos de detección, sus fortalezas, y sus limitaciones actuales. En la segunda parte del curso, esperamos que lxs estudiantes adquieran conceptos básicos del análisis de datos. Para eso, dedicaremos unas clases para describir los procesos de inferencia estadística, haciendo hincapié en los conceptos detrás de algunas técnicas. Por último, combinando todos los conocimientos adquiridos durante el curso, esperamos poder realizar una aplicación práctica usando datos reales de sistemas exoplanetarios, tanto de observatorios en tierra como de telescopios espaciales.

El curso constará de entre siete u ocho clases semanales, de dos horas cada una. Además, durante la segunda mitad del curso, lxs estudiantes deberán resolver algunos problemas computacionales fuera del horario del curso (tarea!).

La primera clase, introductoria, tendrá lugar el jueves 12 de septiembre de 2019.

Contenidos
I. Generalidades
    i. Breve historia del campo.
    ii. Poblaciones de exoplanetas
    iii. Formación y evolución de los sistema planetarios. Influencia de los exoplanetas en nuestro
         conocimiento de los sistemas planetarios.
II. Métodos de detección.
     i. Imagen directa. Limitaciones y ventajas.
     ii. Tránsitos. Aspecto geométrico y modelo físico. Ecuaciones básicas que describen un tránsito
         planetario. Observables. Tránsitos de distintos tipos de planetas. Oscurecimiento al limbo.
      iii. Velocidades radiales. Problema de dos cuerpos. Modelo físico. Parámetros y observables.
          Ecuaciones básicas para órbitas circulares. Periodogramas.
      iv. Limitaciones del método de velocidades radiales. Actividad estelar.
III. Análisis de datos. Inferencia estadística.
      i. Conceptos básicos. Modelos, datos, errores y parámetros. Funciones de densidad de
         probabilidad. Probabilidad conjunta, condicionada y marginal.
      ii. Funciones de mérito. Distribución Gaussiana. Estadístico chi.
      iii. Máximos y mínimos de funciones. Las derivadas y el gradiente.
      iv. Aplicaciones prácticas con datos reales. Dónde obtener los datos. Conceptos básicos de
           python y utilización de Jupyter Notebooks.