Liderado por CNRS\/IRAP<\/a><\/strong> Liderado por CNRS\/Observatoire Astronomique de Strasbourg<\/a><\/strong> Liderado por CNRS\/IRAP<\/a><\/strong> Liderado por AIP<\/a><\/strong> Liderado por CNRS\/IRAP<\/a><\/strong> Liderado por UC\/IFCA<\/a><\/strong> Liderado por UCL\/MSSL<\/a><\/strong> Liderado por NOA<\/a><\/strong> Liderado por la University of Leicester<\/a><\/strong> Liderado por UC\/IFCA<\/a><\/strong> Paquete de Trabajo 1 : Administraci\u00f3n Liderado por CNRS\/IRAPObjetivos: Administraci\u00f3n y gesti\u00f3n del proyecto Paquete de Trabajo 2 : Contrapartidas en m\u00faltiples longitudes de onda y multimensajeros Liderado por CNRS\/Observatoire Astronomique de StrasbourgObjetivos: Proporcionar una estad\u00edstica de los identificadores en m\u00faltiples longitudes de onda y de la distribuci\u00f3n espectral de energ\u00eda de las fuentes de…
Objetivos<\/em>: Administraci\u00f3n y gesti\u00f3n del proyecto<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 2 : Contrapartidas en m\u00faltiples longitudes de onda y multimensajeros<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/em>: Proporcionar una estad\u00edstica de los identificadores en m\u00faltiples longitudes de onda y de la distribuci\u00f3n espectral de energ\u00eda de las fuentes de rayos X de XMM-Newton, incluyendo las descubiertas en el cat\u00e1logo apilado y en las nuevas fuentes transitorias encontradas por el paquete de trabajo de variabilidad. Estar preparados para identificar las contrapartidas electromagn\u00e9ticas de los eventos multimensajero.<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 3 : Estimador de sensibilidad<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/em>: Crear, publicar, mantener y mejorar el estimador de sensibilidad<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 4 : Mejora del cat\u00e1logo apilado<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/em>: Desarrollo de software para aumentar la sensibilidad en la detecci\u00f3n de fuentes en observaciones simult\u00e1neas de XMM-Newton. Esto se basar\u00e1 en la suposici\u00f3n b\u00e1sica de que las fuentes de rayos X no cambian
su brillo entre observaciones. La variabilidad a largo plazo se evaluar\u00e1 a posteriori. El software redise\u00f1ado se basar\u00e1 en una matriz calculada a trav\u00e9s de modelos espectrales que convierten los flujos en tasas de conteo. Se utilizar\u00e1 para generar un cat\u00e1logo de fuentes nuevo y m\u00e1s sensible a trav\u00e9s del cat\u00e1logo apliado. Se publicar\u00e1 un cat\u00e1logo conjunto de todas las observaciones XMM-Newton disponibles (individuales y superpuestas). Antes de la elaboraci\u00f3n del cat\u00e1logo se revisar\u00e1n y optimizar\u00e1n los procedimientos para combinar las diferentes observaciones. Lo mismo ocurrir\u00e1 con el acoplamiento de im\u00e1genes de gran tama\u00f1o.<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 5 : Variabilidad<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/em>: Proporcionar el software necesario para identificar las fuentes variables en escala temporal de segundos pero que son d\u00e9biles y no se detectan en el cat\u00e1logo.
Proporcionar el software necesario para identificar fuentes variables a largo plazo y proporcionar alertas a la comunidad.
Identificar las fuentes variables.<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 6 : Espectros<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/em>: Ajustar un conjunto limitado de modelos sencillos a todos los espectros extra\u00eddos en el cat\u00e1logo actual de 4XMM, proporcionando el modelo mejor ajustado, los valores de los par\u00e1metros mejor ajustados, los intervalos de confianza y las distribuciones de probabilidad completas. Generar espectros combinados para fuentes con observaciones repetidas (cat\u00e1logo apilado) y analizarlos con el mismo conjunto de modelos, proporcionando los valores de los par\u00e1metros de mejor ajuste, los intervalos de confianza y las distribuciones de probabilidad completas. Para todas las detecciones en el cat\u00e1logo actual de 4XMM, obtener estimaciones de los par\u00e1metros espectrales para el mismo conjunto de modelos, proporcionando los par\u00e1metros de mejor ajuste e intervalos de confianza. Para el subconjunto de fuentes de rayos X con buenas clasificaciones y (si es el caso) corrimientos al rojo, se ajustaran modelos f\u00edsicos y se proporcionaran los valores de los par\u00e1metros de mejor ajuste, los intervalos de confianza y las distribuciones de probabilidad completas.<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 7 : Clasificaci\u00f3n de fuentes en el \u00d3ptico\/UV<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/strong>: Utilizar machine-learning para clasificar autom\u00e1ticamente las fuentes de SUSS en fuentes gal\u00e1cticas y extragal\u00e1cticas. Identificar fuentes variables. Proporcionar informaci\u00f3n de la clasificaci\u00f3n y del dominio temporal para las contrapartidas de las fuentes de rayos X durante el proceso de clasificaci\u00f3n de fuentes de rayos X.<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 8 : Clasificaci\u00f3n de fuentes de Rayos-X<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/em>: Desarrollar tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial para la clasificaci\u00f3n de las fuentes del 4XMM utilizando como entrada informaci\u00f3n de rayos X + Supervisada \/ No Supervisada y de multimensajeros. Para las fuentes extragal\u00e1cticas del paso anterior se determinar\u00e1n los corrimientos al rojo fotom\u00e9tricos utilizando algoritmos de Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 9 : Validaci\u00f3n Cient\u00edfica<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/em>: Demostrar el valor cient\u00edfico de las herramientas y productos desarrollados por el proyecto, a trav\u00e9s de algunos proyectos ejemplares bien definidos que exploren los desarrollos de los paquetes de trabjo del 2 a 8.<\/p>\n\n\n\nPaquete de Trabajo 10 : Comunicaci\u00f3n<\/h4>\n\n\n\n
Objetivos<\/em>: Actualizar y mejorar nuestra p\u00e1gina web de divulgaci\u00f3n para que sirva de canal principal de comunicaci\u00f3n interno y p\u00fablico. Incorporar los resultados del pr\u00f3ximo cat\u00e1logo de 4XMM y hacer p\u00fablica la documentaci\u00f3n del software de an\u00e1lisis y la descripci\u00f3n del mismo. Llevar a cabo un workshop final para dar a conocer los resultados m\u00e1s relevantes de la colaboraci\u00f3n, ofrecer tutoriales y recoger sugerencias de mejora. Comunicaci\u00f3n p\u00fablica mediante notas de prensa, charlas p\u00fablicas, jornadas de puertas abiertas, redes sociales, participaci\u00f3n en iniciativas internacionales y acogida de estudiantes en pr\u00e1cticas. Elaboraci\u00f3n de material de divulgaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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