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**Tesis de maestría****Defendida**

# **Strong Lensing Inverse Modeling using Neural Posterior Estimation**

**Laerte Sodré Junior**

05/06/2025

[**Descargar PDF **2,9 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbdaac/pdf) [**Contactar al responsable**](mailto:denise@cbpf.br?subject=Strong%20Lensing%20Inverse%20Modeling%20using%20Neural%20Posterior%20Estimation)

## **Resumen**

Com novas e futuras pesquisas esperando uma quantidade sem precedentes de dados de lentes gravitacionais fortes, o desenvolvimento de métodos de modelagem rápidos e automatizados que sejam capazes de prever incertezas confiáveis é crucial para a ciência derivada desses fenômenos. Recentemente, métodos baseados em Redes Neurais têm atraído muito interesse devido à alta performance e alta aplicabilidade em análise de grande volume de dados. Neste trabalho, relatamos a aplicação da Neural Posterior Estimation, um método de Simulation-Based Inference para inferir o raio de Einstein, dispersão de velocidade da galáxia de lente e redshifts de ambas as galáxias lente e fonte em imagens simuladas realistas baseadas na DEcam. Também é analisada a confiabilidade dos posteriores gerados pelos modelos. Nós discutimos algumas das limitações inerentes ao uso de inteligência artificial como substituto aos métodos tradicionais de modelagem, e aplicamos o modelo a conjuntos de dados reais para avaliar sua adequação em situações de mundo real. Nossos resultados sugerem que a Simulation-Based Inference é uma técnica promissora para realizar modelagem inversa em Lentes Gravitacionais, e pode se mostrar uma ferramenta essencial para futuras investigações nesta área.

## **Datos de la publicación**

<dl>

<dt>Autores</dt>
<dd>Laerte Sodré Junior</dd>

<dt>Tipo</dt>
<dd>Tesis de maestría</dd>

<dt>Estado</dt>
<dd>Defendida</dd>

<dt>Fecha de publicación</dt>
<dd>05/06/2025</dd>

<dt>Institución</dt>
<dd>CBPF</dd>

<dt>Fecha de defensa</dt>
<dd>05/06/2025</dd>

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