Análisis dinámico de sistemas resonantes multi-planetarios

Abstract

A lo largo de esta tesis estudiamos algunos de los problemas generales que se observan en los sistemas extrasolares como consecuencia de su evolución dinámica. Esta investigación se llevo a cabo mediante desarrollos analíticos y simulaciones numéricas de N-cuerpos. En una primera etapa, estudiamos el apartamiento de sistemas de 2 planetas respecto al valor nominal de una resonancia dada, mientras que en la segunda analizamos las resonancias multi-planetarias, aplicando el método al sistema TRAPPIST-1. El objetivo es investigar en qué contexto se formaron los planetas para obtener las arquitecturas actualmente observadas. Para esto, analizamos las bases de datos actualizadas de exoplanetas y nos quedamos con aquellos sistemas que tuvieran buenas determinaciones de los períodos orbitales, que son principalmente aquellos detectados con métodos de tránsito. Nos concentramos en sistemas en configuraciones (casi)-resonantes ya que la evidencia actual, tanto teórica como observacional, sugiere que los sistemas más comunes del Universo no son los sistemas resonantes, contrario a lo que se esperaría luego de que los cuerpos sufran migración. Los resultados de esta tesis son consistentes con el hecho de que los sistemas no se formaron in-situ sino que tuvieron que migrar para llegar a sus posiciones actuales.

This PhD. thesis presents research related to the search and detection of of transient variability events of the brightness of celestial bodies. The development of a set of tools for astronomical image analysis is carried out. Among them we list database tools, image data reduction and calibration direct comparison between image tools or difference image analysis tools, detection classification, and finally light curve classification of variable stars. The methodology developed lays on a background of special circunstances, inside a proyect in synergy with the gravitational wave observatory LIGO or Laser Interferometer Gravitational Observatory. Among the applied techniques we may find statistical analysis of signals in telescope image data, time series signal analysis, classification machine learning algorithms, and artificial neuronal networks. During the PhD. a series of images were analyzed, taken for the electromagnetic counterpart search, related to the four observed gravitational wave events by LIGO observatory. In this follow up observations are included the first ever detection of gravitational radiation, and the first ever detected neutron star merger event together with its electromagnetic emission called Kilonova. Lastly an analysis of performance on light curve classification of periodic variable stars, using a set of light curves from the ATLAS (Asteroid Terrestrial-impact Last Alert System) database, which holds near 5 milllion of variable object candidates.