Estudio de las propiedades físicas del disco de acreción en AGNs, a partir del análisis de las curvas de luz

Abstract

Los núcleos activos, presentes en algunas galaxias, se caracterizan fundamentalmente por presentar variabilidad en las emisiones emitidas sobre diferentes rangos del espectro. Para estudiar las propiedades en la variabilidad de las curvas de luz, en el presente trabajo se aplicó el modelo CARMA(4,1), basado en desarrollos análiticos y modelos computacionales, sobre una base de datos fotométricos de 100 cuásares, tomados del repositorio DR7 del Sloan Digital Sky Survey (SDSS) en sus 5 bandas ugriz. En este proceso se utilizó el paquete carmapack, desarrollado en el lenguaje de programación python, obteniendo parámetros estadı́sticos que describen las curvas de luz. Ası́ mismo se buscó en la literatura y en bases de datos lı́neas de emisión en L λ(5100Å), L λ (3000Å),L λ (U V 3300Å), L λ (H β 4861Å), L λ (M GII),L λ [OII](5007Å), L λ [OIII](4959Å) de los objetos de estudio y se evaluó su correlación con los parámetros estadı́sticos del modelo CARMA(4,1). Se encontró que hay una muy alta correlación entre los parámetros estadı́sticos del modelo CARMA(4,1); sin embargo, no existe una correlación entre los parámetros estadı́sticos del modelo y las lı́neas de emisión. Finalmente, se realizó una clasificación en procesos: estocástico estacionario y estocástico no estacionario de los resultados del modelo predictivo de CARMA(4,1). En general se concluye que en la banda del infrarojo cercano z existe una mejor predicción de la fotometrı́a bajo este modelo, ası́ como la presencia de un proceso estocástico estacionario. (Texto tomado de la fuente)

The active nucleus present in some galaxies is characterized fundamentally by variability in the emissions on different spectrum ranges. To study the properties of the variability of light curves, CARMA model was applied to the present work, based on analytical development and computational models, over a database of 100 quasars, taken from the DR7 repository of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS), on their 5 ugriz bands. In this process, carmapack was used, developed on the python programming language, getting statistical parameters that describe the light curves. Also were searched on the literature and databases the light emission on Lλ(5100˚A), Lλ(3000˚A),Lλ(UV 3300˚A), Lλ(Hβ4861˚A), Lλ(MGII), Lλ[OII](5007˚A), Lλ[OIII](4959˚A) of the study objects, and correlation was evaluated with the statistical parameters of the CARMA model. It was found that there’s a high correlation between the statistical parameters of the CARMA model. Still, nevertheless, there’s no correlation between the statistical parameters of the model and the light emission. Finally, it was made a classification of the process: stationary stochastic and nonstationary stochastic of the results on the CARMA predictive model. Generally, we can conclude that on the near-infrared band z there’s a better prediction of the photometry under this model, with a stationary stochastic