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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12249Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_ES |
| dc.contributor | Alberto Hernández Almada | es_ES |
| dc.creator | Mónica Noelia Castillo Santos | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:50:47Z | - |
| dc.date.available | 2025-08-21T20:50:47Z | - |
| dc.date.issued | 2025-09-07 | - |
| dc.identifier.uri | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12249 | - |
| dc.description | Resumen La discrepancia de 5¾ entre los valores calculados de la constante de Hubble obtenidos por el telescopio Planck y por el proyecto SH0ES es uno de los problemas más relevantes en la cosmología moderna. En el presente trabajo se realiza la reconstrucción de los parámetros cosmográficos utilizando redes neuronales FeedForward (FFNN) usando 33 datos observacionales independientes de modelos cosmológicos con el fin de generar predicciones del parámetro de Hubble, H(z), el parámetro de desaceleración, q(z), y en particular, sus valores actuales H0, q0 respectivamente, y el valor del corrimiento al rojo de transición zT . Con la finalidad de establecer intervalos de confianza de las varia- bles mencionadas, se realizaron 6 mil entrenamientos independientes. Se construyeron 19 modelos FFNN variando el número de neuronas en las capas ocultas, el valor de la tasa de aprendizaje y el porcentaje de datos para el entrenamiento y además de la implementación de técnicas de regularización. Basados en las funciones del error cuadrático medio y chi-cuadrada, se seleccionan nueve modelos para reportar el promedio ponderado de las cantidades H0 68.00Å Æ 0.49 ¡ 0.49 km/s/Mpc, el cual se encuentra a 1.3¾ del valor obtenido por el telescopio Planck y a 3.6¾ de la misión SH0ES, q0 0.36Å Æ ¡ 0.01 ¡ 0.01 y zT 0.71Å Æ 0.02 ¡ 0.02 son consistentes con las predicciones actuales de modelos cosmológicos. Finalmente, estos resultados confirman que el universo se encuentra en una fase de expansión acelerada. | es_ES |
| dc.format | es_ES | |
| dc.format.extent | 1 recurso en línea (83 páginas) | es_ES |
| dc.format.medium | computadora | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Autonoma de Querétaro | es_ES |
| dc.relation.requires | Si | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_ES |
| dc.title | Reconstrucción de parámetros cosmográficos con inteligencia artificial | es_ES |
| dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
| dc.creator.tid | ORCID | es_ES |
| dc.contributor.tid | ORCID | es_ES |
| dc.creator.identificador | 0009-0005-1456-6173 | es_ES |
| dc.contributor.identificador | 0000-0003-0405-9344 | es_ES |
| dc.contributor.role | Director de tesis | es_ES |
| dc.degree.name | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial | es_ES |
| dc.degree.department | Facultad de Ingeniería | es_ES |
| dc.degree.level | Maestría | es_ES |
| dc.format.support | recurso en línea | es_ES |
| dc.matricula.creator | 274919 | es_ES |
| dc.folio | IGMAC-274919 | es_ES |
| Aparece en: | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial | |
Archivos:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| IGMAC-274919.pdf | 7.53 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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