Determinación del rango de masas del objeto compacto en la estrella binaria de r-X 2S 0921-630
Distribución de masas de objetos compactos en binarias de rayos X. Las estrellas de neutrones tienen masas alrededor de 1.4 masas solares, con una dispersión muy pequeña. Por su parte, las masas medidas en agujeros negros están alrededor de 10 masas sola
Se ha determinado el rango de masas del objeto compacto en la estrella binaria de r-X 2S 0921-630 (entre 2.0-4.3 masas solares), dato que se corresponde con una estrella de neutrones masiva o con un agujero negro de poca masa.
Las regiones H II son nebulosas ionizadas asociadas con la formación de estrellas masivas. Exhiben una gran cantidad de líneas de emisión en su espectro que forman la base para la determinación de la composición química. La cantidad de elementos químicos pesados es esencial para la comprensión de fenómenos importantes como la nucleosíntesis, la formación estelar y la evolución química de las galaxias. Sin embargo, durante más de 80 años, existe una discrepancia de un factor de alrededor de dos entre las abundancias de elementos pesados (la llamada metalicidad) obtenida a partir de los dos
En los años 90, el telescopio espacial COBE descubrió que no toda la emisión de microondas de nuestra galaxia se comportaba como esperábamos. Parte de la señal captada por el satélite provenía de un desconocido proceso de emisión; éste trazaba espacialmente la distribución del polvo Galáctico, pero emitía con mayor intensidad en el rango de las microondas. Desde entonces este proceso recibe el nombre de “emisión anómala de microondas” o AME, por sus siglas en inglés. Actualmente, la principal hipótesis para explicar el origen de la AME se basa en la emisión de pequeñas moléculas de polvo
El volumen y la complejidad de los datos proporcionados por los cartografiados cosmológicos modernos han estado aumentando constantemente en los últimos años. Próximamente, nuevas instalaciones proporcionarán imágenes y espectros de cientos de millones de galaxias. Extraer información científica coherente de estos conjuntos de datos grandes y multimodales sigue siendo un desafío abierto para la comunidad. Enfoques basados en datos, como el aprendizaje profundo, han surgido rápidamente como una solución potencialmente interesante para algunos desafíos de largo alcance. Este entusiasmo se