@PhDThesis{Corrêa:2005:EsMéEs,
               author = "Corr{\^e}a, Ricardo Varela",
                title = "Um estudo de m{\'e}todos estoc{\'a}sticos em ambiente paralelo 
                         para a produ{\c{c}}{\~a}o de mapas das anisotropias da 
                         radia{\c{c}}{\~a}o c{\'o}smica de fundo em microondas",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2005",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2005-04-05",
             keywords = "recozimento simulado, algoritmos gen{\'e}ticos, 
                         astrof{\'{\i}}sica computacional, radia{\c{c}}{\~a}o 
                         c{\'o}smica de fundo em microondas, cosmologia, processamento 
                         paralelo, simulated annealing, genetic algotithms, computational 
                         astrophysics, cosmic microwave background radiation, cosmology, 
                         parallel processing.",
             abstract = "Mapas de anisotropia da radia{\c{c}}{\~a}o c{\'o}smica de fundo 
                         em microondas s{\~a}o constitu{\'{\i}}dos por valores de 
                         temperaturas correspondentes a essa radia{\c{c}}{\~a}o para 
                         pontos discretos (pixels) da regi{\~a}o observada do c{\'e}u. A 
                         constru{\c{c}}{\~a}o de um mapa envolve a resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         do problema inverso da estima{\c{c}}{\~a}o desses valores de 
                         temperatura a partir de s{\'e}ries temporais de medidas de 
                         temperatura com ru{\'{\i}}do. Uma matriz de apontamento 
                         relaciona as medidas com os pontos do c{\'e}u, sendo definida 
                         pela estrat{\'e}gia de apontamento do instrumento. Quase todos os 
                         m{\'e}todos existentes de constru{\c{c}}{\~a}o de mapas 
                         s{\~a}o anal{\'{\i}}ticos, sendo derivados do m{\'e}todo dos 
                         m{\'{\i}}nimos quadrados. Esses m{\'e}todos envolvem alguma 
                         forma de invers{\~a}o de matrizes de grande dimens{\~a}o que 
                         s{\~a}o singulares e esparsas. Devido aos custos computacionais 
                         decorrentes, utiliza-se comumente uma alternativa, o m{\'e}todo 
                         bin average, no qual a temperatura estimada de cada pixel {\'e} 
                         calculada pela m{\'e}dia ponderada de suas medidas. Este trabalho 
                         prop{\~o}e uma nova alternativa a estes m{\'e}todos inversos 
                         atrav{\'e}s de uma abordagem impl{\'{\i}}cita (iterativa). O 
                         problema inverso associado {\'e} formulado como um problema de 
                         otimiza{\c{c}}{\~a}o e resolvido por um algoritmo 
                         estoc{\'a}stico. S{\~a}o avaliadas vers{\~o}es paralelas de 
                         algoritmos gen{\'e}ticos e de um algoritmo de recozimento 
                         simulado, utilizando-se dados sint{\'e}ticos corrompidos com 
                         ru{\'{\i}}do. O mapa resultante obtido por este {\'u}ltimo 
                         apresentou melhor qualidade quando comparado com aquele obtido 
                         pelo m{\'e}todo bin average num tempo de execu{\c{c}}{\~a}o 
                         equivalente. ABSTRACT: Anisotropy maps of the microwave background 
                         cosmic radiation are composed of temperature values that 
                         correspond to that radiation in discrete points (pixels) of the 
                         observed region of the sky. The construction of a map requires the 
                         solving of the inverse problem that is the estimation of 
                         temperature values from temporal series of noisy temperature 
                         measurements. A pointing matrix correlates the measurements to the 
                         points of the sky, being defined by the pointing strategy of the 
                         instrument. Most methods for map construction are analytical, 
                         being derived from the least square method. These methods require 
                         the inversion of sparse, singular matrixes that have large 
                         dimensions. Due to the high processing costs, a common alternative 
                         is the bin average method, in which the estimated temperature of 
                         each pixel is given by a weighted average of its temperature 
                         measurements. This work proposes a new alternative for map 
                         construction by using an implicit (iterative) inverse method. The 
                         associated inverse problem is formulated as an optimization 
                         problem that is solved by a stochastic algorithm. Parallel 
                         versions of genetic algorithms and a simulated annealing algorithm 
                         are evaluated using noise-corrupted synthetic data. The resulting 
                         map obtained by the latter algorithm presented better quality in 
                         comparison to that obtained by the bin average method using an 
                         equivalent processing time.",
            committee = "Campos Velho, Haroldo Fraga de (presidente) and Preto, Airam 
                         J{\^o}natas (orientador) and Stephany, Stephan (orientador) and 
                         Wuensche, Carlos Alexandre and Villela Neto, Thyrso and Figueiredo 
                         Filho, Newton de and Pereira, Marildo Gerald{\^e}te",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "A study of stochastic methods in a parallel environment for the 
                         production of maps of the anisotropies of the microwave background 
                         radiation",
             language = "pt",
                pages = "104",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3r59YD7/FP8FV",
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        urlaccessdate = "02 maio 2024"
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