Me gustaría presentar mi proyecto de investigación (tesis), un trabajo cuyo objetivo fue estudiar emisión en radio de supernovas usando una técnica (Gaussian Process Regression o GPR) proveniente de estadística bayesiana, aplicada en cómputo para aprendizaje supervisado, para realizar la reconstrucción de curvas de luz continuas mediante estimaciones con los datos observacionales de supernovas que emiten en radio, con el propósito de ofrecer una técnica alternativa para realizar un fit cuando la cantidad de datos es grande y el comportamiento no es del todo continuo. Por medio del método GPR se estudian a detalle las supernovas SN1993J, SN1998DW y SN2014C, calculando de manera precisa la curva de luz a distintas frecuencias, así como los parámetros físicos de interés en el estudio de las supernovas (en particular, el radio y la velocidad de onda de choque, y el campo magnético).

Oral