Gravitational lensing of gravitational waves: Theoretical review and identification with deep learning
Offermans, Arthur
Promoteur(s) :
Cudell, Jean-René
Date de soutenance : 30-jui-2022/1-jui-2022 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/14778
Détails
| Titre : | Gravitational lensing of gravitational waves: Theoretical review and identification with deep learning |
| Auteur : | Offermans, Arthur
|
| Date de soutenance : | 30-jui-2022/1-jui-2022 |
| Promoteur(s) : | Cudell, Jean-René
|
| Membre(s) du jury : | De Becker, Michaël
Fays, Maxime
Sluse, Dominique
|
| Langue : | Anglais |
| Nombre de pages : | 104 |
| Mots-clés : | [en] Gravitational lensing [en] Gravitational waves [en] Convolutional neural network |
| Discipline(s) : | Physique, chimie, mathématiques & sciences de la terre > Aérospatiale, astronomie & astrophysique |
| Public cible : | Chercheurs Professionnels du domaine Etudiants |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en sciences spatiales, à finalité approfondie |
| Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences |
Résumé
[en] This master thesis aims at providing a basic understanding of the phenomenon of gravitational lensing of gravitational waves, as well as providing a concrete tool to analyse the data and identify it, namely a neural network. First, the basic concepts of the gravitational lensing effect are introduced. Then, the particular case of the lensing of gravitational waves is investigated mathematically and the results are discussed. Once this concept is understood, a neural network model designed to identify lensed gravitational waves is presented and its performance are discussed. Finally, the importance of detecting this effect is stressed and some improvements of the proposed model are suggested for future works.
Fichier(s)
Document(s)
Citer ce mémoire
Tous les documents disponibles sur MatheO sont protégés par le droit d'auteur et soumis aux règles habituelles de bon usage.
L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.

Master Thesis Online


Master_Thesis_Offermans2022.pdf