Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Incidence and energetics of AGN winds in the distant Universe |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Incidence and energetics of AGN winds in the distant Universe |
| Campo principale della ricerca | Astronomy |
| Sottocampo della ricerca | Astrophysics |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L'obiettivo principale del progetto e' di selezionare, a partire dalla popolazione delle sorgenti X, AGN che mostrino evidenze di venti galattici, esplorando lo spazio multi-dimensionale delle carretterisiche e proprietà dei venti, il tasso di formazione stellare delle galassie, la loro morfologia e il contenuto di gas, attraverso un approccio basato sui metodi del "deep learning" (e.g. Convolutional Neural Newteotk, CNNs). In questa maniera sarà possibile caratterizzare l'interazione dei venti di AGN con il mezzo interstellare nella galassie ad alto redshift, e vincolare la fisica dei venti di AGN. Questo approccio verra' complementato da tecniche all'avanguardia (come inferenza baiesiana e metodi Montecarlo) per tener conto degli effetti di selezione. Il metodo sviluppato verrà applicato ai dati del telescopio eROSITA, ottenuti all'interno del consorzio eROSITA_DE, e i risultati verrranno confrontati con le predizioni di simulazioni idrodinamiche (e.g. EAGLE). |
| Descrizione sintetica in inglese | The main aim of the project is to develop novel deep-learning based approaches (like Convolutional Neural Network, CNNs) to explore the multi-parameter space of outflow signatures and properties, star-formation rate, morphology, gas content and to select interesting AGN (with strong winds) among X-ray populations, dissect the interaction of AGN winds with the interstellar medium in high-redshift galaxies and constrain AGN outflow physics. The ESR will complement this approach using cutting-edge Bayesian inference and Monte Carlo techniques to account for selection effects. S/He will apply these methods to data from the eROSITA satellite, obtained within the eROSITA_DE consortium, and will compare the results on the dependence of outflows on AGN luminosity and host galaxy properties with zoom-in simulations that use different AGN feedback recipes (e.g. EAGLE). |
| Data del bando | 12/02/2020 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI FISICA E ASTRONOMIA |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| marcella.brusa3@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020/Marie Curie Actions (Except Cofund) |
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| Data di scadenza del bando | 01/04/2020 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |