prikaz prve stranice dokumenta Potraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python
  Preuzmi
PDF 3.92 MB
diplomski rad
Potraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python
2021. urn:nbn:hr:217:256101
Pajas, Matija
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Fizički odsjek

Citirajte ovaj rad

Pajas, M. (2021). Potraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:256101

Pajas, Matija. "Potraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:256101

Pajas, Matija. "Potraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:256101

Pajas, M. (2021). 'Potraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 19.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:256101

Pajas M. Potraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2021 [pristupljeno 19.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:256101

M. Pajas, "Potraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:256101

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:256101
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPotraga za egzoplanetima primjenom algoritama u programskom jeziku Python
Naslov (engleski)Search for exoplanets using algorithms in programming language Python
AutorMatija Pajas
MentorGoranka Bilalbegović (mentor)
Član povjerenstvaGoranka Bilalbegović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMatko Glunčić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKatarina Jeličić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDalibor Paar (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMaja Planinić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Fizički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Fizika
Sažetak
Egzoplaneti su planeti koji se nalaze izvan Sunčevog sustava. Oni su fascinantni astronomima i amaterima koji žele pronaći planete s izvanzemaljskim oblicima života. Snimanjem zvijezda pomoću satelitskih teleskopa, kao što su Kepler i TESS, pronašlo se puno egzoplaneta. Ručno analiziranje teleskopskih podataka vrlo je težak i dugotrajan posao. Moguće je smanjiti broj kandidata za ručnu provjeru primjenom strojnog učenja i drugih naprednih računalnih metoda. Koristili smo logističku regresiju i stabla odlučivanja za klasifikaciju zvijezda na one koje imaju i one koje nemaju egzoplanete. Usporedili smo rezultate te dvije metode strojnog učenja. U metodičkom dijelu raspravljamo važnost astronomskih projekata u znanosti za građanstvo i njihovu moguću ulogu u školama. Pored toga predstavljena je nastavna priprema za održavanje sata o Newtonovom zakonu gravitacije.
Sažetak (engleski)
Exoplanets are planets outside the Solar system. They are fascinating for astronomers and amateurs wanting to find planets with signs of extraterrestrial life forms. By capturing starlight using space telescopes, such as Kepler and TESS, many exoplanets have been discovered. Manual analysis of telescope data is a very tedious and long-lasting job. It is possible to reduce data for manual analysis using machine learning and other advanced computational methods. We used logistic regression and decision trees to classify stars by the presence of exoplanets and compared the results of both algorithms. In the methodical section we discuss the importance of astronomy projects in citizen science, as well as their possible role in schools. We also present the preparation material for teaching Newton’s law of universal gravitation.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:256101
Studijski programNaziv: Fizika i informatika; smjerovi: nastavnički
Smjer: nastavnički
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: integrirani preddiplomski i diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra edukacije fizike i informatike (mag. educ. phys. et inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-07-23 11:56:32