Origin of cold gas and dust in massive elliptical galaxies

The recent availability of multi-wavelength data revealed the presence of large reservoirs of warm and cold gas and dust in the innermost regions of the majority of massive elliptical galaxies. To prove an internal origin of cold and warm gas, the investigation of the spatially distributed cooling process which occurs because of non-linear density perturbations and subsequent thermal instabilities is of crucial importance. The first goal of this work of thesis is to investigate the internal origin of warm and cold phases. Numerical simulations are the powerful tool of analysis. The way in which a spatially distributed cooling process originates has been examined and the off-centre amount of gas mass which cools when different and differently characterized AGN feedback mechanisms operate has been quantified. This thesis demonstrates that the aforementioned non-linear density perturbations originate and develop from AGN feedback mechanisms in a natural fashion. An internal origin of the warm phase from the once hot gas is shown to be possible. Computed velocity dispersions of ionized and hot gas are similar. The cold gas as well can originate from the cooling process: indeed, it has been estimated that the surrounding stellar radiation, which is one of the most feasible sources of ionization of the warm gas, does not manage to keep ionized all the gas at 10^4 K. Therefore, cooled gas does undergo a further cooling which can lead the warm phase to lower temperatures. However, the gas which has cooled from the hot phase is expected to be dustless; nonetheless, a large fraction of early type galaxies has detectable dust in their cores, both concentrated in filamentary and disky structures and spread over larger regions. Therefore a regularly rotating disk of cold and dusty gas has been included in the simulations. A new quantitative investigation of the spatially distributed cooling process has therefore been essential: the contribution of the included amount of dust which is embedded in the cold gas does have a role in promoting and enhancing the cooling. The fate of dust which was at first embedded in cold gas has been investigated. The role of AGN feedback mechanisms in dragging (if able) cold and dusty gas from the core of massive ellipticals up to large radii has been studied.

Modularità: Dai sistemi biologici ai sistemi artificiali

I sistemi di intelligenza artificiale vengono spesso messi a confronto con gli aspetti biologici riguardanti il cervello umano. L’interesse per la modularità è in continua crescita, che sta portando a risultati davvero interessanti attraverso l’utilizzo di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali. Molte reti, sia biologiche sia artificiali sono organizzate in moduli, i quali rappresentano cluster densi di parti interconnesse fra loro all’interno di una rete complessa. Nel campo dell’ingegneria, si usano design modulari per spiegare come una macchina è costituita da parti separate. Lo studio della struttura e delle funzioni di organismi/processi complessi si basa implicitamente su un principio di organizzazione modulare, vale a dire si dà per acquisito il fatto che siano modulari, cioè composti da parti con forma e/o funzioni diverse. Questo elaborato si propone di esporre gli aspetti fondamentali riguardanti la modularità di reti neuronali, le sue origini evolutive, le condizioni necessarie o sufficienti che favoriscono l’emergere dei moduli e relativi vantaggi. Il primo capitolo fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti delle parti successive con consapevolezza teorica più profonda. Si descrivono reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura di reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete feed-forward, sull’algoritmo di backpropagation e su modelli di reti neurali modulari. Il secondo capitolo offre una visione delle origini evolutive della modularità e dei meccanismi evolutivi riguardanti sistemi biologici, una classificazione dei vati tipi di modularità, esplorando il concetto di modularità nell’ambito della psicologia cognitiva. Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca di modularità può portare vantaggi. Dal terzo capitolo che inizia a costituire il corpo centrale dell’elaborato, si dà importanza alla modularità nei sistemi computazionali, illustrando alcuni casi di studio e relativi metodi presenti in letteratura e fornendo anche una misura quantitativa della modularità. Si esaminano le varie possibilità di evoluzione della modularità: spontanea, da specializzazione, duplicazione, task-dependent, ecc. passando a emulare l’evoluzione di sistemi neurali modulari con applicazione al noto modello “What-Where” e a vari modelli con caratteristiche diverse. Si elencano i vantaggi che la modularità produce, soffermandosi sull’algoritmo di apprendimento, sugli ambienti che favoriscono l’evoluzione della modularità con una serie di confronti fra i vari tipi, statici e dinamici. In ultimo, come il vantaggio di avere connessioni corte possa portare a sviluppare modularità. L’obiettivo comune è l’emergere della modularità in sistemi neuronali artificiali, che sono usati per applicazioni in numerosi ambiti tecnologici.

Bispectrum of cosmological models with massive neutrinos

Uno dei più importanti campi di ricerca che coinvolge gli astrofisici è la comprensione della Struttura a Grande Scala dell'universo. I principi della Formazione delle Strutture sono ormai ben saldi, e costituiscono la base del cosiddetto "Modello Cosmologico Standard". Fino agli inizi degli anni 2000, la teoria che spiegava con successo le proprietà statistiche dell'universo era la cosiddetta "Teoria Perturbativa Standard". Attraverso simulazioni numeriche e osservazioni di qualità migliore, si è evidenziato il limite di quest'ultima teoria nel descrivere il comportamento dello spettro di potenza su scale oltre il regime lineare. Ciò spinse i teorici a trovare un nuovo approccio perturbativo, in grado di estendere la validità dei risultati analitici. In questa Tesi si discutono le teorie "Renormalized Perturbation Theory"e"Multipoint Propagator". Queste nuove teorie perturbative sono la base teorica del codice BisTeCca, un codice numerico originale che permette il calcolo dello spettro di potenza a 2 loop e del bispettro a 1 loop in ordine perturbativo. Come esempio applicativo, abbiamo utilizzato BisTeCca per l'analisi dei bispettri in modelli di universo oltre la cosmologia standard LambdaCDM, introducendo una componente di neutrini massicci. Si mostrano infine gli effetti su spettro di potenza e bispettro, ottenuti col nostro codice BisTeCca, e si confrontano modelli di universo con diverse masse di neutrini.

Analisi e modellizzazione tramite mappe cognitive di processi decisionali in videogiochi moba - massive on-line battle arena

Tesi su un esperimento per la realizzazione di una mappa cognitiva sul processo decisionale e gli aspetti cognitivi di una persona durante lo svolgimento di una partita a un videogioco di genere Moba. La tesi presente anche cenni di teoria sulle mappe cognitive, sulle misure di rete e sugli aspetti cognitivi dei videogiochi in generale.