{"id":164,"date":"2026-07-03T15:55:54","date_gmt":"2026-07-03T15:55:54","guid":{"rendered":"https:\/\/lsstmx.org\/?page_id=164"},"modified":"2026-07-03T15:56:07","modified_gmt":"2026-07-03T15:56:07","slug":"cosmologia-estadistica-de-alto-orden","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/lsstmx.org\/?page_id=164","title":{"rendered":"Cosmolog\u00eda: Estad\u00edstica de Alto Orden"},"content":{"rendered":"\n<p>En cosmolog\u00eda, entender c\u00f3mo est\u00e1 distribuida la materia es clave para revelar la composici\u00f3n y evoluci\u00f3n del universo. En este contexto, una de las herramientas estad\u00edsticas m\u00e1s utilizadas es la funci\u00f3n de correlaci\u00f3n de dos puntos (2PCF, por su abreviaci\u00f3n en ingl\u00e9s).<\/p>\n\n\n\n<p>La 2PCF permite estudiar c\u00f3mo se correlacionan las galaxias, que act\u00faan como trazadoras del campo subyacente de materia oscura. Por ejemplo, permite medir qu\u00e9 tan probable es encontrar una galaxia a cierta distancia de otra, o si la alineaci\u00f3n de una galaxia depende de la presencia de sus galaxias vecinas. Si el universo estuviera completamente desordenado, las galaxias estar\u00edan distribuidas al azar. Sin embargo, sabemos que no es el caso: las galaxias tienden a agruparse formando estructuras filamentarias a gran escala. La 2PCF capta precisamente estos patrones, ayudando a describir la estructura a gran escala del universo. No obstante, no logra captar toda su complejidad del sistema.<\/p>\n\n\n\n<p>Ah\u00ed es donde entra la estad\u00edstica de orden superior, como las funciones de correlaci\u00f3n de tres o m\u00e1s puntos. Estas herramientas permiten detectar patrones m\u00e1s sutiles y complejos en la distribuci\u00f3n de galaxias y materia oscura. En particular, su se\u00f1al est\u00e1 directamente relacionada con los procesos no-lineales involucrados en la formaci\u00f3n y evoluci\u00f3n de las estructuras c\u00f3smicas. De este modo, la estad\u00edstica de orden superior ampl\u00eda nuestra capacidad para extraer informaci\u00f3n cosmol\u00f3gica, aprovechando al m\u00e1ximo los exquisitos datos observacionales que proveen los telescopios de \u00faltima generaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Este grupo de LSST-MX trabaja precisamente en el desarrollo y aplicaci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas estad\u00edsticas para los futuros datos que tomar\u00e1 este telescopio. Sus integrantes son: Sof\u00eda Samario (ICF-UNAM), Eladio Moreno (ICF-UNAM), Abraham Arvizu (UG), Francisco Linares (UMSNH), Juan Carlos Hidalgo (ICF-UNAM), Mario Rodr\u00edguez (ININ), Gustavo Niz (UG) y Alejandro Avil\u00e9s (ICF-UNAM).<\/p>\n\n\n\n<p>En particular, la labor del grupo se centra en construir la infraestructura para el an\u00e1lisis de estad\u00edstica de tres puntos usando datos de lentes gravitacionales d\u00e9biles. El impacto de esta contribuci\u00f3n ser\u00e1 fundamental para restringir con mayor precisi\u00f3n el modelo cosmol\u00f3gico, con especial \u00e9nfasis en:<\/p>\n\n\n\n<p>* Poner a prueba la teor\u00eda de la gravedad de Einstein<\/p>\n\n\n\n<p>* Comprender la naturaleza de la materia oscura y la energ\u00eda oscura<\/p>\n\n\n\n<p>* Restringir la masa de los neutrinos<\/p>\n\n\n\n<p>* Detectar posibles desviaciones respecto al campo primordial Gaussiano<\/p>\n\n\n\n<p>* Buscar violaciones de paridad, entre otros efectos<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En cosmolog\u00eda, entender c\u00f3mo est\u00e1 distribuida la materia es clave para revelar la composici\u00f3n y evoluci\u00f3n del universo. En este contexto, una de las herramientas estad\u00edsticas m\u00e1s utilizadas es la funci\u00f3n de correlaci\u00f3n de dos puntos (2PCF, por su abreviaci\u00f3n en ingl\u00e9s). 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