Poloha rázové vlny a magnetopauzy u Marsu

Abstract

Bakalářská práce se zabývá analýzou dat z družice MAVEN za účelem vytvoření modelu rázové vlny a magnetopauzy Marsu. V okolí Marsu se na- chází tři význačné oblasti: magnetosféra, magnetosheath a oblast slunečního větru, jež jsou odděleny právě těmito hranicemi. Pomocí podmínek na mě- řená data je přibližně pro polovinu dat určeno, ve které oblasti se družice v daný čas nachází. Na základě této znalosti jsou poté vytvořeny empirické modely obou uvažovaných hranic v závislosti na dynamickém tlaku sluneč- ního větru, výkonu ionizujícího slunečního záření, povrchovém magnetickém poli a Machově čísle. Vytvořený empirický model rázové vlny je ověřen porov- náním se semiautomaticky nalezenými polohami hranice. Dále se tato práce zabývá použitím strojového učení ke klasifikaci zbylé poloviny neurčených dat a využitím neuronových sítí k určení oblasti, ve které se družice nachází. Výsledky získané pomocí neuronových sítí jsou porovnány s výsledky vytvo- řeného empirického modelu. 1

The main task of this bachelor thesis is to create a model of the bow shock and magnetopause at Mars by analysing data from the MAVEN spacecraft. There are three main regions around Mars, namely the magnetosphere, the magnetosheath and the solar wind, which are separated by these two boun- daries. For approximately half of measured data it is possible to determine in which region the spacecraft is located at a given time based on simple conditions. This region classification allows us to develop empirical models parameterized by the solar wind dynamic pressure, solar ionizing flux, crustal magnetic field and Mach number. The developed empirical model of the bow shock is tested by comparing with the boundary crossings identified using a semiautomatic procedure. Another task of this thesis is to classify the remai- ning unclassified half of the measured data using machine learning techniques and to use a neural network to determine in which region the spacecraft is located at a given time. Finally, the results obtained by the empirical model and by the neural network are compared. 1