Exploring Internal Structure of Icy Bodies: A Statistical Perspective
Vnitřní struktura ledových měsíců a planet: Statistický pohled
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/202247Identifikátory
SIS: 271445
Kolekce
- Kvalifikační práce [11987]
Autor
Vedoucí práce
Konzultant práce
Walterová, Michaela
Oponent práce
Matyska, Ctirad
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Geofyzika a fyzika planet
Katedra / ústav / klinika
Katedra geofyziky
Datum obhajoby
3. 9. 2025
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
ledové měsíce|struktura|vlastnosti ledu|obrácené úlohyKlíčová slova (anglicky)
icy satellites|structure|ice properties|inverse problemsPoznanie vnútornej štruktúry a zloženia ľadových telies v Slnečnej sústave je jednou z kľúčových otázok, ktorá poskytuje dôležité informácie o ich vzniku, vývoji a potenciálnej obývateľnosti telies. V našej práci sme sa zamerali na modelovanie štruktúry Galileových mesiacov Europa a Ganymede s využitím známych charakteristík satelitov, termodyna- mických parametrov, stavových rovníc a fyzikálnych vlastností pravdepodobných staveb- ných materiálov, ako sú napr. rôzne druhy ľadu. Na odhad pravdepodobnosti rôznych štruktúr sme použili metódu Markov chain Monte Carlo na základe známych dostup- ných meraní. Tieto štruktúry zahŕňajú hrúbku a vlastnosti hydrosféry (vrátane salinity oceánu), horninový plášť a železné jadro. Naše výsledky odhalili niekoľko vzájomných vzťahov a citlivostí medzi rôznymi charakteristikami mesiacov v závislosti od použitých predpokladov.
Understanding the internal structure and composition of icy bodies in the Solar Sys- tem is one of the key questions, providing crucial insights into their formation, evolution, and potential habitability. In our work, we have focused on modelling the structure of the Galilean moons Europa and Ganymede using known satellite characteristics, ther- modynamic parameters, equations of state, and the physical properties of likely building materials, such as different types of ice. We used the Markov chain Monte Carlo method to estimate the posterior probability of the different structures, based on known available data. These structures include the thickness and properties of the hydrosphere (including salinity of the ocean), the rocky mantle, and the iron core. Our results revealed several trade-offs and sensitivities between different characteristics of the moons, depending on the assumptions made.
