Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-02-26T20:16:03Z No. of bitstreams: 2 Antonio Luiz Basile.pdf: 17687865 bytes, checksum: 2a522597431038d77d0589adb79c778c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-03-08T11:22:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Antonio Luiz Basile.pdf: 17687865 bytes, checksum: 2a522597431038d77d0589adb79c778c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-08T11:22:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Antonio Luiz Basile.pdf: 17687865 bytes, checksum: 2a522597431038d77d0589adb79c778c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-06-13 / Understanding other stellar systems is crucial to a better knowledge of the Solar System, as is the study of extrasolar planets orbiting the habitable zone of their host star central to the understanding of the conditions that allowed life to develop on our own planet. Presently there are thousands of confirmed planets, mostly detected by the Kepler satellite as they eclipse their host star. This overload of data urges an automatic data search for planetary transit detection within the stellar light curves. Box-Fitting Least Squares (BLS) is a good candidate for this task due to the intrinsic shape of the transiting light curve. Further improvement is obtained by parallelization of the BLS according to the number of bins. Both the sequential and parallel algorithms were applied to six chosen Kepler planetary systems (Kepler-7, Kepler-418, Kepler-439, Kepler-511, Kepler-807, Kepler-943) and to different light curve lengths. In all cases, speedup increased from 3 to 45 times as the number of bins increased, because the performance of the sequential version degrades with an increase in the number of bins, while remaining mainly constant for the parallel version. For smaller planets with longer orbital periods, a large number of bins is necessary to obtain the correct period detection. / A compreensão de outros sistemas estelares é crucial para um melhor conhecimento do Sistema Solar, assim como o estudo de planetas extrasolares orbitando a zona habitável de sua estrela hospedeira é central para a compreensão das condições que permitiram a vida desenvolver-se em nosso próprio planeta. Atualmente existem milhares de planetas confirmados, detectados principalmente pelo satélite Kepler, que eclipsam sua estrela hospedeira. Esta sobrecarga de dados requer uma busca automática de dados para detecção de trânsito planetário dentro das curvas de luz estelares. O algoritmo Box-Fitting Least Squares (BLS) é um bom candidato para esta tarefa devido à forma intrínseca da curva de luz em trânsito. Melhoria adicional é obtida por paralelização do BLS de acordo com o número de bins. Ambos os algoritmos, sequencial e paralelo, foram aplicados a seis sistemas planetários Kepler (Kepler-7, Kepler-418, Kepler-439, Kepler-511, Kepler-807, Kepler-943) e a curvas de luz de comprimentos distintos. Em todos os casos, o speedup aumentou, entre 3 e 45 vezes, à medida que o número de bins aumentou, pois o desempenho da versão sequencial degradou com o aumento no número de bins, permanecendo praticamente constante para a versão paralela. Para planetas menores com períodos orbitais mais longos, um grande número de bins é necessário para obter a detecção de período correto.