A universal equation to predict ''ômega' IND. m' from halo and galaxy catalogs (2023)
- Authors:
- Autor USP: SANTI, NATALÍ SOLER MATUBARO DE - IF
- Unidade: IF
- DOI: 10.3847/1538-4357/acee6f
- Subjects: GALÁXIAS; COSMOLOGIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IOP Publishing
- Publisher place: Bristol
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Astrophysical Journal
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 956, n. 2, p. 149, 2023
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SHAO, Helen e SANTI, Natali Soler Matubaro de. A universal equation to predict ''ômega' IND. m' from halo and galaxy catalogs. Astrophysical Journal, v. 956, n. 2, p. 149, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3847/1538-4357/acee6f. Acesso em: 09 maio 2026. -
APA
Shao, H., & Santi, N. S. M. de. (2023). A universal equation to predict ''ômega' IND. m' from halo and galaxy catalogs. Astrophysical Journal, 956( 2), 149. doi:10.3847/1538-4357/acee6f -
NLM
Shao H, Santi NSM de. A universal equation to predict ''ômega' IND. m' from halo and galaxy catalogs [Internet]. Astrophysical Journal. 2023 ; 956( 2): 149.[citado 2026 maio 09 ] Available from: https://doi.org/10.3847/1538-4357/acee6f -
Vancouver
Shao H, Santi NSM de. A universal equation to predict ''ômega' IND. m' from halo and galaxy catalogs [Internet]. Astrophysical Journal. 2023 ; 956( 2): 149.[citado 2026 maio 09 ] Available from: https://doi.org/10.3847/1538-4357/acee6f - Machine learning methods for extracting cosmological information
- The CAMELS project: expanding the galaxy formation model space with new ASTRID and 28-parameter TNG and SIMBA suites
- Robust field-level likelihood-free inference with galaxies
- Improving cosmological covariance matrices with machine learning
- High-fidelity reproduction of central galaxy joint distributions with neural networks
- Mimicking the halo–galaxy connection using machine learning
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
| Shao_2023_ApJ_956_149.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
