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
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
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: 24 jan. 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 jan. 24 ] 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 jan. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3847/1538-4357/acee6f - The CAMELS project: expanding the galaxy formation model space with new ASTRID and 28-parameter TNG and SIMBA suites
- Machine learning methods for extracting cosmological information
- 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 o DOI: 10.3847/1538-4357/acee6f (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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