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  • Trabalho de evento-resumo

    On the nature of the black hole information problem (2023)

    Bernardes, Esmerindo de Sousa ; Bergamaschi, Thiago Torres

    Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Assuntos: BURACOS NEGROS, TEORIA QUÂNTICA DE CAMPO, FÍSICA MATEMÁTICA

    Versão PublicadaComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BERNARDES, Esmerindo de Sousa e BERGAMASCHI, Thiago Torres. On the nature of the black hole information problem. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a7d07ca8-a02e-4be0-bd1d-a8f488c21264/3180265.pdf. Acesso em: 30 set. 2024.

    • APA

      Bernardes, E. de S., & Bergamaschi, T. T. (2023). On the nature of the black hole information problem. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/a7d07ca8-a02e-4be0-bd1d-a8f488c21264/3180265.pdf

    • NLM

      Bernardes E de S, Bergamaschi TT. On the nature of the black hole information problem [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a7d07ca8-a02e-4be0-bd1d-a8f488c21264/3180265.pdf

    • Vancouver

      Bernardes E de S, Bergamaschi TT. On the nature of the black hole information problem [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a7d07ca8-a02e-4be0-bd1d-a8f488c21264/3180265.pdf

  • Trabalho de evento-resumo

    Classyfying phenotypes using information theory (2022)

    Martinelli, Tiago; Lázaro, Carlos Gracia; Rodrigues, Francisco Aparecido ; Moreno, Yamir

    Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: ICMC, IFSC

    Assuntos: TEORIA DA INFORMAÇÃO, TEORIA DO JOGO, FÍSICA MATEMÁTICA

    Versão PublicadaComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MARTINELLI, Tiago et al. Classyfying phenotypes using information theory. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf. Acesso em: 30 set. 2024.

    • APA

      Martinelli, T., Lázaro, C. G., Rodrigues, F. A., & Moreno, Y. (2022). Classyfying phenotypes using information theory. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf

    • NLM

      Martinelli T, Lázaro CG, Rodrigues FA, Moreno Y. Classyfying phenotypes using information theory [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf

    • Vancouver

      Martinelli T, Lázaro CG, Rodrigues FA, Moreno Y. Classyfying phenotypes using information theory [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf
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