Mario Radovich

Neue Methoden im nahen Infrarot helfen, versteckte AGNs in Galaxien zu identifizieren.

KiDS liefert Einblicke in die Bildung und Entwicklung von Galaxien durch detaillierte Messungen.

Forscher nutzen Extremwertstatistik, um Galaxienhaufen und ihre Eigenschaften zu analysieren.

Diese Studie untersucht, wie AGNs die Metallizität in Galaxien beeinflussen, die von Ram-Druck-Abschneidung betroffen sind.

Untersuchung der Gaszusammensetzung und Metallizität in durch Ram-Druck gestreiften Galaxien.

Ein Machine-Learning-Modell hilft dabei, Himmelsobjekte mit hoher Genauigkeit zu klassifizieren.

Lern, wie Wissenschaftler die Entfernungen von Galaxien mit fortschrittlichen Techniken und Daten abschätzen.

Quallen-Galaxien enthüllen Geheimnisse des intracluster Mediums des Universums durch ihre Gasschweife.