Matthew Ho

Forscher verbessern die Galaxienforschung durch simulationsbasierte Inferenzmethoden für mehr Genauigkeit.

Eine neue Pipeline integriert maschinelles Lernen in der Astrophysik für bessere Analysen.

Diese Studie untersucht, wie die Metallizität die Sternentstehungsraten und das Verhalten des interstellaren Mediums beeinflusst.

Innovativer Ansatz verbindet N-Körper-Simulationen effizient mit genauen Galaxienzählungen.

Forscher entwickeln CHARM für schnellere Analyse der Galaxieverteilung mit Hilfe von Dunkler-Materie-Daten.

Ein Blick darauf, wie Sterne die Geheimnisse des Universums durch Licht und Farbe enthüllen.

RTFAST beschleunigt die Forschung zu schwarzen Löchern und bietet neue Einblicke in kosmische Geheimnisse.