Physik - Instrumentierung und Methoden für die Astrophysik

Maschinenintelligenz revolutioniert die Datenanalyse in der Radioastronomie und steigert das Entdeckungspotenzial.

Innovative Ansätze verbessern die Genauigkeit bei der Einschätzung von Unsicherheiten in experimentellen Daten.

In diesem Artikel geht's um die Kalibrierung und Analyse von Polarisationsdaten vom uGMRT.

Studie untersucht die Kalibrierungsgenauigkeit von Röntgeninstrumenten bei der Beobachtung von Galaxienhaufen.

Das Verstehen von Geräuschen und die Verbesserung von Analysemethoden in der Gravitationswellenforschung.

Wissenschaftler nutzen Pulsare, um Gravitationswellen zu entdecken und erhalten Einblicke in kosmische Ereignisse.

Maschinelles Lernen hilft Wissenschaftlern, die Eigenschaften von Neutronensternen aus beobachteten Daten zu analysieren.

GstLAL verbessert seine Fähigkeiten für die bevorstehenden Gravitationswellensichtungen.

LIGHT-1 CubeSat verbessert unser Verständnis von Gammastrahlenblitzen während Gewittern.

Innovative Techniken zum Studieren von Gravitationswellen-Hintergründen könnten kosmische Geheimnisse enthüllen.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Modelle für kosmische Scherung und Strukturentstehung zu verbessern.

DMPP-3 hat ein binäres Sternsystem mit einem faszinierenden Super-Erde-ähnlichen Planeten.

Ein Blick in die TRGB-Methode zur Messung galaktischer Entfernungen.

Neue Erkenntnisse zeigen, wie elektrische Felder Übergangskantensensoren bei der Energiemessung beeinflussen.

Ein neues Tool beschleunigt die Schätzung kosmologischer Parameter mithilfe von maschinellem Lernen.

Diese Studie untersucht, wie Neutrinos die kosmische Struktur und Expansion beeinflussen.

Die NIKA2-Umfrage zeigt wichtige Erkenntnisse über Galaxien, die von Staub versteckt sind.

Neue On-Site-Rohrproduktionstechnik soll UHV-Systeme für das Einstein-Teleskop verbessern.

Neue Werkzeuge verbessern die Analyse von schwachen Gravitationslinsendaten für kosmische Einblicke.

Dieser Artikel bewertet zwei Methoden zur Identifizierung von Molekülwolken in der Milchstrasse.

Eine neue Methode soll das Rauschen bei der Detektion von Gravitationswellen reduzieren.

Eine neue Methode nutzt maschinelles Lernen zur schnellen Klassifizierung von Supernovae.

EASpy verbessert die Simulation von hochenergetischen kosmischen Strahleninteraktionen in der Atmosphäre.

Gaia kartiert die Milchstrasse und beschäftigt sich dabei mit den Herausforderungen, Exoplaneten zu identifizieren.

Das ASTEP-Teleskop in der Antarktis verbessert die Exoplanetenforschung mit Dual-Farben-Bildgebung.

Ein neues Modell verbessert die Klarheit in Radioastronomie-Bildern.

Magnetogramme zeigen die magnetische Aktivität der Sonne und helfen, Sonnenflecken vorherzusagen.

Forschung über exotische Niedermassenfelder könnte unser Verständnis des Universums verändern.

LISA will win die winzigen Veränderungen in der Distanz messen, die durch Gravitationswellen verursacht werden.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, Deep Learning zu nutzen, um solare Radioausbrüche effizient zu erkennen.

Der einzigartige Staubring von Fomalhaut wirft Fragen zur Anwesenheit von Planeten auf.

Neue Vorlagen verbessern die Quasar-Klassifikation und erweitern unser Verständnis des Universums.

Wissenschaftler nutzen Integral-Feld-Spektroskopie, um Exoplaneten näher an ihren Sternen zu finden.

Untersuchen, wie Eisverunreinigungen die Raumfahrtoperationen beeinflussen und Strategien zur Bewältigung.

Neueste Gaia-Daten bieten frische Perspektiven auf Asteroidendrehungen und -formen.

Ein umfassender Datensatz zur Verbesserung der Klassifikation von Radiogalaxien mithilfe von Machine Learning.

Forschung zeigt spannende Dynamiken eines Sternsystems und seiner Begleiter.

Innovative Techniken verbessern die Erkennung von Signalen aus dem frühen Universum.

Neues Machine-Learning-Modell sagt Rotverschiebungen nur mit Lichtdaten von Supernovae voraus.

Forscher nutzen Pulsare und ausgeklügelte Methoden, um Gravitationswellen zu erkennen.