J. De Vicente

La investigación utiliza el aprendizaje automático para categorizar galaxias según sus emisiones de luz.

Un paquete de software para estudiar cúmulos de galaxias y sus propiedades usando datos de encuestas cósmicas.

Copacabana mejora la identificación de membresía de cúmulos de galaxias y la estimación de masa estelar.

Investigando los impactos del feedback bariónico en el lensing débil y los parámetros cosmológicos.

La mapeo de reverberación ayuda a los científicos a estudiar agujeros negros en todo el universo.

La encuesta PAU mejora la imagen astronómica a través de técnicas de calibración precisas.

Este estudio revela nuevos hallazgos sobre galaxias tenues y su papel en el universo.

Un estudio sobre cómo los BCGs influyen en la luz intracluster y la evolución de los cúmulos de galaxias.

Investigar cúmulos de galaxias revela información sobre la energía oscura y la gravedad modificada.