Matthew Ho

Los investigadores mejoran los estudios de galaxias mediante métodos de inferencia basados en simulaciones para lograr más precisión.

Una nueva tubería integra métodos de aprendizaje automático en astrofísica para un mejor análisis.

Este estudio analiza cómo la metalicidad afecta las tasas de formación estelar y el comportamiento del medio interestelar.

Enfoque innovador conecta simulaciones N-cuerpos con conteos de galaxias precisos de manera eficiente.

Los investigadores desarrollan CHARM para un análisis más rápido de la distribución de galaxias usando datos de materia oscura.

Una mirada a cómo las estrellas revelan los misterios del universo a través de la luz y el color.

RTFAST acelera la investigación sobre agujeros negros, ofreciendo nuevas perspectivas sobre misterios cósmicos.