Este estudio presenta un catálogo de más de 211,000 galaxias de radio usando tecnología avanzada.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Este estudio presenta un catálogo de más de 211,000 galaxias de radio usando tecnología avanzada.
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Investigando la descomposición de la materia oscura como solución a los misterios cósmicos.
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La investigación explora cómo los neutrinos de las supernovas pueden revelar secretos sobre la materia oscura.
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Explorando cómo diferentes modelos de Energía Oscura afectan la formación de estructuras cósmicas.
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Una visión general de las funciones de correlación y su importancia en los estudios cosmológicos.
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El JWST revela una preferencia por la rotación en el sentido de las agujas del reloj en las galaxias espirales.
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Presentamos el método FB para una mejor evaluación de modelos en cosmología.
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Este estudio examina el papel de los mini-haloes en la formación de galaxias y la materia oscura.
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Investigando el universo temprano a través de la señal de 21 cm y observaciones lunares.
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Los investigadores utilizan Redes Neuronales Bayesianas para entender la materia oscura y la energía oscura.
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Explorando el papel de los campos magnéticos primordiales en las condiciones iniciales del universo.
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La investigación revela un nuevo modelo para estudiar las interacciones de la materia oscura.
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Examinando la gravedad métrico-afín y PNGB para entender la inflación cósmica.
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Los próximos estudios buscan afinar nuestra visión del universo utilizando datos de SPT-3G.
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Los astrónomos han encontrado tres nuevos cuásares, incluyendo un tipo único con lente, usando técnicas avanzadas.
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Datos recientes de supernovas revelan complejidades en la estructura y el movimiento del universo.
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Un estudio sobre cómo usar WST para mejorar la comprensión de la estructura cósmica y la distribución de la materia.
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El hallazgo de SN H0pe por el JWST mejora las mediciones de la expansión del Universo.
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Los científicos investigan el sector oculto de la materia oscura y su impacto en el universo.
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Un nuevo método para analizar datos cósmicos y sus implicaciones para el universo temprano.
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Un nuevo método mejora el análisis de datos para el mapeo de intensidad de líneas en astrofísica.
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JWST revela tendencias inesperadas en los agujeros negros supermasivos y sus interacciones.
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La investigación revela interacciones significativas entre la energía oscura y la materia oscura.
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Una mirada a nuevos métodos para entender las estructuras de las galaxias en el universo.
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Investigando el comportamiento e interacciones de las galaxias en el cercano cúmulo de Perseo.
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Los investigadores analizan el agrupamiento de galaxias para medir la fracción de baryones y sus implicaciones.
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Examinando cómo la luz UV y el helio moldean la historia temprana del universo.
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Este estudio analiza el deslizamiento cósmico y su relación con los efectos de la materia ordinaria.
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Explorando cómo una burbuja sola puede producir ondas gravitacionales durante una transición de fase cosmológica.
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Un emulador de red neuronal mejora el estudio de los datos de agrupamiento de galaxias.
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Descubre cómo el lente cinemático está cambiando nuestra visión de las galaxias.
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Nuevos enfoques mejoran la comprensión de la correlación entre la masa de los cúmulos de galaxias y su riqueza.
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Investigando cómo los axiones contribuyen a la formación de campos electromagnéticos durante la inflación.
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Una mirada a cómo se forman los agujeros negros primordiales en el universo temprano.
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Las próximas encuestas podrían revelar nuevos detalles sobre la materia oscura a través de la detección de UV.
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Investigando materia oscura ultraligera a través de detectores avanzados de ondas gravitacionales.
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Una mirada al agrupamiento de ondas gravitacionales y su conexión con la formación de galaxias.
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CHIME examina el hidrógeno neutro para revelar información sobre la formación y evolución de las galaxias.
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La investigación revela cómo los grumos de materia oscura afectan a las estrellas en las galaxias enanas ultrafaint.
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El aprendizaje automático ayuda a clasificar la forma del universo a través del análisis del fondo cósmico de microondas.
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