Matthew Ho

I ricercatori migliorano gli studi sulle galassie tramite metodi di inferenza basati su simulazioni per una maggiore accuratezza.

Un nuovo pipeline integra metodi di machine learning nell'astrofisica per un'analisi migliore.

Questo studio esamina come la metallicità influisca sui tassi di formazione stellare e sul comportamento del mezzo interstellare.

Un approccio innovativo collega le simulazioni N-body a conteggi di galassie precisi in modo efficiente.

I ricercatori hanno sviluppato CHARM per analizzare più velocemente la distribuzione delle galassie usando i dati della materia oscura.

Uno sguardo a come le stelle svelano i misteri dell'universo attraverso luce e colore.

RTFAST accelera la ricerca sui buchi neri, offrendo nuove intuizioni nei misteri cosmici.