Zobrazeno 1 - 10
of 40
pro vyhledávání: '"Ntampaka, M."'
Autor:
Huppenkothen, D., Ntampaka, M., Ho, M., Fouesneau, M., Nord, B., Peek, J. E. G., Walmsley, M., Wu, J. F., Avestruz, C., Buck, T., Brescia, M., Finkbeiner, D. P., Goulding, A. D., Kacprzak, T., Melchior, P., Pasquato, M., Ramachandra, N., Ting, Y. -S., van de Ven, G., Villar, S., Villar, V. A., Zinger, E.
Machine learning has rapidly become a tool of choice for the astronomical community. It is being applied across a wide range of wavelengths and problems, from the classification of transients to neural network emulators of cosmological simulations, a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.12528
Autor:
Su, Y., Zhang, Y., Liang, G., ZuHone, J. A., Barnes, D. J., Jacobs, N. B., Ntampaka, M., Forman, W. R., Nulsen, P. E. J., Kraft, R. P., Jones, C.
The origin of the diverse population of galaxy clusters remains an unexplained aspect of large-scale structure formation and cluster evolution. We present a novel method of using X-ray images to identify cool core (CC), weak cool core (WCC), and non
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.05144
Autor:
Siemiginowska, A., Eadie, G., Czekala, I., Feigelson, E., Ford, E. B., Kashyap, V., Kuhn, M., Loredo, T., Ntampaka, M., Stevens, A., Avelino, A., Borne, K., Budavari, T., Burkhart, B., Cisewski-Kehe, J., Civano, F., Chilingarian, I., van Dyk, D. A., Fabbiano, G., Finkbeiner, D. P., Foreman-Mackey, D., Freeman, P., Fruscione, A., Goodman, A. A., Graham, M., Guenther, H. M., Hakkila, J., Hernquist, L., Huppenkothen, D., James, D. J., Law, C., Lazio, J., Lee, T., López-Morales, M., Mahabal, A. A., Mandel, K., Meng, X. L., Moustakas, J., Muna, D., Peek, J. E. G., Richards, G., Portillo, S. K. N., Scargle, J., de Souza, R. S., Speagle, J. S., Stassun, K. G., Stenning, D. C., Taylor, S. R., Tremblay, G. R., Trimble, V., Yanamandra-Fisher, P. A., Young, C. A.
Over the past century, major advances in astronomy and astrophysics have been largely driven by improvements in instrumentation and data collection. With the amassing of high quality data from new telescopes, and especially with the advent of deep an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.06796
Autor:
Fabbiano, G., Elvis, M., Accomazzi, A., Berriman, G. B., Brickhouse, N., Bose, S., Carrera, D., Chilingarian, I., Civano, F., Czerny, B., D'Abrusco, R., Diemer, B., Drake, J., Meibody, R. Emami, Farah, J. R., Fazio, G. G., Feigelson, E., Fornasini, F., Gallagher, Jay, Grindlay, J., Hernquist, L., James, D. J., Karovska, M., Kashyap, V., Kim, D. -W., Lacy, G. M., Lazio, J., Lusso, E., Maksym, W. P., Galarza, R. Martinez, Mazzarella, J., Ntampaka, M., Risaliti, G., Sanders, D., Scoville, N., Shapiro, I., Siemiginowska, A., Smth, A., Smith, S., Szentgyorgyi, A., Tacchella, S., Thakar, A., Tolls, V., Vrtilek, S., Wilkes, B., Wilner, D., Willner, S. P., Wolk, S. J., Zhao, J. -H.
We write in response to the call from the 2020 Decadal Survey to submit white papers illustrating the most pressing scientific questions in astrophysics for the coming decade. We propose exploration as the central question for the Decadal Committee's
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.06634
Autor:
Ntampaka, M., ZuHone, J., Eisenstein, D., Nagai, D., Vikhlinin, A., Hernquist, L., Marinacci, F., Nelson, D., Pakmor, R., Pillepich, A., Torrey, P., Vogelsberger, M.
We present a machine-learning approach for estimating galaxy cluster masses from Chandra mock images. We utilize a Convolutional Neural Network (CNN), a deep machine learning tool commonly used in image recognition tasks. The CNN is trained and teste
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1810.07703
We present a new approach for quantifying the abundance of galaxy clusters and constraining cosmological parameters using dynamical measurements. In the standard method, galaxy line-of-sight (LOS) velocities, $v$, or velocity dispersions are used to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1602.01837
We study dynamical mass measurements of galaxy clusters contaminated by interlopers and show that a modern machine learning (ML) algorithm can predict masses by better than a factor of two compared to a standard scaling relation approach. We create t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1509.05409
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.