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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidad Autónoma de Madrid | - |
Autor(es): dc.contributor | University of Nova Gorica | - |
Autor(es): dc.contributor | CNRS | - |
Autor(es): dc.contributor | University of Valencia and CSIC | - |
Autor(es): dc.contributor | University of Copenhagen | - |
Autor(es): dc.contributor | LAPTh | - |
Autor(es): dc.contributor | Complesso Univ. Monte S. Angelo | - |
Autor(es): dc.creator | De Los Rios, Martín | - |
Autor(es): dc.creator | Petač, Mihael | - |
Autor(es): dc.creator | Zaldivar, Bryan | - |
Autor(es): dc.creator | Bonaventura, Nina R | - |
Autor(es): dc.creator | Calore, Francesca | - |
Autor(es): dc.creator | Iocco, Fabio | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:21:28Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:21:28Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stad2614 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/302298 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/302298 | - |
Descrição: dc.description | We present a novel method of inferring the dark matter (DM) content and spatial distribution within galaxies, using convolutional neural networks (CNNs) trained within state-of-the-art hydrodynamical simulations (Illustris-TNG100). Within the controlled environment of the simulation, the framework we have developed is capable of inferring the DM mass distribution within galaxies of mass ∼1011- from the gravitationally baryon-dominated internal regions to the DM-rich, baryon-depleted outskirts of the galaxies, with a mean absolute error always below ≈0.25 when using photometrical and spectroscopic information. With respect to traditional methods, the one presented here also possesses the advantages of not relying on a pre-assigned shape for the DM distribution, to be applicable to galaxies not necessarily in isolation, and to perform very well even in the absence of spectroscopic observations. | - |
Descrição: dc.description | Generalitat Valenciana | - |
Descrição: dc.description | ICTP South American Institute for Fundamental Research Instituto de Física Teórica Universidade Estadual Paulista | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Física Teórica Universidad Autónoma de Madrid | - |
Descrição: dc.description | Instituto de Física Teórica UAM-CSIC Universidad Autónoma de Madrid, c/ Nicolás Cabrera 13-15, Cantoblanco | - |
Descrição: dc.description | Center for Astrophysics and Cosmology (CAC) University of Nova Gorica, Vipavska 11c | - |
Descrição: dc.description | Laboratoire Univers et Particules de Montpellier (LUPM) Université de Montpellier (UMR-5299) CNRS, Place Eugène Bataillon | - |
Descrição: dc.description | Institute of Corpuscular Physics (IFIC) University of Valencia and CSIC, Calle Catedrático José Beltrán 2 | - |
Descrição: dc.description | Cosmic Dawn Center Niels Bohr Institute University of Copenhagen, Jagtvej 128 | - |
Descrição: dc.description | Univ. Grenoble Alpes Univ. Savoie Mont Blanc CNRS LAPTh | - |
Descrição: dc.description | Dipartimento di Fisica 'Ettore Pancini Universitá degli studi di Napoli 'Federico II INFN sezione di Napoli Complesso Univ. Monte S. Angelo | - |
Descrição: dc.description | ICTP South American Institute for Fundamental Research Instituto de Física Teórica Universidade Estadual Paulista | - |
Formato: dc.format | 6015-6035 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Monthly Notices of the Royal Astronomical Society | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | dark matter | - |
Palavras-chave: dc.subject | galaxies: General | - |
Palavras-chave: dc.subject | galaxies: haloes | - |
Palavras-chave: dc.subject | methods: data analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | software: Simulations | - |
Título: dc.title | Determining the dark matter distribution in simulated galaxies with deep learning | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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