Mã QR

A Machine-learning Approach to Predict Missing Flux Densities in Multiband Galaxy Surveys

We present a new method based on information theory to find the optimal number of bands required to measure the physical properties of galaxies with desired accuracy. As a proof of concept, using the recently updated COSMOS catalog (COSMOS2020), we identify the most relevant wave bands for measuring...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Những tác giả chính: Nima Chartab, Bahram Mobasher, Asantha R. Cooray, Shoubaneh Hemmati, Zahra Sattari, Henry C. Ferguson, David B. Sanders, John R. Weaver, Daniel K. Stern, Henry J. McCracken, Daniel C. Masters, Sune Toft, Peter L. Capak, Iary Davidzon, Mark E. Dickinson, Jason Rhodes, Andrea Moneti, Olivier Ilbert, Lukas Zalesky, Conor J. R. McPartland, István Szapudi, Anton M. Koekemoer, Harry I. Teplitz, Mauro Giavalisco
Định dạng: Artigo
Ngôn ngữ:Inglês
Được phát hành: IOP Publishing 2023-01-01
Loạt:The Astrophysical Journal
Những chủ đề:
Astronomy data analysis
Astronomy data visualization
Galaxy evolution
Truy cập trực tuyến:https://doi.org/10.3847/1538-4357/acacf5
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Những quyển sách tương tự