Анализ данных о гравитационном линзировании и скоплениях галактик с использованием методов машинного обучения позволяет получить более точные оценки параметров темной энергии.
Исследование показывает, как даже небольшое количество тёмной материи может влиять на радиус белых карликов, открывая новые возможности для изучения гало тёмной материи.
Новые наблюдения за уникальной радиогалактикой в форме Омеги проливают свет на процессы ускорения космических лучей и взаимодействие с межкластерной средой.
Исследование вращения поляризации реликтового излучения как способа обнаружения динамической тёмной энергии.
Обнаруженный NANOGrav фоновый сигнал гравитационных волн может указывать на слияния сверхмассивных черных дыр, зародившихся как примитивные черные дыры.
Новый подход с использованием нейронных сетей позволяет выявлять потенциальные кандидаты в тёмные звёзды на основе фотометрических данных.
Исследование показывает, как корреляция между космическими пустотами и слабым гравитационным линзированием может помочь уточнить наши знания о Вселенной.
Новые методы машинного обучения позволяют существенно повысить точность определения красных смещений галактик, наблюдаемых в глубоких обзорах JWST с ограниченным набором фильтров.