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O artigo apresenta um novo método de gradiente modificado que elimina completamente o erro de divergência magnética na magnetohidrodinâmica sem malha, alcançando precisão de arredondamento e superando técnicas existentes em testes de choque, vórtices e instabilidade magneto-rotacional.
Este estudo analisa seis anos de dados de múons cósmicos coletados em Svalbard (78,9°N) para investigar a modulação anual das taxas de múons impulsionada por variações atmosféricas sazonais, utilizando perfis de radiossonda para corrigir os efeitos de temperatura e comparar os coeficientes resultantes com estações em latitudes mais baixas.
Este trabalho apresenta um algoritmo automatizado baseado no broker ALeRCE que, ao processar alertas do ZTF durante as campanhas O4a e O4b do LIGO-Virgo-KAGRA, identificou candidatos a contrapartidas eletromagnéticas de fusões de buracos negros, incluindo um evento consistente com um flare de fluorescência Bowen em um núcleo galáctico ativo.
O artigo apresenta o SELDON, um novo modelo de autoencoder variacional contínuo que combina redes neurais baseadas em equações diferenciais ordinárias (ODE) e bases gaussianas interpretáveis para prever curvas de luz de supernovas esparsas e irregulares em tempo real, permitindo a priorização eficiente de observações espectroscópicas para o futuro Observatório Vera C. Rubin.
O artigo apresenta o StarWhisper Telescope, um framework de IA que automatiza todo o ciclo de observações astronômicas — desde o planejamento até a análise de dados e o acionamento de propostas de acompanhamento — demonstrando sua eficácia na detecção de transientes em uma rede de telescópios amadores e servindo como modelo para futuras instalações de grande escala.
Este artigo revisa os desafios de análise de dados do projeto de ondas gravitacionais espaciais Taiji e apresenta a segunda rodada do Desafio de Dados Taiji, juntamente com o toolkit de código aberto Triangle, como uma nova plataforma de testes para simulações de alta fidelidade e o desenvolvimento de pipelines de detecção realistas.
Este artigo apresenta um pipeline de aprendizado profundo baseado em arquitetura ConvLSTM2D para detectar precocemente supernovas do tipo Ia fortemente lensadas em dados de séries temporais multibanda, alcançando alta eficiência de detecção em simulações que imitam o LSST.
Este trabalho apresenta um novo discriminador otimizado para distinguir transientes de ruído não gaussiano (como "glitches" de buracos negros binários) de sinais gravitacionais, construído a partir da decomposição em valores singulares de dados reais do detector, demonstrando eficiência comparável a métodos anteriores baseados em vetores de base seno-Gaussianos e oferecendo uma abordagem mais direta para modelar glitches complexos.
Este artigo apresenta um novo método de calibração baseado em parâmetros de ondas de ruído e ajuste temporal para experimentos cosmológicos de 21 cm, que elimina a deriva do sistema e as suposições sobre coeficientes de reflexão, resultando em uma redução de 97% no erro quadrático médio e na recuperação precisa dos parâmetros em comparação com métodos anteriores.
Os autores apresentam o Arepo-GW, um novo framework integrado ao código Arepo que utiliza o SEVN para gerar catálogos de eventos de ondas gravitacionais a partir das simulações MillenniumTNG, revelando que as taxas de fusão de buracos negros binários seguem a história de formação estelar e apresentam características compatíveis com as observações atuais, apesar de uma discrepância no excesso de fusões em baixos redshifts.
O artigo apresenta o método StarDICE IV, que utiliza observações térmicas no infravermelho para corrigir a extinção atmosférica cinzenta em dados fotométricos ópticos, permitindo recuperar medições com precisão sub-percentual mesmo sob condições atmosféricas não fotométricas.
Este trabalho apresenta o ARTEMIDE, um modelo de aprendizado profundo baseado em Mask R-CNN que detecta e segmenta automaticamente arcos gravitacionais em aglomerados de galáxias com alta precisão, demonstrando sua eficácia em dados simulados e na primeira liberação rápida de dados do telescópio Euclid.
Este artigo descreve experimentos de alta potência realizados com a plataforma NG-LLRF e uma estrutura protótipo do Cool Copper Collider (C3), demonstrando que a modulação e o formato de pulsos de RF podem ser totalmente implementados no domínio digital sem componentes analógicos adicionais, permitindo formas de onda arbitrárias com precisão para aplicações como modulação de fase, reversão de pulso e compensação de carga de feixe.
O artigo apresenta o Synference, um novo framework Python flexível que utiliza inferência baseada em simulação para realizar o ajuste de SEDs de galáxias com extrema rapidez e precisão, permitindo a análise de grandes volumes de dados fotométricos do HST e JWST em minutos, uma tarefa que métodos tradicionais levariam muito mais tempo para completar.
Este artigo apresenta a configuração e simulações de uma nova pipeline de busca por pulsos únicos para a parte norte da pesquisa HTRU, descrevendo ferramentas desenvolvidas para lidar com interferência e injeção de sinais, validando o sistema para processar dados do telescópio Effelsberg e reportando a detecção de pulsares conhecidos, além de novos candidatos a pulsos isolados e trens de pulsos.
Este artigo apresenta e valida experimentalmente uma nova técnica de sensoriamento de frente de onda, denominada PMPMWFS, que utiliza a diferença de frequência entre duas bandas laterais para desacoplar eficazmente os sinais de alinhamento das cavidades de reciclagem de potência e dos braços em detectores de ondas gravitacionais, permitindo um controle estável do interferômetro.
Utilizando uma análise bayesiana robusta no maior conjunto de dados calibrados de pulsares até a data, este estudo demonstra que a forma espectral predominante é a lei de potência quebrada ou curva, refutando o consenso anterior de que os espectros de pulsares seguem majoritariamente uma lei de potência simples e revelando que a visão estabelecida era, na verdade, um artefato estatístico.
Este artigo propõe um método baseado em redes neurais profundas para identificar estruturas de fronteira de estabilidade fraca com alta precisão (97,26-99,91%) e eficiência computacional, superando as limitações dos métodos convencionais e permitindo a construção de estruturas de captura balística e transferências de baixa energia.
Este artigo propõe e valida a fotometria de dupla abertura como uma solução computacionalmente eficiente para a detecção de falsos positivos causados por binárias eclipsantes nas observações do PLATO, superando as limitações do cálculo de deslocamento de centróide apenas para uma fração da amostra de alvos.
O artigo apresenta o , a sucessora oficial do , que integra um novo módulo Horndeski capaz de resolver teorias de gravidade covariantes arbitrariamente (inclusive em regimes onde a abordagem EFT falha) e oferece uma interface Python flexível para o amostrador cosmológico , servindo como uma ferramenta abrangente para testar a gravidade com dados de precisão.