Using machine learning to parametrize postmerger signals from binary neutron stars
Using machine learning to parametrize postmerger signals from binary neutron stars
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使用机器学习对双中子星的合并后信号进行参数化
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Huan Yang
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tim Whittaker;W. East;Stephen R. Green;L. Lehner;Huan Yang
加拿大滑铁卢大学物理与天文学系N2L 3G1，加拿大滑铁卢周长理论物理研究所，加拿大滑铁卢N2L 2Y5，加拿大马克斯·普朗克引力物理研究所(阿尔伯特·爱因斯坦研究所)am Mühlenberg 1,14476波茨坦，德国圭尔夫大学，Guelph，安大略省N1G 2W1，加拿大(日期：1月19日，2022年)
Tim Whittaker, 2 William E. East, Stephen R. Green, Luis Lehner, and Huan Yang 2 Department of Physics & Astronomy, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada Perimeter Institute for Theoretical Physics, Waterloo, Ontario N2L 2Y5, Canada Max Planck Institute for Gravitational Physics (Albert Einstein Institute) Am Mühlenberg 1, 14476 Potsdam, Germany University of Guelph, Guelph, Ontario N1G 2W1, Canada (Dated: January 19, 2022)
影响因子：
3.5
作者：
T. Dietrich;D. Radice;S. Bernuzzi;F. Zappa;A. Perego;B. Brügmann;Swami Vivekanandji Chaurasia;R. Dudi;W. Tichy;M. Ujevic
通讯作者：
T. Dietrich;D. Radice;S. Bernuzzi;F. Zappa;A. Perego;B. Brügmann;Swami Vivekanandji Chaurasia;R. Dudi;W. Tichy;M. Ujevic