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上海天文台 [293]
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星系实空间分布及宇宙结构增长率测量
学位论文
上海: 中国科学院研究生院, 2018
作者:
史峰
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浏览/下载:29/0
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提交时间:2018/09/19
宇宙大尺度结构——宇宙学:观测——星系:红移距离——方法:统计学
星系的形成和演化:利用宇宙学多体/流体数值模拟研究星系团内弥散恒星的演化
学位论文
上海: 中国科学院研究生院, 2018
作者:
唐林
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浏览/下载:44/0
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提交时间:2018/09/19
星系团
弥散恒星
星系的形成和演化
流体动力学数值模拟
统计方法
暗物质晕⼦结构的运动学及其应⽤
学位论文
上海: 中国科学院研究生院, 2017
作者:
李昭洲
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浏览/下载:54/0
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提交时间:2018/09/18
宇宙学,
数值模拟,
暗物质晕,
暗物质晕⼦结构,
银河系,
卫星星系
SZ 效应在宇宙学中的应用
学位论文
博士, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:
苗寒
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浏览/下载:82/0
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提交时间:2017/03/23
修改引力宇宙学下的大尺度结构非线性演化
学位论文
博士, 北京: 中国科学院研究生院, 2010
崔伟广
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浏览/下载:8/0
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提交时间:2012/02/22
Global dynamics of advection-dominated accretion flows with magnetically driven outflow
期刊论文
MONTHLY NOTICES OF THE ROYAL ASTRONOMICAL SOCIETY, 2009, 卷号: 400, 期号: 4, 页码: 1734-1741
作者:
Li, Shuang-Liang
;
Cao, Xinwu
收藏
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浏览/下载:18/0
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提交时间:2010/11/08
accretion
black hole physics
MHD
ISM: jets and outflows
accretion discs
IMPACTS OF SOURCE PROPERTIES ON STRONG LENSING BY RICH GALAXY CLUSTERS
期刊论文
ASTROPHYSICAL JOURNAL, 2009, 卷号: 707, 期号: 1, 页码: 472-481
作者:
Gao, G. J.
;
Jing, Y. P.
;
Mao, S.
;
Li, G. L.
;
Kong, X.
收藏
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浏览/下载:13/0
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提交时间:2010/11/08
dark matter
galaxies: clusters: general
gravitational lensing
methods: data analysis
ACCURATE UNIVERSAL MODELS FOR THE MASS ACCRETION HISTORIES AND CONCENTRATIONS OF DARK MATTER HALOS
期刊论文
ASTROPHYSICAL JOURNAL, 2009, 卷号: 707, 期号: 1, 页码: 354-369
作者:
Zhao, D. H.
;
Jing, Y. P.
;
Mo, H. J.
;
Boerner, G.
收藏
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浏览/下载:23/0
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提交时间:2010/11/08
cosmology: miscellaneous
galaxies: clusters: general
methods: numerical
A WAVELET-GALERKIN ALGORITHM OF THE E/B DECOMPOSITION OF COSMIC MICROWAVE BACKGROUND POLARIZATION MAPS
期刊论文
ASTROPHYSICAL JOURNAL, 2009, 卷号: 706, 期号: 2, 页码: 1545-1555
作者:
Cao, Liang
;
Fang, Li-Zhi
收藏
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浏览/下载:7/0
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提交时间:2010/11/08
cosmology: theory
large-scale structure of universe
THE SPIN AND ORIENTATION OF DARK MATTER HALOS WITHIN COSMIC FILAMENTS
期刊论文
ASTROPHYSICAL JOURNAL, 2009, 卷号: 706, 期号: 1, 页码: 747-761
作者:
Zhang, Youcai
;
Yang, Xiaohu
;
Faltenbacher, Andreas
;
Springel, Volker
;
Lin, Weipeng
收藏
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浏览/下载:15/0
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提交时间:2010/11/08
dark matter
galaxies: halos
large-scale structure of universe
methods: data analysis
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