EDP Sciences logo
Subscriber Authentication Point
Search
Menu
Home All issues Volume 618 (October 2018) A&A, 618 (2018) A81 References
Free Access
Issue
A&A
Volume 618, October 2018
Article Number A81
Number of page(s) 19
Section Numerical methods and codes
DOI https://doi.org/10.1051/0004-6361/201833217
Published online 16 October 2018
  1. Abdullah, M. H., Wilson, G., & Klypin, A. 2018, ApJ, 861, 22 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  2. Adami, C., & Mazure, A. 2002, A&A, 381, 420 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  3. Alpaslan, M., Driver, S., Robotham, A. S. G., et al. 2015, MNRAS, 451, 3249 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  4. Ascaso, B., Benítez, N., Fernández-Soto, A., et al. 2015, MNRAS, 452, 549 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  5. Baddeley, A., & van Lieshout, M. 1995, Ann. Inst. Stat. Math., 47, 601 [CrossRef] [MathSciNet] [Google Scholar]
  6. Bahcall, N. A., Dong, F., Bode, P., et al. 2003, ApJ, 585, 182 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  7. Bellagamba, F., Roncarelli, M., Maturi, M., & Moscardini, L. 2018, MNRAS, 473, 5221 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  8. Benitez, N., Dupke, R., Moles, M., et al. 2014, ArXiv e-prints [arXiv: 1403.5237] [Google Scholar]
  9. Berlind, A. A., Frieman, J., Weinberg, D. H., et al. 2006, ApJs, 167, 1 [Google Scholar]
  10. Bezdek, J. C. 1981, Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms (New York: Plenum Press) [CrossRef] [Google Scholar]
  11. Böhringer, H., Briel, U. G., Schwarz, R. A., et al. 1994, Nature, 368, 828 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  12. Calvi, R., Poggianti, B. M., & Vulcani, B. 2011, MNRAS, 416, 727 [NASA ADS] [Google Scholar]
  13. Carlberg, R. G., Yee, H. K. C., Morris, S. L., et al. 2001, ApJ, 552, 427 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  14. Castro, T., Marra, V., & Quartin, M. 2016, MNRAS, 463, 1666 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  15. Catinella, B., Schiminovich, D., Cortese, L., et al. 2013, MNRAS, 436, 34 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  16. Chiu, S. N., Stoyan, D., Kendall, W. S., & Mecke, J. 2013, Stochastic Geometry and its Applications (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons) [Google Scholar]
  17. Crook, A. C., Huchra, J. P., Martimbeau, N., et al. 2007, ApJ, 655, 790 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Cucciati, O., Marinoni, C., Iovino, A., et al. 2010, A&A, 520, A42 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  19. Davies, L. J. M., Robotham, A. S. G., Driver, S. P., et al. 2016, MNRAS, 455, 4013 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  20. de Jong, R. S., Barden, S. C., Bellido-Tirado, O., et al. 2016, Proc. SPIE, 9908, 99081O [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Deng, X.-F., He, J.-Z., Jiang, P., Luo, C.-H., & Wu, P. 2007, A&A, 474, 783 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  22. Driver, S. P., Norberg, P., Baldry, I. K., et al. 2009, Astron. Geophys., 50, 5.12 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  23. Driver, S. P., Davies, L. J., Meyer, M., et al. 2016, Universe Digit. Sky Surv., 42, 205 [Google Scholar]
  24. Duarte, M., & Mamon, G. A. 2014, MNRAS, 440, 1763 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  25. Duarte, M., & Mamon, G. A. 2015, MNRAS, 453, 3848 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  26. Dvornik, A., Cacciato, M., Kuijken, K., et al. 2017, MNRAS, 468, 3251 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  27. Eke, V. R., Baugh, C. M., Cole, S., et al. 2004, MNRAS, 348, 866 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  28. Farrens, S., Abdalla, F. B., Cypriano, E. S., Sabiu, C., & Blake, C. 2011, MNRAS, 417, 1402 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  29. Ferrarese, L., Côté, P., Cuillandre, J.-C., et al. 2012, ApJs, 200, 4 [Google Scholar]
  30. Frederic, J. J. 1995, ApJs, 97, 259 [Google Scholar]
  31. Geller, M. J., & Huchra, J. P. 1983, ApJs, 52, 61 [Google Scholar]
  32. Gerke, B. F., Newman, J. A., Davis, M., et al. 2005, ApJ, 625, 6 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  33. Gerke, B. F., Newman, J. A., Davis, M., et al. 2012, ApJ, 751, 50 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  34. Geyer, C. J. 1999, in Stochastic Geometry, Likelihood and Computation, eds. O. Barndorff-Nielsen, W. S. Kendall, & M. N. M. van Lieshout (Boca Raton: CRC Press/Chapman and Hall), 79 [Google Scholar]
  35. Geyer, C. J., & Møller, J. 1994, Scan. J. Stat., 21, 359 [Google Scholar]
  36. Gillis, B. R., & Hudson, M. J. 2011, MNRAS, 410, 13 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  37. Giuricin, G., Marinoni, C., Ceriani, L., & Pisani, A. 2000, ApJ, 543, 178 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  38. Gladders, M. D., & Yee, H. K. C. 2000, AJ, 120, 2148 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  39. Green, P. J. 1995, Biometrica, 82, 711 [CrossRef] [MathSciNet] [Google Scholar]
  40. Heinämäki, P., Einasto, J., Einasto, M., et al. 2003, A&A, 397, 63 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  41. Heinrich, P., Stoica, R. S., & Tran, V. C. 2012, Spatial Stat., 2, 47 [CrossRef] [Google Scholar]
  42. Hess, K. M., & Wilcots, E. M. 2013, AJ, 146, 124 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  43. Huchra, J. P., & Geller, M. J. 1982, ApJ, 257, 423 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  44. Huchra, J. P., Macri, L. M., Masters, K. L., et al. 2012, ApJs, 199, 26 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  45. Jackson, J. C. 1972, MNRAS, 156, 1P [Google Scholar]
  46. Jian, H.-Y., Lin, L., Chiueh, T., et al. 2014, ApJ, 788, 109 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  47. Karachentsev, I. D., Makarov, D. I., & Kaisina, E. I. 2013, AJ, 145, 101 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  48. Kelly, F. P., & Ripley, B. D. 1976, Biometrika, 63, 357 [CrossRef] [Google Scholar]
  49. Kendall, W. S., & Møller, J. 2000, Adv. Appl. Prob., 32, 844 [CrossRef] [Google Scholar]
  50. Kepner, J., Fan, X., Bahcall, N., et al. 1999, ApJ, 517, 78 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  51. Klypin, A., Yepes, G., Gottlöber, S., Prada, F., & Heß, S. 2016, MNRAS, 457, 4340 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  52. Knebe, A., Stoppacher, D., Prada, F., et al. 2018, MNRAS, 474, 5206 [Google Scholar]
  53. Knobel, C., Lilly, S. J., Iovino, A., et al. 2009, ApJ, 697, 1842 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  54. Knobel, C., Lilly, S. J., Iovino, A., et al. 2012, ApJ, 753, 121 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  55. Knobel, C., Lilly, S. J., Woo, J., & Kovač, K. 2015, ApJ, 800, 24 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  56. Koester, B. P., McKay, T. A., Annis, J., et al. 2007, ApJ, 660, 221 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  57. Kourkchi, E., & Tully, R. B. 2017, ApJ, 843, 16 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  58. Lawson, A., & Denison, D. 2002, Spatial Cluster Modelling (Chapman & Hall/CRC), [CrossRef] [Google Scholar]
  59. Li, I. H., & Yee, H. K. C. 2008, AJ, 135, 809 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  60. Licitra, R., Mei, S., Raichoor, A., Erben, T., & Hildebrandt, H. 2016, MNRAS, 455, 3020 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  61. Lietzen, H., Tempel, E., Heinämäki, P., et al. 2012, A&A, 545, A104 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  62. Liivamägi, L. J., Tempel, E., & Saar, E. 2012, A&A, 539, A80 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  63. Lim, S. H., Mo, H. J., Lu, Y., Wang, H., & Yang, X. 2017, MNRAS, 470, 2982 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  64. Liu, H. B., Hsieh, B. C., Ho, P. T. P., Lin, L., & Yan, R. 2008, ApJ, 681, 1046 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  65. Łokas, E. L., & Mamon, G. A. 2001, MNRAS, 321, 155 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  66. Łokas, E. L., & Mamon, G. A. 2003, MNRAS, 343, 401 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  67. Lu, Y., Yang, X., Shi, F., et al. 2016, ApJ, 832, 39 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  68. Maia, M. A. G., da Costa, L. N., & Latham, D. W. 1989, ApJs, 69, 809 [Google Scholar]
  69. Merchán, M., & Zandivarez, A. 2002, MNRAS, 335, 216 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  70. Merchán, M. E., & Zandivarez, A. 2005, ApJ, 630, 759 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  71. Milkeraitis, M., van Waerbeke, L., Heymans, C., et al. 2010, MNRAS, 406, 673 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  72. Miller, C. J., Nichol, R. C., Reichart, D., et al. 2005, AJ, 130, 968 [Google Scholar]
  73. Miraghaei, H., Khosroshahi, H. G., Klöckner, H.-R., et al. 2014, MNRAS, 444, 651 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  74. Mohayaee, R., & Tully, R. B. 2005, ApJ, 635, L113 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  75. Møller, J., & Waagepetersen, R. P. 2004, Statistical Inference and Simulation for Spatial Point Processes (UK: Chapman and Hall/CRC) [Google Scholar]
  76. Muñoz-Cuartas, J. C., & Müller, V. 2012, MNRAS, 423, 1583 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  77. Navarro, J. F., Frenk, C. S., & White, S. D. M. 1997, ApJ, 490, 493 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  78. Neyman, J., & Scott, E. L. 1952, ApJ, 116, 144 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  79. Nolthenius, R., & White, S. D. M. 1987, MNRAS, 225, 505 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  80. Nurmi, P., Heinämäki, P., Sepp, T., et al. 2013, MNRAS, 436, 380 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  81. Okabe, N., Futamase, T., Kajisawa, M., & Kuroshima, R. 2014, ApJ, 784, 90 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  82. Old, L., Skibba, R. A., Pearce, F. R., et al. 2014, MNRAS, 441, 1513 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  83. Old, L., Wojtak, R., Mamon, G. A., et al. 2015, MNRAS, 449, 1897 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  84. Old, L., Wojtak, R., Pearce, F. R., et al. 2018, MNRAS, 475, 853 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  85. Peng, Y.-J., & Maiolino, R. 2014, MNRAS, 438, 262 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  86. Pereira, S., Campusano, L. E., Hitschfeld-Kahler, N., et al. 2017, ApJ, 838, 109 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  87. Pisani, A., Ramella, M., & Geller, M. J. 2003, AJ, 126, 1677 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  88. Planck Collaboration XIII. 2016, A&A, 594, A13 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  89. Poudel, A., Heinämäki, P., Nurmi, P., et al. 2016, A&A, 590, A29 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  90. Poudel, A., Heinämäki, P., Tempel, E., et al. 2017, A&A, 597, A86 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  91. Ramella, M., Geller, M. J., & Huchra, J. P. 1989, ApJ, 344, 57 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  92. Ramella, M., Pisani, A., & Geller, M. J. 1997, AJ, 113, 483 [Google Scholar]
  93. Ramella, M., Zamorani, G., Zucca, E., et al. 1999, A&A, 342, 1 [NASA ADS] [Google Scholar]
  94. Ramella, M., Boschin, W., Fadda, D., & Nonino, M. 2001, A&A, 368, 776 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  95. Ramella, M., Geller, M. J., Pisani, A., & da Costa, L. N. 2002, AJ, 123, 2976 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  96. Riebe, K., Partl, A. M., Enke, H., et al. 2013, Astron. Nachr., 334, 691 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  97. Rines, K., Geller, M. J., Kurtz, M. J., & Diaferio, A. 2003, AJ, 126, 2152 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  98. Rines, K., Diaferio, A., & Natarajan, P. 2007, ApJ, 657, 183 [Google Scholar]
  99. Ripley, B. D. 1996, Pattern Recognition and Neural Networks (Cambridge University Press) [CrossRef] [Google Scholar]
  100. Robotham, A. S. G., Norberg, P., Driver, S. P., et al. 2011, MNRAS, 416, 2640 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  101. Robotham, A. S. G., Liske, J., Driver, S. P., et al. 2013, MNRAS, 431, 167 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  102. Rykoff, E. S., Rozo, E., Busha, M. T., et al. 2014, ApJ, 785, 104 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  103. Saulder, C., van Kampen, E., Chilingarian, I. V., Mieske, S., & Zeilinger, W. W. 2016, A&A, 596, A14 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  104. Serra, P., Oosterloo, T., Morganti, R., et al. 2012, MNRAS, 422, 1835 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  105. Sharma, S., & Johnston, K. V. 2009, ApJ, 703, 1061 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  106. Shaya, E. J., Tully, R. B., Hoffman, Y., & Pomarède, D. 2017, ApJ, 850, 207 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  107. Skrutskie, M. F., Cutri, R. M., Stiening, R., et al. 2006, AJ, 131, 1163 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  108. Smith, A. G., Hopkins, A. M., Hunstead, R. W., & Pimbblet, K. A. 2012, MNRAS, 422, 25 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  109. Sobral, D., Best, P. N., Smail, I., et al. 2011, MNRAS, 411, 675 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  110. Sohn, J., Geller, M. J., Hwang, H. S., Zahid, H. J., & Lee, M. G. 2016, ApJs, 225, 23 [Google Scholar]
  111. Sorce, J. G., & Tempel, E. 2017, MNRAS, 469, 2859 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  112. Sorce, J. G., & Tempel, E. 2018, MNRAS, 476, 4362 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  113. Stoica, R. S., Descombes, X., & Zerubia, J. 2004, Int. J. Comput. Vis., 57, 121 [CrossRef] [Google Scholar]
  114. Stoica, R. S., Gregori, P., & Mateu, J. 2005a, Stochastic Processes Appl., 115, 1860 [Google Scholar]
  115. Stoica, R. S., Martínez, V. J., Mateu, J., & Saar, E. 2005b, A&A, 434, 423 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  116. Stoica, R. S., Gay, E., & Kretzschmar, A. 2007a, Biom. J., 49, 505 [CrossRef] [MathSciNet] [Google Scholar]
  117. Stoica, R. S., Martínez, V. J., & Saar, E. 2007b, J. R. Stat. Soc. Ser. C 56, 459 [Google Scholar]
  118. Stoica, R. S., Martínez, V. J., & Saar, E. 2010, A&A, 510, A38 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  119. Stoica, R. S., Philippe, A., Gregori, P., & Mateu, J. 2017, Stat. Comput., 27, 1225 [CrossRef] [Google Scholar]
  120. Strauss, D. J. 1975, Biometrika, 62, 467 [CrossRef] [Google Scholar]
  121. Tago, E., Einasto, J., Saar, E., et al. 2006, Astron. Nachr., 327, 365 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  122. Tago, E., Einasto, J., Saar, E., et al. 2008, A&A, 479, 927 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  123. Tago, E., Saar, E., Tempel, E., et al. 2010, A&A, 514, A102 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  124. Taylor, J. E., Massey, R. J., Leauthaud, A., et al. 2012, ApJ, 749, 127 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  125. Tempel, E., Einasto, J., Einasto, M., Saar, E., & Tago, E. 2009, A&A, 495, 37 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  126. Tempel, E., Saar, E., Liivamägi, L. J., et al. 2011, A&A, 529, A53 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  127. Tempel, E., Tago, E., & Liivamägi, L. J. 2012, A&A, 540, A106 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  128. Tempel, E., Stoica, R. S., Martínez, V. J., et al. 2014a, MNRAS, 438, 3465 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  129. Tempel, E., Tamm, A., Gramann, M., et al. 2014b, A&A, 566, A1 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  130. Tempel, E., Kipper, R., Tamm, A., et al. 2016a, A&A, 588, A14 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  131. Tempel, E., Stoica, R. S., Kipper, R., & Saar, E. 2016b, Astron. Comp., 16, 17 [Google Scholar]
  132. Tempel, E., Tuvikene, T., Kipper, R., & Libeskind, N. I. 2017, A&A, 602, A100 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  133. Tovmassian, H. M., & Plionis, M. 2009, ApJ, 696, 1441 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  134. Trasarti-Battistoni, R. 1998, A&AS, 130, 341 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  135. Tucker, D. L., Oemler, Jr., A., Hashimoto, Y., et al. 2000, ApJs, 130, 237 [Google Scholar]
  136. Tully, R. B. 2015a, AJ, 149, 54 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  137. Tully, R. B. 2015b, AJ, 149, 171 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  138. Tully, R. B., Rizzi, L., Shaya, E. J., et al. 2009, AJ, 138, 323 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  139. Tully, R. B., Courtois, H. M., Dolphin, A. E., et al. 2013, AJ, 146, 86 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  140. Turner, E. L., & Gott, III., J. R. 1976, ApJs, 32, 409 [Google Scholar]
  141. van Lieshout, M. N. M. 1994, Adv. Appl. Probab., 26, 281 [CrossRef] [Google Scholar]
  142. van Lieshout, M. N. M. 2000, Markov Point Processes and their Applications (Imperial College Press/World Scientific Publishing) [Google Scholar]
  143. van Lieshout, M. N. M., & Stoica, R. S. 2006, Comput. Stat. Data Anal., 51, 679 [CrossRef] [Google Scholar]
  144. Voevodkin, A., & Vikhlinin, A. 2004, ApJ, 601, 610 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  145. Wen, Z. L., Han, J. L., & Liu, F. S. 2010, MNRAS, 407, 533 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  146. Wilman, D. J., Balogh, M. L., Bower, R. G., et al. 2005, MNRAS, 358, 71 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  147. Wojtak, R., Old, L., Mamon, G. A., et al. 2018, MNRAS, 481, 324 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  148. Yang, X., Mo, H. J., van den Bosch, F. C., & Jing, Y. P. 2005, MNRAS, 356, 1293 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  149. Yang, X., Mo, H. J., van den Bosch, F. C., et al. 2007, ApJ, 671, 153 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  150. Zandivarez, A., Díaz-Giménez, E., Mendes de Oliveira, C., et al. 2014, A&A, 561, A71 [Google Scholar]
  151. Zaroubi, S., Hoffman, Y., Fisher, K. B., & Lahav, O. 1995, ApJ, 449, 446 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  152. Zaroubi, S., Hoffman, Y., & Dekel, A. 1999, ApJ, 520, 413 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]

Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.

Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.

Initial download of the metrics may take a while.