EDP Sciences logo
Subscriber Authentication Point
Search
Menu
Home All issues Volume 694 (February 2025) A&A, 694 (2025) A17 References
Open Access
Issue
A&A
Volume 694, February 2025
Article Number A17
Number of page(s) 13
Section Extragalactic astronomy
DOI https://doi.org/10.1051/0004-6361/202452476
Published online 29 January 2025
  1. Agertz, O., Pontzen, A., Read, J. I., et al. 2020, MNRAS, 491, 1656 [Google Scholar]
  2. Bagla, J. S. 2002, JApA, 23, 185 [NASA ADS] [Google Scholar]
  3. Barkana, R., & Loeb, A. 1999, ApJ, 523, 54 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  4. Barnes, J., & Hut, P. 1986, Nature, 324, 446 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  5. Bartlett, D. J., Chiarenza, M., Doeser, L., & Leclercq, F. 2024, arXiv e-prints [arXiv:2409.02154] [Google Scholar]
  6. Battaglia, G., & Nipoti, C. 2022, Nat. Astron., 6, 659 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  7. Bechtol, K., Drlica-Wagner, A., Balbinot, E., et al. 2015, ApJ, 807, 50 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  8. Behroozi, P. S., Wechsler, R. H., & Conroy, C. 2013, ApJ, 770, 57 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  9. Belokurov, V., Zucker, D. B., Evans, N. W., et al. 2006, ApJ, 647, L111 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  10. Bird, S., Rogers, K. K., Peiris, H. V., et al. 2019, JCAP, 2019, 050 [CrossRef] [Google Scholar]
  11. Branca, L., & Pallottini, A. 2024, A&A, 684, A203 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  12. Brown, T. M., Tumlinson, J., Geha, M., et al. 2012, ApJ, 753, L21 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Brown, S. T., Fattahi, A., McCarthy, I. G., et al. 2024, MNRAS, 532, 1223 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  14. Bühlmann, P., & van de Geer, S. 2011, Statistics for High-Dimensional Data: Methods, Theory and Applications, Springer Series in Statistics (Berlin, Heidelberg: Springer) [Google Scholar]
  15. Bullock, J. S., & Boylan-Kolchin, M. 2017, ARA&A, 55, 343 [Google Scholar]
  16. Chiti, A., Frebel, A., Ji, A. P., et al. 2018, ApJ, 857, 74 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  17. Chiti, A., Frebel, A., Simon, J. D., et al. 2021, Nat. Astron., 5, 392 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Chiti, A., Frebel, A., Ji, A. P., et al. 2023, AJ, 165, 55 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  19. Conroy, C., Johnson, B. D., van Dokkum, P., et al. 2024, ApJ, 968, 129 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  20. Cybenko, G. 1989, Math. Control Signals Syst. (MCSS), 2, 303 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Deason, A., Wetzel, A., & Garrison-Kimmel, S. 2014, ApJ, 794, 115 [Google Scholar]
  22. Deason, A. J., Bose, S., Fattahi, A., et al. 2022, MNRAS, 511, 4044 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  23. Di Cintio, P. 2024, A&A, 683, A254 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  24. Diemer, B., & Kravtsov, A. V. 2015, ApJ, 799, 108 [Google Scholar]
  25. Errani, R., Peñarrubia, J., & Walker, M. G. 2018, MNRAS, 481, 5073 [CrossRef] [Google Scholar]
  26. Fattahi, A., Navarro, J. F., Frenk, C. S., et al. 2018, MNRAS, 476, 3816 [Google Scholar]
  27. Gallart, C., Monelli, M., Ruiz-Lara, T., et al. 2021, ApJ, 909, 192 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  28. Garling, C., Willman, B., Sand, D. J., et al. 2018, ApJ, 852, 44 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  29. Gelli, V., Salvadori, S., Pallottini, A., & Ferrara, A. 2020, MNRAS, 498, 4134 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  30. Gelli, V., Salvadori, S., Ferrara, A., Pallottini, A., & Carniani, S. 2023, ApJ, 954, L11 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  31. Goater, A., Read, J. I., Noël, N. E. D., et al. 2024, MNRAS, 527, 2403 [Google Scholar]
  32. Gutcke, T. A., Pfrommer, C., Bryan, G. L., et al. 2022, ApJ, 941, 120 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  33. Hansen, T. T., Simon, J. D., Li, T. S., et al. 2024, ApJ, 968, 21 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  34. Harris, C. R., Millman, K. J., van der Walt, S. J., et al. 2020, Nature, 585, 357 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  35. Hunter, J. D. 2007, Comput. Sci. Eng., 9, 90 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  36. Jensen, J., Hayes, C. R., Sestito, F., et al. 2024, MNRAS, 527, 4209 [Google Scholar]
  37. Jeon, M., Bromm, V., Pawlik, A. H., & Milosavljević, M. 2015, MNRAS, 452, 1152 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  38. Jeon, M., Besla, G., & Bromm, V. 2017, ApJ, 848, 85 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  39. Jethwa, P., Erkal, D., & Belokurov, V. 2018, MNRAS, 473, 2060 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  40. Ji, A. P., Frebel, A., Ezzeddine, R., & Casey, A. R. 2016, ApJ, 832, L3 [CrossRef] [Google Scholar]
  41. Kim, S. Y., Read, J. I., Rey, M. P., et al. 2024, arXiv e-prints [arXiv:2408.15214] [Google Scholar]
  42. Kirby, E. N., Simon, J. D., Geha, M., Guhathakurta, P., & Frebel, A. 2008, ApJ, 685, L43 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  43. Koposov, S. E., Belokurov, V., Torrealba, G., & Evans, N. W. 2015, ApJ, 805, 130 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  44. Lai, D. K., Lee, Y. S., Bolte, M., et al. 2011, ApJ, 738, 51 [CrossRef] [Google Scholar]
  45. Li, T. S., Simon, J. D., Kuehn, K., et al. 2018, ApJ, 866, 22 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  46. Longeard, N., Jablonka, P., Battaglia, G., et al. 2023, MNRAS, 525, 3086 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  47. Lu, L., Jin, P., & Karniadakis, G. E. 2019, arXiv e-prints [arXiv:1910.03193] [Google Scholar]
  48. Lu, L., Meng, X., Mao, Z., & Karniadakis, G. E. 2021, SIAM Rev., 63, 208 [CrossRef] [Google Scholar]
  49. Ludlow, A. D., Fall, S. M., Wilkinson, M. J., Schaye, J., & Obreschkow, D. 2023, MNRAS, 525, 5614 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  50. Magg, M., Hartwig, T., Agarwal, B., et al. 2018, MNRAS, 473, 5308 [CrossRef] [Google Scholar]
  51. Martin, N. F., de Jong, J. T. A., & Rix, H.-W. 2008, ApJ, 684, 1075 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  52. McConnachie, A. W. 2012, AJ, 144, 4 [Google Scholar]
  53. McKay, M. D., Beckman, R. J., & Conover, W. J. 1979, Technometrics, 21, 239 [Google Scholar]
  54. Moskowitz, A. G., & Walker, M. G. 2020, ApJ, 892, 27 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  55. Muñoz, R. R., Côté, P., Santana, F. A., et al. 2018, ApJ, 860, 66 [CrossRef] [Google Scholar]
  56. Munshi, F., Brooks, A. M., Applebaum, E., et al. 2021, ApJ, 923, 35 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  57. Nadler, E. O., Wechsler, R. H., Bechtol, K., et al. 2020, ApJ, 893, 48 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  58. Navarro, J. F., Frenk, C. S., & White, S. D. M. 1996, ApJ, 462, 563 [Google Scholar]
  59. Oogi, T., Habe, A., & Ishiyama, T. 2015, MNRAS, 456, 300 [Google Scholar]
  60. Ou, X., Chiti, A., Shipp, N., et al. 2024, ApJ, 966, 33 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  61. Pace, A. B. 2024, arXiv e-prints [arXiv:2411.07424] [Google Scholar]
  62. Pace, A. B., Erkal, D., & Li, T. S. 2022, ApJ, 940, 136 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  63. Pallottini, A., & Ferrara, A. 2023, A&A, 677, L4 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  64. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., et al. 2011, J. Mach. Learn. Res., 12, 2825 [Google Scholar]
  65. Peñarrubia, J., Navarro, J. F., & McConnachie, A. W. 2008, ApJ, 673, 226 [Google Scholar]
  66. Perret, V. 2016, {ASCL}.net - {DICE}: {Disk} {Initial} {Conditions} {Environment}, Astrophysics Source Code Library [record ascl:1607.002] [Google Scholar]
  67. Planck Collaboration XIII. 2016, A&A, 594, A13 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  68. Poggio, T., & Liao, Q. 2018, Bull. Pol. Acad. Sci.: Tech. Sci., 66, 761 [Google Scholar]
  69. Pontzen, A., Roškar, R., Stinson, G., & Woods, R. 2013, pynbody: N-Body/SPH analysis for python, Astrophysics Source Code Library [record ascl:1305.002] [Google Scholar]
  70. Revaz, Y. 2023, A&A, 679, A2 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  71. Ricotti, M., & Gnedin, N. Y. 2005, ApJ, 629, 259 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  72. Ricotti, M., Polisensky, E., & Cleland, E. 2022, MNRAS, 515, 302 [CrossRef] [Google Scholar]
  73. Robinson, D., Avestruz, C., & Gnedin, N. Y. 2024, arXiv e-prints [arXiv:2406.19446] [Google Scholar]
  74. Rogers, K. K., Peiris, H. V., Pontzen, A., et al. 2019, JCAP, 2019, 031 [CrossRef] [Google Scholar]
  75. Rossi, M., Salvadori, S., Skúladóttir, Á.., & Vanni, I. 2023, MNRAS, 522, L1 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  76. Rossi, M., Salvadori, S., Skúladóttir, Á. Vanni, I., & Koutsouridou, I. 2024, ApJ, submitted [arXiv:2406.12960] [Google Scholar]
  77. Salvadori, S., & Ferrara, A. 2009, MNRAS, 395, L6 [NASA ADS] [Google Scholar]
  78. Salvadori, S., Tolstoy, E., Ferrara, A., & Zaroubi, S. 2014, MNRAS, 437, L26 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  79. Salvadori, S., Skúladóttir, Á., & Tolstoy, E. 2015, MNRAS, 454, 1320 [Google Scholar]
  80. Shipp, N., Panithanpaisal, N., Necib, L., et al. 2023, ApJ, 949, 44 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  81. Shipp, N., Riley, A. H., Simpson, C. M., et al. 2024, MNRAS, submitted [arXiv:2410.09143] [Google Scholar]
  82. Simon, J. D. 2019, ARA&A, 57, 375 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  83. Skúladóttir, Á., Puls, A. A., Amarsi, A. M., et al. 2023, The Messenger, 190, 19 [Google Scholar]
  84. Sobacchi, E., & Mesinger, A. 2013, MNRAS, 432, 3340 [CrossRef] [Google Scholar]
  85. Spite, M., Spite, F., François, P., et al. 2018, A&A, 617, A56 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  86. Springel, V. 2010, MNRAS, 401, 791 [Google Scholar]
  87. Springel, V., Yoshida, N., & White, S. D. M. 2001, New Astron., 6, 79 [Google Scholar]
  88. Spurio Mancini, A., Piras, D., Alsing, J., Joachimi, B., & Hobson, M. P. 2022, MNRAS, 511, 1771 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  89. Strigari, L. E. 2018, Rep. Prog. Phys., 81, 056901 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  90. Sun, G., Faucher-Giguère, C.-A., Hayward, C. C., & Shen, X. 2023, MNRAS, 526, 2665 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  91. Tarumi, Y., Yoshida, N., & Frebel, A. 2021, ApJ, 914, L10 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  92. Tau, E. A., Vivas, A. K., & Martínez-Vázquez, C. E. 2024, AJ, 167, 57 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  93. The Astropy Collaboration (Price-Whelan, A. M., et al.) 2022, ApJ, 935, 167 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  94. Van Rossum, G., & Drake, F. L. 2009, Python 3 Reference Manual (Scotts Valley, CA: CreateSpace) [Google Scholar]
  95. Virtanen, P., Gommers, R., Oliphant, T. E., et al. 2020, Nat. Methods, 17, 261 [Google Scholar]
  96. Vivas, A. K., Martínez-Vázquez, C., & Walker, A. R. 2020, ApJS, 247, 35 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  97. Waller, F., Venn, K. A., Sestito, F., et al. 2023, MNRAS, 519, 1349 [Google Scholar]
  98. Weinberger, R., Springel, V., & Pakmor, R. 2020, ApJS, 248, 32 [Google Scholar]
  99. Westmeier, T., Staveley-Smith, L., Calabretta, M., et al. 2015, MNRAS, 453, 338 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  100. Wheeler, C., Hopkins, P. F., Pace, A. B., et al. 2019, MNRAS, 490, 4447 [CrossRef] [Google Scholar]
  101. Wolf, J., Martinez, G. D., Bullock, J. S., et al. 2010, MNRAS, 406, 1220 [NASA ADS] [Google Scholar]
  102. Yoon, J., Beers, T. C., Tian, D., & Whitten, D. D. 2019, ApJ, 878, 97 [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.