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© 2022 Ste Rinaldi.


Articoli (e altre cosette utili)

Qui potete trovare gli articoli a cui ho contribuito insieme ad altre risorse utili.

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Lista completa delle pubblicazioni su ADS

Articoli

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Rinaldi & Ramírez-Tannus. (2024)

Non-parametric identification of single-lined binary candidates in young clusters using single-epoch spectroscopy

Ng et al. (2024)

Inferring cosmology from gravitational waves using non-parametric detector-frame mass distribution

Poon et al. (2024)

Galaxy lens reconstruction based on strongly lensed gravitational waves: similarity transformation degeneracy and mass-sheet degeneracy

Rinaldi & Del Pozzo (2024)

FIGARO: hierarchical non-parametric inference for population studies

Rinaldi et al. (2024b)

Hierarchical inference of evidence using posterior samples

Rinaldi (2024)

Accounting for selection biases in population analyses: equivalence of the in-likelihood and post-processing approaches

Iorio et al. (2024)

The boring history of Gaia BH3 from isolated binary evolution

Rinaldi et al. (2024a)

Evidence of evolution of the black hole mass function with redshift

Dotti et al. (2023)

A fast test for the identification and confirmation of massive black hole binaries

Morton et al. (2023)

GW190521: a binary black hole merger inside an active galactic nucleus?

Sgalletta et al. (2023)

Binary neutron star populations in the Milky Way

Rinaldi et al. (2023)

Systematic errors in the determination of the constant of gravitation

Cheung et al. (2023)

Mitigating the effect of population model uncertainty on strong lensing Bayes factor using nonparametric methods

Rinaldi & Del Pozzo (2022b)

Rapid localization of gravitational wave hosts with FIGARO

Mastrogiovanni et al. (2022)

Cosmology with Gravitational Waves: a review

Rinaldi & Del Pozzo (2022a)

(H)DPGMM: a hierarchy of Dirichlet process Gaussian mixture models for the inference of the black hole mass function

Mastrogiovanni et al. (2021)

On the importance of source population models for gravitational-wave cosmology

Risorse

LinkDescrizione

Demoblack group

Gruppo Demoblack a Padova/Heidelberg

RayNest

Nested sampling parallelizzato in Python

FIGARO

Approssimante per densità di probabilità multivariate

Conjugate priors

Tutto ciò che serve sapere sui prior coniugati alla distribuzione Gaussiana

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