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Données administratives

David Richard Harvey

david.harvey@epfl.ch https://www.epfl.ch/research/domains/astrophysics/home/research-groups/david-harvey/

EPFL SB IPHYS LASTRO
Observatoire de Sauverny
1290 Versoix

EPFL SB IPHYS LASTRO
SAUV 344 (Sauverny)
Ch. Pegasi 51
1290 Versoix

Publications représentatives

On the cross-section of dark matter using substructure infall into galaxy clusters

Harvey, David; Tittley, Eric; Massey, Richard; Kitching, Thomas D.; Taylor, Andy; Pike, Simon R.; Kay, Scott T.; Lau, Erwin T.; Nagai, Daisuke
Published in MNRAS, Volume 441, Issue 1, p.404-416 in

Origins of weak lensing systematics, and requirements on future instrumentation (or knowledge of instrumentation)

Massey, Richard; Hoekstra, Henk; Kitching, Thomas; Rhodes, Jason; Cropper, Mark; Amiaux, Jérôme; Harvey, David; Mellier, Yannick; Meneghetti, Massimo; Miller, Lance; Paulin-Henriksson, Stéphane; Pires, Sandrine; Scaramella, Roberto; Schrabback, Tim
Published in MNRAS, Volume 429, Issue 1, p.661-678 in

Dark matter astrometry: accuracy of subhalo positions for the measurement of self-interaction cross-sections

Harvey, David; Massey, Richard; Kitching, Thomas; Taylor, Andy; Jullo, Eric; Kneib, Jean-Paul; Tittley, Eric; Marshall, Philip J.
Published in MNRAS, Volume 433, Issue 2, p.1517-1528 in

Observing Dark Worlds: A crowdsourcing experiment for dark matter mapping

Harvey, D.; Kitching, T. D.; Noah-Vanhoucke, J.; Hamner, B.; Salimans, T.; Pires, A. M.
Published in Astronomy and Computing, Volume 5, p. 35-44. in

Enseignement et PhD

Doctorant·es actuel·les

Ethan Daniel Tregidga, Felix Francisco Vecchi

Cours

Lecture series on scientific machine learning

PHYS-754

Ce cours présente des travaux sur la façon dont les questions scientifiques peuvent être abordées à l'aide de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique permet d'extraire des connaissances à partir de données de manière automatisée. Nous apprendrons à partir d'exemples concrets.