Universitat de ValènciaDepartamento de Astronomía y Astrofísica Logo del portal

Liderada por S. Planelles y V. Quilis, esta línea de investigación se especializa en cosmología computacional, combinando simulaciones de alta resolución con métodos numéricos avanzados. Este grupo comenzó sus actividades de investigación en 2002 y ha sido financiado de forma continua mediante proyectos competitivos desde 2005. Inicialmente operando de forma independiente, el grupo ha formado parte de varios proyectos coordinados desde 2007, incluyendo las colaboraciones RAVET y FOGLESS, que reúnen equipos teóricos y observacionales de instituciones como la Universidad Complutense de Madrid, el Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC), la Universidad de Sevilla y la UVEG. El trabajo del grupo CC se sitúa dentro de uno de los campos más dinámicos de la astrofísica moderna: la cosmología computacional. Esta disciplina combina principios físicos fundamentales con técnicas numéricas de vanguardia para realizar simulaciones de alta resolución sobre la formación y evolución de estructuras cósmicas. Estos universos sintéticos funcionan como laboratorios virtuales donde poner a prueba predicciones teóricas frente a datos observacionales obtenidos con telescopios de última generación. El grupo es pionero en métodos de malla adaptativa (AMR) y desarrolló su propio código de simulación cosmológica, MASCLET, ampliamente utilizado en aplicaciones científicas. Además, el grupo CC ha creado un conjunto de herramientas avanzadas para analizar los resultados de las simulaciones, muchas de las cuales han sido puestas a disposición pública de la comunidad investigadora. En los últimos años, el grupo CC ha desarrollado una intensa actividad científica centrada en el estudio teórico y computacional de la formación de estructuras cósmicas, el análisis del medio intracúmulo, la dinámica de los vacíos cósmicos y el desarrollo de herramientas numéricas públicas aplicadas a la cosmología.

Investigadores senior: J.M. Martí, S. Planelles, V. Quilis
Más información: https://www.uv.es/rag/

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