Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: HENRIQUE RUBIRA
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Título da fonte: Portal de Dados Abertos da CAPES
Texto Completo: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=6407728
id BRCRIS_394441353ba32e7ca94318a4b05969fd
network_acronym_str CAPES
network_name_str Portal de Dados Abertos da CAPES
dc.title.pt-BR.fl_str_mv Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
title Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
spellingShingle Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
Teorias Efetivas de Campo
Effective Field Theories
HENRIQUE RUBIRA
title_short Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
title_full Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
title_fullStr Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
title_full_unstemmed Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
title_sort Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo
topic Teorias Efetivas de Campo
Effective Field Theories
publishDate 2018
format masterThesis
url https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=6407728
author_role author
author HENRIQUE RUBIRA
author_facet HENRIQUE RUBIRA
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8613803009842787
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Marcos Vinicius Borges Teixeira Lima
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5119036632070069
dc.publisher.none.fl_str_mv UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
publisher.none.fl_str_mv UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
instname_str UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
dc.publisher.program.fl_str_mv FÍSICA
dc.description.course.none.fl_txt_mv FÍSICA
reponame_str Portal de Dados Abertos da CAPES
collection Portal de Dados Abertos da CAPES
spelling CAPESPortal de Dados Abertos da CAPESMelhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campoMelhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campoMelhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campoMelhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campoMelhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campoMelhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campoMelhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campoTeorias Efetivas de Campo2018masterThesishttps://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=6407728authorHENRIQUE RUBIRAhttp://lattes.cnpq.br/8613803009842787Marcos Vinicius Borges Teixeira Limahttp://lattes.cnpq.br/5119036632070069UNIVERSIDADE DE SÃO PAULOUNIVERSIDADE DE SÃO PAULOUNIVERSIDADE DE SÃO PAULOFÍSICAFÍSICAPortal de Dados Abertos da CAPESPortal de Dados Abertos da CAPES
identifier_str_mv RUBIRA, HENRIQUE. Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo. 2018. Tese.
dc.identifier.citation.fl_str_mv RUBIRA, HENRIQUE. Melhorias na predição da estrutura de larga escala do universo por meio de teorias efetivas de campo. 2018. Tese.
_version_ 1741890621970317312