Physik - Datenanalyse, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Ein neues Framework zeigt, wie Informationsdynamiken das Verhalten von Systemen im Laufe der Zeit prägen.

CaloDiffusion ist da für schnelle, hochwertige Kalorimeter-Simulationen in der Teilchenphysik.

Forscher verbessern die Datenanalyse von Gravitationswellen mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit beim Messen von Distanzen mit Radar- und Lidar-Technologien.

Eine neue Methode geht die Herausforderungen bei der Netzwerkwiederherstellung mit Zeitreihendaten an.

Forschung zu seltenen Ereignissen hat mit Hintergrundgeräuschen und Unsicherheiten zu kämpfen.

Die Rolle des maschinellen Lernens bei der Analyse topologischer Eigenschaften von photonischen Gitterstrukturen erkunden.

LCLS-II-HE-Upgrades nutzen maschinelles Lernen für präzise optische Ausrichtung und verbesserte Röntgenexperimente.

Eine Erkundung der Entstehung von schwarzen Löchern durch mathematische Modelle und neue Techniken.

Maschinenlernmethoden helfen dabei, ungewöhnliche Chemikalien in den Atmosphären von Exoplaneten zu erkennen.

Ein Blick auf Bayes'sche und häufige Methoden in der Statistik.

Neue Methoden verbessern die Gradientenabschätzung in Teilchenphysik-Programmen mit Zufälligkeit.

KinFit verbessert die Genauigkeit der Teilchenmessung in Hadronen-Physik-Experimenten.

Die Kombination von Quantenstatus-Tomographie mit maschinellem Lernen verbessert die Genauigkeit und Effizienz.

Diese Technik ermöglicht die Echtzeitbildgebung und Analyse von winzigen Strukturen.

Neue Techniken zeigen Einblicke in Teilchenwechselwirkungen und über die Standardmodell-Physik hinaus.

Ein neuer Ansatz verbessert das Studium komplexer Netzwerke durch effiziente Krümmungsberechnung.

Eine neue Methode beschleunigt Simulationen der Teilchenphysik mithilfe von Superauflösungstechniken.

Forschung untersucht maschinelles Lernen, um das Verhalten von weichen Materialien zu erforschen.

Ein neues System zur schmerzfreien Blutzuckermessung soll das Diabetesmanagement verbessern.

Verstehen des komplexen Prozesses der Spektraltrennung und seiner Anwendungen.

Diese Studie nutzt maschinelles Lernen, um die Jet-Energie-Kalibrierung am LHC zu verbessern.

AQC bietet frische Lösungen, um neuronale Netze effizient zu trainieren.

RC-Fluss vereinfacht die Analyse komplexer molekularer Systeme mit Hilfe von wichtigen Reaktionskoordinaten.

Maschinelles Lernen verwandelt die Ereignisrekonstruktion in der Teilchenphysik und verbessert Genauigkeit und Effizienz.

Erkunde die wichtigsten Konzepte in den Betriebsabläufen von Stromnetzen und deren Stabilität.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Messungen des fehlenden transversalen Impulses in Kollisionsexperimenten.

Ein neues System nutzt maschinelles Lernen, um die Datenqualitätsüberwachung in Experimenten zu verbessern.

Diese Studie untersucht, wie Stromausfälle die Erholung während des Hurrikans Ida beeinflusst haben.

Lerne, wie man Parameter für schwer-taillierte Daten mit stückweisen Pareto-Verteilungen schätzt.

Lerne, wie man Lichtverluste in optischen Geräten misst, um die Leistung zu verbessern.

Lerne Strategien für effektives Entscheiden in unsicheren Situationen.

Eine neue Methode kombiniert datengestützte Techniken mit physikalischen Prinzipien für bessere Modellierung.

Forscher verbessern Aktienpreismodelle mit physikalischen Konzepten für bessere Vorhersagen.

Kausale Beziehungen erkunden, um die wissenschaftliche Forschung mit KI zu verbessern.

SmartRunner nutzt die Geschichte, um Optimierungsstrategien in verschiedenen Bereichen zu verbessern.

Ein Blick auf kohärente Strukturen und ihren Einfluss auf turbulente Strömungen.

Neue Methode verbessert Vorhersagen mit Gaussschen Prozessen bei unbekannten Datenstrukturen.

Ein Blick auf neue Methoden für effiziente Datenanalyse.

Eine neue Methode verbessert das Matching von Zerfallsprodukten zu Elternpartikeln in der Physik.