Physik - Datenanalyse, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Lern, wie Kontaktnachverfolgung in sozialen Gruppen helfen kann, die Ausbreitung von Krankheiten zu managen.

Ein Blick darauf, wie Wolkenmuster Wetter und Klima beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die 3D-Chemieabbildung und reduziert dabei den Energieverbrauch.

Ein neues System nutzt Satellitendaten für eine effektive Flutüberwachung weltweit.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Entscheidungsfindung unter Unsicherheit mithilfe von inferenziellen Momenten.

Entdecke, wie Ensemble-Optimierung Unsicherheiten in Optimierungsherausforderungen angeht.

Ein neues Tool zur Analyse komplexer Netzwerke mithilfe von Graphlet-Analysen.

Dieser Artikel erklärt, wie wir den Informationsgewinn in Quantensystemen messen.

Das neue Modell LUENN verbessert die Mikroskopiegeschwindigkeit und Genauigkeit für die biologische Forschung.

Die Forschung untersucht, wie lokale Interaktionen komplexe Systeme mit Bilddaten vereinfachen können.

In diesem Artikel werden Strategien diskutiert, um Beobachtungen so zu platzieren, dass die Modellschätzungen besser werden.

SISSO++ verbessert die Materialeigenschaftsanalyse für bessere Forschungsergebnisse.

Dieser Artikel untersucht neue Methoden, um Interaktionen in komplexen Systemen zu studieren.

Neue automatisierte Methode verbessert die Genauigkeit bei der Messung der Korngrössen von Materialien.

Ein neuer Netzwerk-Analyse-Ansatz verbessert die Echtzeit-Erdbeben-Erkennung und -Vorbereitung.

CWoLa bietet eine neue Methode, um sternenreiche Strukturen in der Milchstrasse zu identifizieren.

Innovative Ansätze verbessern die Genauigkeit bei der Einschätzung von Unsicherheiten in experimentellen Daten.

Eine neuartige Methode zur Modellierung mechanischer Systeme mit neuronalen Netzwerken.

Das Verstehen von Geräuschen und die Verbesserung von Analysemethoden in der Gravitationswellenforschung.

Neurale Netze nutzen, um Likelihood-Verhältnisse besser abzuschätzen für smartere wissenschaftliche Entscheidungen.

Lerne, wie Netzwerkperkolation hilft, plötzliche Veränderungen in vernetzten Systemen vorherzusagen.

Ein Blick auf Methoden zur Identifizierung von Ursache-Wirkung in physikalischen Systemen.

Eine neue Methode verbessert die Schätzung in der medizinischen Bildgebung mit iterativen Techniken.

Ein neues tiefes neuronales Netzwerkmodell macht die Vorhersage von molekularen Interaktionen effizienter.

Forschung zeigt, wie Staub das Licht von Galaxien und die Sternentstehungsraten beeinflusst.

Diese Studie untersucht GPS-Technologie zur Vorhersage von Nachbeben in Japan.

Eine neue Methode, um Partikeldetektorsimulationen mit effizientem Speicher und schneller Verarbeitung zu verbessern.

Diese Studie verbessert die Unsicherheitsquantifizierung für sicherere Kernkraftwerke.

Lagrangian-Flussnetzwerke bieten neue Einblicke in die Fluiddynamik und das Verhalten.

Quantum Learning kombiniert Quantenmechanik und maschinelles Lernen, um Computersysteme neu zu gestalten.

Ein neuer Ansatz mit GANs, um die Hadronisierungsmodellierung aus Daten der Teilchenphysik zu verbessern.

Die Mischeffizienz in Reaktoren verbessern, um Kosten zu senken und die Qualität zu steigern.

Dieser Ansatz ermöglicht Echtzeit-Updates für Schätzungen basierend auf neuen Daten.

Methoden erforschen, um Signale aus rauschhaften Datensätzen in verschiedenen Bereichen zu extrahieren.

Eine Studie präsentiert eine Zwei-Parameter-Formel zur Analyse von Chaos in Energielevels und fehlenden Daten.

Erfahre, wie gausssche Zufallsfelder helfen, den Look-elsewhere-Effekt in der Physik-Datenanalyse zu korrigieren.

Eine neue Methode zur Messung von Diskretisierungsfehlern mit der Wishart-Verteilung.

Die Untersuchung von Neutronensternen enthüllt Geheimnisse über Materie unter extremen Bedingungen.

Lern, wie systematische Fehler wissenschaftliche Daten beeinflussen und welche Methoden es gibt, um damit umzugehen.

Diese Studie beschreibt eine Technik zur Auswahl von beobachtbaren Grössen in komplexen Systemen.