Physik - Datenanalyse, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Untersuchen, wie frühere Aktienbewegungen aktuelle Markt-Korrelationen beeinflussen.

Untersuchung des Einflusses der Umwelt auf quantenmechanische Systeme und die Anwendung von Variationsmethoden.

Ein Modell, um Kurz- und Langstreckeninteraktionen in verschiedenen Bereichen zu untersuchen.

Ein Blick auf Methoden zur Vorhersage von zunehmenden Hitzewellen.

Eine Studie darüber, wie Lärm dynamische Systemmodelle beeinflusst.

Ein neues Modell kombiniert klassische und quantenbasierte Techniken, um die Vorhersagen von Dampfdurchfluss zu verbessern.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um die Anomalieerkennung in der Teilchenphysik zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die 3D-Bildgebung im atomaren Massstab für verschiedene Materialien.

Diese Studie untersucht das Clusterverhalten im Vicsek-Modell mithilfe der DBSCAN-Analyse.

Monte-Carlo-Methoden verbessern Vorhersagen in der Physik und gehen Herausforderungen bei Simulationen und Parameteroptimierung an.

Analyse von Faktoren, die die Übertragungsintervalle von COVID-19 in Südkorea beeinflussen.

Eine neue Methode, um Gesundheitszustände mithilfe von ECG-Zeitseriendaten zu unterscheiden.

Eine Studie über sich verändernde Rankings basierend auf der Leistung über die Zeit.

Innovative Methoden verbessern das Verständnis über die Entstehung und Eigenschaften von Schwarzen Löchern.

Untersuchen, wie gesperrte Twitter-Accounts politische Diskussionen und Wahlen beeinflusst haben.

Dieser Artikel untersucht die Parameterunsicherheiten in thermodynamischen Modellen und deren Auswirkungen auf Vorhersagen.

Neue Methoden verbessern die Erkennung von Laserstrahlpositionen in modernen Forschungseinrichtungen.

Das Benfordsche Gesetz zeigt, wie natürliche Daten die Erwartungen bei der Verteilung von Ziffern übertreffen.

Ein Blick auf die zufällige Bewegung von Partikeln in Flüssigkeiten.

Die Forschung konzentriert sich darauf, das Verhalten von Licht in LAB für Neutrino-Experimente zu messen.

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.