Physik - Datenanalyse, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

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.

Lern, wie Mehr-Ebenen-Schätzer die Genauigkeit bei Prognosen durch Datenkombination verbessern.

ALFFI bietet einen frischen Ansatz, um komplexe Datenanalysen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen zu vereinfachen.

Forschung zeigt wichtige genetische Veränderungen in HTLV-1-infizierten Zellen, die mit Leukämie verbunden sind.

Der Run 3 vom LHCb konzentriert sich auf Effizienz und fortschrittliche Techniken zur Erforschung von Beauty-Zerfällen.

Forscher analysieren Krankheitszusammenhänge, um die Gesundheitsresultate bei Patienten mit mehreren Erkrankungen zu verbessern.

In diesem Artikel wird behandelt, wie man Intervallarithmetik einsetzt, um die Leistung von Sonararrays bei Unsicherheiten zu bewerten.

Diese Studie untersucht die steigenden Hitzewellen-Trends in Europa und deren zukünftige Folgen.

Dieser Artikel untersucht die Rolle von ML bei der Verbesserung von Röntgenversuchen.

Die Rolle von neuronalen Netzwerken beim Studium galaktischer Winde entdecken.

In diesem Artikel geht's darum, wie KI uns helfen kann, den Zusammenhang zwischen quanten- und klassischer Realität zu verstehen.

Ein tiefer Blick auf Kac-Ringe und ihre Rollen beim Studium von Systemen über die Zeit.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um die Analyse von Neutronen- und Röntgenreflektivitätsdaten zu verbessern.

Untersuchen, wie biologische Systeme Informationen durch bayesische Inferenzen verarbeiten.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen des Materialverhaltens unter extremen Bedingungen.

Ein Rahmenwerk verbessert die Vorhersagen für starke Regenfälle in ganz Europa.

Innovative Streuspektrum-Modelle verbessern das Unsicherheitsmanagement in komplexer Datenanalyse.

Wissenschaftler nutzen Machine Learning, um Asteroiden zu klassifizieren und zu verfolgen, damit wir sicher bleiben.

Neue Methoden zur groben Abbildung verbessern Simulationen komplexer Systeme und senken gleichzeitig die Rechenkosten.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von grossen Datensätzen in komplexen Systemen.

eDCM PC hilft Forschern dabei zu analysieren, wie verschiedene Teile von Systemen miteinander kommunizieren.

Open-Source-Toolkit verbessert die Analyse der Raman-Spektroskopie in verschiedenen Studien.

Neue Methoden helfen dabei, Zeitmassstäbe in komplexen Netzwerken zu identifizieren.

Erkunde, wie nicht-newtonsche Flüssigkeiten unter Stress reagieren und ihre industriellen Anwendungen.