Physik - Datenanalyse, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Neue Methoden verbessern das Tracking von geladenen Teilchen in Experimenten der Hochenergiephysik.

Forschung untersucht, wie Veränderungen in der Ionosphäre bevorstehende Erdbeben anzeigen könnten.

Forschung hebt neue Methoden hervor, um Modellfehler zu beheben und die Vorhersagezuverlässigkeit zu verbessern.

Lern Methoden, um wichtige Variablen für eine bessere Datenanalyse zu identifizieren.

Ein Blick darauf, wie der Informationsfluss verschiedene wissenschaftliche Bereiche beeinflusst.

Ein neues Tool vereinfacht die LCA zur Bewertung von Emissionen in Ölfeldern.

Entdecke, wie maschinelles Lernen die Anomalieerkennung in der Teilchenphysikforschung verbessert.

ZüNIS vereinfacht das Neural Importance Sampling in Hochenergiephysik-Simulationen und verbessert die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit.

Eine neue Methode kombiniert Deep Learning mit Röntgenbildgebung für schnellere 3D-Filme.

Lern, wie Wissenschaftler mit Unsicherheiten in den Daten der Teilchenforschung umgehen.

Untersuche die Interaktionen und Verhaltensweisen in komplexen Netzwerken mit innovativen Techniken.

Eine neue Methode verbessert die Datenanalyse in der Hochenergiephysik mit selbstüberwachtem Lernen.

Forscher haben neue Erkenntnisse über die flüssigen Phasen von Wasser unter unterschiedlichen Bedingungen enthüllt.

Eine neue Methode zeigt Erkenntnisse über komplexe Systeminteraktionen mithilfe von Hypergraphen.

Neue Methoden verbessern die Analyse von Gravitationswellen, indem sie das Rauschen managen.

Lern, wie man Einfluss in Netzwerken über die Zeit misst, um Informationen effektiv zu verbreiten.

Entdeck, wie Beziehungen sich im Laufe der Zeit mit temporalen Netzwerken entwickeln.

Neue Methoden verbessern das Formstudium auf gekrümmten Oberflächen.

Lern, wie die Parker Solar Probe Whistler-Wellen im Sonnenwind analysiert.

Diese Methode hilft, versteckte Muster in verrauschten Daten zu finden.

Eine neue Methode verbessert die Erforschung des Drei-Higgs-Doppelts-Modells in der Teilchenphysik.

Ein Blick darauf, wie gerichtete simpliziale Komplexe komplexe Interaktionen aufdecken.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Surrogatmodellen mithilfe physikalischer Prinzipien.

Neue Methoden verbessern die Analyse von wässriger Schwefelsäure mit Machine-Learning-Techniken.

Ein Blick darauf, wie Lärm Systeme durch Markow-Ketten beeinflusst.

Eine neue Methode verbessert die Energieabschätzungen von Jets mithilfe von Jet-Paaren.

Ein neues Modell simuliert das Wachstum und die Bewegung von Epithelzellen in Geweben.

Maschinenlernen verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage chemischer Eigenschaften mithilfe adaptiver hybrider Dichtefunktionale.

Ein neuer Ansatz zur Suche nach Teilchen jenseits des Standardmodells.

Die Rolle von Bayes'schen Neuronalen Netzwerken bei der Vorhersage von turbulenten Strömungen erkunden.

Neue Modelle verbessern die Analyse komplexer Systeme durch gerichtete Hypergraphen.

TreeDOX bietet einen einfacheren Ansatz zur Vorhersage chaotischer Systeme mithilfe vergangener Daten.

Ein neuer Ansatz, um Matrizen effektiv zu vergleichen, indem man strukturelle Ähnlichkeiten nutzt.

CNNs zeigen vielversprechende Ergebnisse beim Extrahieren von kosmologischen Parametern aus Daten zur schwachen Gravitation.

Ein Blick darauf, wie Systeme wie Stromnetze auf Veränderungen reagieren.

Astronomen nutzen HINORA, um Ringstrukturen in nahegelegenen Galaxien zu identifizieren und unser Verständnis von kosmischen Anordnungen zu verbessern.

Lern, wie Diffusion funktioniert und was den Prozess beeinflusst.

Studie zeigt, wie Temperatur ionische Flüssigkeiten beeinflusst, die mit Oberflächen interagieren.

NuGraph2 verbessert das Studium von Neutrino-Interaktionen mit fortschrittlichen Graphen-Neuronalen Netzwerken.

Dieser Artikel analysiert, wie Syntax Verbindungen zwischen Sprachen aufzeigt und wie Geografie einen Einfluss hat.