Neuste Artikel für Wissenschaftliche Forschung

Forscher verbessern die atomare Manipulation mit Laserlicht und fortschrittlichen Techniken.

Diese Studie kombiniert RV- und astrometrische Daten, um die Massen von Exoplaneten besser zu bestimmen.

Lern mehr über die Komplexität von Kausalität in der Quantenmechanik.

Eine zuverlässige Methode zur Schätzung der Genomgrössen von Pflanzen mit gefrorenen Proben.

Eine schnellere Methode, um die Auswirkungen von Eingaben auf die Model-Ausgaben zu analysieren.

Die Vorteile von split-preconditioned FGMRES in Mixed-Precision-Computing für effiziente Lösungen erkunden.

Forscher nutzen Neutrinos, um die schwer fassbare Natur der Dunklen Materie zu untersuchen.

Wissenschaftler untersuchen mehrfach geladene Teilchen, um unser Wissen über die Teilchenphysik zu vertiefen.

HyperINR beschleunigt implizite neuronale Repräsentationen für klarere wissenschaftliche Visualisierungen.

Untersuchung des Äquivalenzprinzips durch Beobachtungen von Schwarzen Löchern.

Ein Blick darauf, wie Protonen und Neutronen in Atomkernen angeordnet sind.

Ein Blick auf Dunkle Materie und ihre potenzielle Verbindung zu Skalarfeldern.

Ein einfaches neuronales Netzwerk sagt die Anfangszustände des Universums effektiv voraus.

Jüngste Verbesserungen der YFS-Methode verbessern Simulationen und Vorhersagen von Partikelkollisionen.

Ein neues Tool verbessert das Studium von Jets in Schwerionenkollisionen und Quark-Gluon-Plasma.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um ungewöhnliche Jets zu erkennen und neue Teilchen zu finden.

Maschinelles Lernen verbessert die Präzision bei der Schätzung von Laserimpulsparametern in der Attowissenschaft.

Forscher untersuchen neue Modelle, um die widersprüchlichen Messungen der Hubble-Konstante zu klären.

Ein Deep-Learning-Modell optimiert die Spitzen­erkennung in Röntgenkristallografie-Experimenten.

TAS-Pfade verbessern die Sicherheit und Effizienz bei der Bewegungsplanung für Spektrometer.

Eine neuartige Methode zur Verbesserung der Rekonstruktion von Teilchenkollisionsereignissen mithilfe von Graph-Neuralen-Netzen.

Deep-Learning-Techniken verbessern die Klassifizierung von Rauschen in Gravitationswellen-Signalen.

Neue Methoden ermöglichen es Raumfahrzeugen, ihre Positionen mithilfe von Pulsaren und Magnetaren zu bestimmen.

Dieser Artikel untersucht die mögliche Rolle des Dilatons in der dunklen Materie.

Das LSST wird helfen, kleinere interstellare Objekte ausserhalb unseres Sonnensystems zu entdecken und zu studieren.

Forschung entdeckt neue Methoden für präzise Quantenmessungen mit Licht.

Wissenschaftler untersuchen energiegeladene Ursachenmengen, um die Grundlagen des Universums neu zu überdenken.

Forscher schlagen frühe dunkle Energie als Lösung für das Hubble-Konstanten-Problem vor.

Die FixFit-Methode optimiert die Modellparameter für bessere wissenschaftliche Erkenntnisse.

Neuer Algorithmus verbessert die Effizienz bei der Simulation von Quantenübergängen in komplexen Systemen.

Eine neue Methode löst komplexe Abstandsprobleme in der Biologie effizient.

Innovative Techniken verbessern die Erstellung von phylogenetischen Netzwerken aus Baumdaten.

Ein Überblick über Quanten-Nichtlokalität und ihre Relevanz in Technologie und Physik.

Ein neuer Ansatz zur MultiExp-Gauss-Quadratur verbessert die Integrationsgenauigkeit in Berechnungen der elektronischen Struktur.

Erforschen, wie die Fractional Calculus unsere Sicht auf die kosmische Expansion und das Alter verändert.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen von molekularen Eigenschaften mit Hilfe von Machine Learning.

Lern, wie Ensemble Slice Sampling statistische Sampling-Methoden bei komplexen Modellen verbessert.

Entdecke, wie Photon Field Netzwerke die Volumenvisualisierung mit Schnelligkeit und Klarheit verändern.

Die DESI-Umfrage untersucht Galaxien, um unser Wissen über dunkle Energie und Materie zu vertiefen.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Quantenfehlerkorrektur.