Física - Análisis de datos, estadística y probabilidad

Descubre cómo la optimización en conjunto aborda las incertidumbres en los desafíos de optimización.

Una nueva herramienta para analizar redes complejas usando análisis de grafos.

Este artículo aclara cómo medimos la ganancia de información en sistemas cuánticos.

El nuevo modelo LUENN mejora la velocidad y precisión de la microscopía para la investigación biológica.

La investigación examina cómo las interacciones locales pueden simplificar sistemas complejos usando datos de imágenes.

Este artículo habla sobre estrategias para ubicar observaciones y mejorar la estimación del modelo.

SISSO++ mejora el análisis de propiedades de materiales para obtener mejores resultados en la investigación.

Este artículo explora nuevos métodos para estudiar interacciones en sistemas complejos.

Un nuevo método automatizado mejora la precisión en la medición del tamaño de grano de los materiales.

Un nuevo enfoque de análisis de redes mejora la detección de terremotos en tiempo real y la preparación.

CWoLa ofrece un método novedoso para identificar corrientes estelares en la Vía Láctea.

Los enfoques innovadores mejoran la precisión al evaluar las incertidumbres de los datos experimentales.

Un nuevo método para modelar sistemas mecánicos usando redes neuronales.

Entendiendo el ruido y mejorando los métodos de análisis en la investigación de ondas gravitacionales.

Usando redes neuronales para aproximar razones de verosimilitud para una mejor toma de decisiones científicas.

Aprende cómo la percolación de redes ayuda a predecir cambios abruptos en sistemas interconectados.

Una mirada a métodos para identificar causa y efecto en sistemas físicos.

Un nuevo método mejora la estimación en imágenes médicas usando técnicas iterativas.

Un nuevo modelo de red neuronal profunda hace que predecir interacciones moleculares sea más eficiente.

La investigación revela cómo el polvo afecta la luz de las galaxias y las tasas de formación de estrellas.

Este estudio examina la tecnología GPS para predecir réplicas en Japón.

Un nuevo método para mejorar las simulaciones de detectores de partículas usando memoria eficiente y procesamiento rápido.

Este estudio mejora la cuantificación de la incertidumbre para reactores nucleares más seguros.

Las redes de flujo lagrangianas ofrecen nuevas perspectivas sobre la dinámica de fluidos y su comportamiento.

El aprendizaje cuántico une la mecánica cuántica y el aprendizaje automático para transformar los sistemas de computación.

Un enfoque novedoso que utiliza GANs para mejorar el modelado de hadronización a partir de datos de física de partículas.

Mejorando la eficiencia de mezcla en reactores para reducir costos y mejorar la calidad.

Este enfoque permite actualizaciones en tiempo real para estimaciones basadas en nuevos datos.

Explorando métodos para sacar señales de conjuntos de datos ruidosos en diferentes campos.

Un estudio presenta una fórmula de dos parámetros para analizar el caos en los niveles de energía y los datos faltantes.

Aprende cómo los campos aleatorios gaussianos ayudan a corregir el efecto de mirar en otro lado en el análisis de datos físicos.

Un nuevo método para medir errores de discretización usando la distribución Wishart.

El estudio de las estrellas de neutrones revela secretos sobre la materia en condiciones extremas.

Aprende cómo los errores sistemáticos afectan los datos científicos y los métodos para solucionarlos.

Este estudio detalla una técnica para seleccionar observables en sistemas complejos.

Aprende cómo los estimadores multinivel mejoran la precisión en las predicciones mediante la combinación de datos.

ALFFI ofrece una nueva forma de simplificar el análisis de datos complejos en diferentes campos científicos.

La investigación revela cambios genéticos clave en células infectadas por HTLV-1 relacionados con la leucemia.

La Run 3 de LHCb se centra en la eficiencia y técnicas avanzadas para la investigación de la desintegración de belleza.

Los investigadores analizan las conexiones entre enfermedades para mejorar los resultados de salud en pacientes con múltiples condiciones.