Física - Análisis de datos, estadística y probabilidad

Un nuevo modelo combina técnicas clásicas y cuánticas para mejorar las predicciones del flujo de vapor.

Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para mejorar la detección de anomalías en la física de partículas.

Nuevos métodos están mejorando la imagen 3D a nivel atómico para diferentes materiales.

Este estudio examina el comportamiento de los clústeres en el modelo Vicsek usando análisis DBSCAN.

Los métodos de Monte Carlo mejoran las predicciones en física, abordando desafíos en simulaciones y optimización de parámetros.

Analizando los factores que afectan los intervalos de transmisión de COVID-19 en Corea del Sur.

Un nuevo método para diferenciar condiciones de salud usando datos de series temporales de ECG.

Un estudio sobre rankings que evolucionan según el rendimiento a lo largo del tiempo.

Métodos innovadores mejoran la comprensión de la formación y propiedades de los agujeros negros.

Examinando cómo las cuentas suspendidas de Twitter influyeron en las discusiones políticas y elecciones.

Este artículo examina las incertidumbres de los parámetros en modelos termodinámicos y sus efectos en las predicciones.

Nuevos métodos mejoran la detección de las posiciones de los haces láser en instalaciones de investigación avanzadas.

La Ley de Benford muestra cómo los datos naturales desafían las expectativas en la distribución de dígitos.

Una mirada al movimiento aleatorio de partículas en líquidos.

La investigación se centra en medir el comportamiento de la luz en LAB para experimentos de neutrinos.

Un nuevo marco revela cómo la dinámica de la información moldea el comportamiento del sistema a lo largo del tiempo.

Presentamos CaloDiffusion para simulaciones rápidas y de alta calidad de calorímetros en física de partículas.

Investigadores mejoran el análisis de datos de ondas gravitacionales usando técnicas de aprendizaje automático.

Nuevas técnicas mejoran la precisión en la medición de distancias con tecnologías de radar y lidar.

Un nuevo método aborda los desafíos en la reconstrucción de redes usando datos de series temporales.

La investigación sobre eventos raros enfrenta desafíos por el ruido de fondo y la incertidumbre.

Explorando el papel del machine learning en el análisis de las propiedades topológicas de las redes fotónicas.

Las mejoras de LCLS-II-HE utilizan aprendizaje automático para una alineación óptica precisa y experimentos de rayos X mejorados.

Una exploración de la formación de agujeros negros a través de modelos matemáticos y nuevas técnicas.

Los métodos de aprendizaje automático ayudan a detectar químicos inusuales en las atmósferas de exoplanetas.

Una mirada a los métodos bayesianos y frecuentistas en estadística.

Nuevos métodos mejoran la estimación del gradiente en programas de física de partículas con aleatoriedad.

KinFit mejora la precisión de las mediciones de partículas en experimentos de física de hadrones.

Combinar la tomografía de estado cuántico con el aprendizaje automático mejora la precisión y la eficiencia.

Esta técnica permite la imagen y el análisis en tiempo real de estructuras diminutas.

Nuevas técnicas revelan información sobre las interacciones de partículas y la física más allá del Modelo Estándar.

Un nuevo enfoque mejora el estudio de redes complejas a través de una computación eficiente de la curvatura.

Un nuevo método acelera las simulaciones de física de partículas usando técnicas de superresolución.

La investigación explora técnicas de aprendizaje automático para estudiar el comportamiento de materiales blandos.

Un nuevo sistema para monitorear la glucosa sin dolor busca mejorar el manejo de la diabetes.

Entendiendo el complicado proceso de separación espectral y sus aplicaciones.

Este estudio utiliza aprendizaje automático para mejorar la calibración de energía de jets en el LHC.

AQC ofrece soluciones frescas para entrenar redes neuronales de manera eficiente.

El flujo RC simplifica el análisis de sistemas moleculares complejos usando coordenadas de reacción clave.

El aprendizaje automático transforma la reconstrucción de eventos en física de partículas, mejorando la precisión y la eficiencia.