Física - Análisis de datos, estadística y probabilidad

Descubre cómo el aprendizaje automático mejora la detección de anomalías en la investigación de la física de partículas.

ZüNIS simplifica el muestreo de importancia neuronal en simulaciones de alta energía, mejorando la eficiencia y la facilidad de uso.

Un nuevo método combina el aprendizaje profundo con la imagenología por rayos X para hacer películas 3D más rápido.

Aprende cómo los científicos enfrentan las incertidumbres en los datos de investigación de partículas.

Estudia las interacciones y comportamientos en redes complejas a través de técnicas innovadoras.

Un nuevo método mejora el análisis de datos en física de altas energías usando aprendizaje auto-supervisado.

Los investigadores revelan nuevos hallazgos sobre las fases líquidas del agua bajo diferentes condiciones.

Un nuevo método revela información sobre las interacciones de sistemas complejos usando hipergrafos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de ondas gravitacionales al manejar el ruido.

Aprende a medir la influencia en las redes a lo largo del tiempo para que la información se difunda de manera efectiva.

Descubre cómo evolucionan las relaciones con el tiempo a través de redes temporales.

Nuevos métodos mejoran el estudio de formas en superficies curvas.

Aprende cómo la sonda solar Parker analiza las ondas whistler en el viento solar.

Este método ayuda a encontrar patrones ocultos en datos ruidosos.

Un nuevo método mejora la exploración del modelo de tres dobles de Higgs en física de partículas.

Una mirada a cómo los complejos simpliciales dirigidos revelan interacciones complejas.

Un nuevo método mejora la precisión del modelado sustituto usando principios físicos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de ácido sulfúrico acuoso usando técnicas de aprendizaje automático.

Una mirada a cómo el ruido impacta los sistemas a través de cadenas de Markov.

Un nuevo método mejora las estimaciones de energía de jets usando pares de jets.

Un nuevo modelo simula el crecimiento y movimiento de las células epiteliales en los tejidos.

El aprendizaje automático mejora la precisión en la predicción de propiedades químicas usando funcionales de densidad híbridos adaptativos.

Un nuevo enfoque para encontrar partículas más allá del Modelo Estándar.

Explorando el papel de las Redes Neuronales Bayesiana en la predicción de flujos turbulentos.

Nuevos modelos mejoran el análisis de sistemas complejos a través de hipergrafos dirigidos.

TreeDOX ofrece un enfoque más simple para predecir sistemas caóticos usando datos pasados.

Un nuevo enfoque para comparar matrices de manera efectiva usando similitudes estructurales.

Las CNN muestran potencial para extraer parámetros cosmológicos de datos de lente débil.

Una mirada a cómo los sistemas como las redes eléctricas responden a los cambios.

Los astrónomos usan HINORA para identificar estructuras en anillo en galaxias cercanas, mejorando nuestra comprensión de los arreglos cósmicos.

Aprende cómo funciona la difusión y qué afecta su proceso.

Un estudio revela cómo la temperatura afecta a los líquidos iónicos que interactúan con superficies.

NuGraph2 mejora el estudio de interacciones de neutrinos usando redes neuronales gráficas avanzadas.

Este artículo analiza cómo la sintaxis revela conexiones entre lenguas y el impacto de la geografía.

Aprende sobre las correlaciones y su importancia en diferentes campos.

Un nuevo método mejora la precisión de las simulaciones de colisiones de partículas.

Descubre cómo los mapas caóticos deterministas influyen en la aparición de distribuciones normales.

El aprendizaje automático transforma la identificación de jets de sabor pesado en física de altas energías en el LHC.

Este estudio revela diferencias en la actividad cerebral durante tareas que requieren concentración y los períodos de espera.

Un nuevo enfoque para crear matrices de covarianza para analizar datos de encuestas de galaxias.