Física - Análisis de datos, estadística y probabilidad

Los investigadores están usando datos para predecir la resistencia de manera eficiente en varias superficies rugosas.

Una mirada a cómo los científicos evalúan la causalidad en diferentes campos.

Las corrientes estelares ofrecen información sobre la historia y dinámica de las galaxias.

Sophon mejora la búsqueda de nuevas partículas pesadas en el LHC a través de un aprendizaje profundo avanzado.

Los investigadores usan el aprendizaje automático para mejorar la detección de planetas lejanos.

Un modelo de aprendizaje automático especializado mejora la eficiencia y precisión del análisis de datos de partículas.

Un nuevo método mejora la caracterización del ruido en láseres y peines de frecuencia óptica.

BICePs mejora las predicciones del comportamiento molecular ajustando los parámetros del modelo usando datos experimentales.

Aprende cómo la inferencia bayesiana mejora las redes neuronales y la toma de decisiones.

Un nuevo marco mejora la forma en que evaluamos y diseñamos sistemas de imagen.

Un método novedoso que utiliza estadísticas gaussianas para predecir eventos de calor extremo con precisión.

Un nuevo método predice las posiciones de la sonda para obtener imágenes más claras en ptychografía.

Un estudio sobre técnicas de radar para rastrear la turbulencia del plasma en la ionosfera.

Este artículo explora cómo la geometría ayuda a analizar sistemas complejos a través de curvas de Betti y variedades.

Un enfoque nuevo revela cómo interactúan las partículas pequeñas bajo diferentes condiciones.

Los métodos de aprendizaje automático mejoran las técnicas de desenrollado en física de altas energías para obtener propiedades de partículas más precisas.

Un enfoque nuevo para analizar datos de tripletas en experimentos de física de partículas.

Un estudio que compara modelos innovadores para simular lluvias de energía de partículas.

Examinando el impacto del ruido estadístico en las estimaciones de la masa de neutrinos en la cosmología moderna.

Una mirada a métodos para mejorar la gestión del flujo de lodos en varias industrias.

Astrónomos identifican más de tres mil candidatos a asteroides binarios a través de mediciones astrométricas.

Un estudio sobre modelos de energía oscura y su ajuste con datos observacionales.

Un nuevo modelo simplifica el análisis de redes multicapa con diferentes tipos de datos.

Un nuevo método para combinar datos de medición inconsistentes muestra potencial para los científicos.

DustNet ofrece predicciones rápidas y precisas de los niveles de polvo y su impacto en la atmósfera.

Nuevo marco mejora la precisión en la medición bayesiana con datos limitados.

El experimento XENONnT investiga las interacciones de WIMP con átomos de xenón para descubrir la materia oscura.

Una mirada sencilla a los Modelos Basados en Energía y su papel en la generación de datos.

Este estudio presenta métodos para refinar modelos de movimiento utilizando datos experimentales detallados.

Explorando cómo tener demasiadas opciones puede complicar la toma de decisiones.

Un marco bayesiano mejora el análisis de experimentos de colisión entre electrones y láser.

Nuevo software mejora la eficiencia y la precisión en el análisis de estructuras superficiales.

Los investigadores proponen métodos para mejorar los conjuntos de datos para una mejor comprensión de las partículas de aerosol.

Este artículo examina cómo se forman las jerarquías sociales entre grupos en competencia.

Nuevo marco mejora el análisis de colisiones de partículas y las incertidumbres sistemáticas.

Mejorando el seguimiento de objetivos utilizando datos solo de direcciones y metodologías innovadoras.

Las ondas de gravedad juegan un papel clave en la dinámica atmosférica y los patrones climáticos.

Este artículo habla sobre métodos innovadores para mejorar el análisis estadístico de datos agrupados.

Investigando la resiliencia del AMOC en un clima cambiante.

Las técnicas de aprendizaje automático mejoran el análisis de datos en experimentos de física de alta energía.