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Un nuevo enfoque para entender las nubes de gas frío y la formación de estrellas en las galaxias.

Un estudio sobre cómo mejorar la estimación de parámetros en modelos de equilibrio vapor-líquido.

Este artículo habla sobre modelos para simplificar el estudio de materiales de fermiones pesados.

Combinando la actualización bayesiana y el modelado sustituto para mejorar la estimación de parámetros del modelo.

Una mirada profunda a los materiales compuestos magnéticos suaves y su modelado.

Investigadores desarrollan un método para encontrar ecuaciones gobernantes a partir de datos ruidosos.

Nuevos métodos mejoran el modelado de datos a través de pseudoinversas ponderadas y algoritmos eficientes.

Examinando el impacto de la eliminación de datos en las conclusiones del análisis MCMC.

Una mirada a cómo las nuevas técnicas de modelado mejoran la comprensión de sistemas interconectados.

Un método para simplificar la selección de modelos de regresión en medio de la incertidumbre.

Un enfoque novedoso mejora la modelación de la estructura atómica para la ciencia de materiales.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones usando validación cruzada de dejar uno afuera.

Nuevos métodos combinan modelos simples con rejillas avanzadas para un análisis subsuperficial eficiente.

Descubre nuevas herramientas para modelar sistemas dinámicos con deep learning.

Aprende cómo la dinámica de Langevin mejora la estimación de parámetros en comparación con los métodos tradicionales.

Un nuevo método para predecir dinámicas lentas en sistemas multiescala usando técnicas basadas en datos.

Usando encuestas para mejorar la precisión del modelado de enfermedades.

Nuevo modelo SIR mejora la predicción de enfermedades y la respuesta de salud pública.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos climáticos mediante ajustes sistemáticos de parámetros.

Una mirada a cómo las rotaciones de Wigner influyen en las interacciones de partículas y en los procesos de descomposición.

Investigación sobre modelos reducidos para predecir comportamientos de uniones atornilladas bajo cargas dinámicas.

Una mirada a los modelos de volatilidad estocástica y su impacto en las finanzas.

Una mirada al impacto del modelo Finke-Watky en las reacciones químicas y la propagación de enfermedades.

Una versión compleja del mapa logístico incorpora orden fraccionario para un mejor modelado.

Explora cómo el cambio de medidas de probabilidad afecta a las ecuaciones diferenciales parciales estocásticas.

Descubre el método SALT para mejorar la modelización de la dinámica de fluidos.

Métodos para mejorar la eficiencia en la simulación de flujos turbulentos complejos.

Un estudio sobre técnicas avanzadas para mejorar el análisis de incertidumbre en la exploración sísmica.

Un método para diseñar entradas de control para una recolección de datos eficiente y precisión del modelo.

Combinando modelos de física y aprendizaje profundo para mejorar predicciones y manejar la incertidumbre.

Examinando cómo los parámetros del modelo afectan el rendimiento en tareas a largo plazo.

Un nuevo método mejora la colocación de sensores para una mejor precisión de datos en sistemas físicos.

Una mirada a cómo la incertidumbre impacta las predicciones de modelos en ingeniería química.

Nuevas técnicas de modelado mejoran las predicciones en procesos químicos.

Este estudio mejora el Filtro de Kalman Ensemblado para aplicaciones no lineales.

Los científicos usan modelos booleanos para entender interacciones biológicas complejas y hacer predicciones.

Una mirada clara a los modelos de largo alcance y su papel en las interacciones entre partículas.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las estimaciones de propagación de enfermedades para las respuestas de salud pública.

Aprende cómo RSA mejora la estimación de parámetros en modelos de física de partículas.

Una guía para elegir métodos SBI para el análisis de datos biológicos.