Physique - Analyse des données, statistiques et probabilités

Une nouvelle méthode améliore la détection des objets faibles près des étoiles brillantes.

Un aperçu de comment la science des réseaux impacte l'économie à travers différentes approches de modélisation.

Un nouveau modèle améliore les simulations pour les détecteurs haute résolution en physique des particules.

Des recherches mettent en lumière des incohérences dans l'interprétation des données de diffusion à petit angle entre les chercheurs.

Explorer comment les systèmes mécaniques peuvent fonctionner comme des outils de hachage grâce à la réponse à la charge.

Une approche systématique pour concevoir des expériences de validation dans la modélisation prédictive.

Examiner comment la théorie de l'équilibre révèle les dynamiques dans les réseaux sociaux.

Explorer les avantages de la POD-MCI dans les simulations de réacteurs nucléaires.

Explore la distribution Tsallis-Gaussienne pour modéliser l'incertitude dans différents domaines.

Un aperçu de comment les groupes se forment et changent avec le temps et la mémoire.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour distinguer les électrons des pions en physique des hautes énergies.

Une nouvelle méthode augmente l'efficacité de l'analyse statistique en physique des hautes énergies.

Un nouveau modèle améliore les prévisions sur la façon dont les objets dérivent dans les courants océaniques.

Des scientifiques ont trouvé une méthode rapide pour trouver les fréquences centrales dans les signaux lumineux.

Une nouvelle perspective sur la stabilité dans le SGD pour améliorer les modèles de machine learning.

Une nouvelle approche améliore les simulations de la diffusion des rayons X pour l'analyse des matériaux.

Cette étude améliore les algorithmes de tagging de jets en utilisant un entraînement antagoniste pour plus de robustesse.

En train d'explorer de nouvelles mesures pour améliorer la méthode de goulot d'étranglement d'information.

Une nouvelle méthode pour examiner les comportements et interactions des réseaux complexes.

Une nouvelle approche améliore les prédictions des propriétés moléculaires en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des relations entre les données dans des environnements bruyants.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des systèmes avec des observations limitées.

Une structure utile pour rédiger un papier de conférence efficace.

Comment les scientifiques utilisent le regroupement et la visualisation pour étudier les anomalies B en physique des particules.

Une nouvelle méthode améliore la qualité d'image en microscopie à rayons X.

Apprends sur la microscopie à fluorescence, ses composants, ses types, ses avantages et ses applications.

Un nouveau cadre réduit les incertitudes dans les prévisions climatiques en analysant les effets des aérosols.

Un cadre qui relie les processus physiques aux techniques de modélisation générative.

Un aperçu de la méthode Marchenko pour récupérer les champs d'ondes sous la surface.

Techniques pour déceler des signaux significatifs cachés dans des données bruyantes.

Un nouvel outil simplifie le scan des paramètres pour les physiciens, améliorant l'efficacité des tests de modèles.

Un atelier discute du rôle de l'IA dans la prévision des changements environnementaux.

Examiner de nouvelles méthodes pour représenter et analyser les états quantiques avec l'apprentissage automatique.

Utiliser l'apprentissage automatique pour prédire les états fondamentaux dans les systèmes quantiques à plusieurs corps.

Un projet de recherche améliore les techniques d'analyse pour les données en physique des particules.

Examiner comment les confinements liés à la COVID-19 ont influencé les habitudes de déplacement entre les différents groupes socio-économiques en Colombie.

Une nouvelle méthode améliore la prévision de la charge en utilisant l'opérateur de Koopman et des techniques de regroupement.

Cette recherche montre l'importance des traînées dans les sillages turbulents derrière des disques ronds.

Une nouvelle approche améliore la corrélation entre les modèles dans l'analyse d'incertitude.

Examiner comment la taille du système influence les modèles observés dans les systèmes complexes.