Physique - Analyse des données, statistiques et probabilités

Une étude sur les modèles d'énergie noire et leur correspondance avec les données d'observation.

Un nouveau modèle simplifie l'analyse des réseaux multicouches avec des types de données variés.

Une nouvelle méthode pour combiner des données de mesure incohérentes montre des promesses pour les scientifiques.

DustNet propose des prévisions rapides et précises des niveaux de poussière et de leurs impacts sur l'atmosphère.

Un nouveau cadre améliore la précision dans la mesure bayésienne avec des données limitées.

L'expérience XENONnT examine les interactions des WIMP avec des atomes de xénon pour percer le mystère de la matière noire.

Un aperçu simple des modèles basés sur l'énergie et leur rôle dans la génération de données.

Cette étude présente des méthodes pour affiner les modèles de mouvement en utilisant des données expérimentales détaillées.

Explorer comment trop d'options peuvent compliquer la prise de décision.

Un cadre bayésien améliore l'analyse des expériences de collision électron-laser.

Un nouveau logiciel améliore l'efficacité et la précision dans l'analyse des structures de surface.

Les chercheurs proposent des méthodes pour améliorer les ensembles de données afin de mieux comprendre les particules d'aérosols.

Cet article examine comment des hiérarchies sociales se forment entre des groupes concurrents.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des collisions de particules et des incertitudes systémiques.

Amélioration du suivi des cibles en utilisant des données uniquement de relèvement et des méthodologies innovantes.

Les ondes gravitationnelles jouent un rôle clé dans la dynamique atmosphérique et les motifs météorologiques.

Cet article parle de méthodes innovantes pour améliorer l'analyse statistique des données groupées.

Enquête sur la résilience de l'AMOC dans un climat qui change.

Les techniques d'apprentissage automatique améliorent l'analyse des données dans les expériences de physique des hautes énergies.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer la détection des antineutrinos dans les réacteurs nucléaires.

Une nouvelle technique améliore l'estimation des paramètres pour la fusion des trous noirs, renforçant la recherche sur les ondes gravitationnelles.

Une méthode pour améliorer la performance des compresseurs centrifuges grâce à une analyse modale améliorée.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification et l'analyse des leptons tau en physique des particules.

Des recherches montrent les principaux facteurs qui influencent les erreurs de calcul quantique dans les qubits supraconducteurs.

Cet article explore les interactions dans des réseaux dirigés, en se concentrant sur la réciprocité et la frustration.

Le modèle MIParT améliore la précision et l'efficacité du jet tagging en physique des particules.

Une nouvelle méthode améliore la capacité à localiser les sources d'odeurs au milieu de flux complexes.

Apprends comment les modèles à ordre réduit aident à analyser des systèmes complexes en utilisant l'entropie de causalité.

Un nouveau pipeline améliore le suivi des particules au LHC grâce aux GNN.

Cet article examine comment le courtage influence les carrières scientifiques et les disparités de genre.

Examiner comment les réseaux de croyance profonds peuvent apprendre des données et créer des représentations complexes.

Examiner les liens commerciaux entre les villes du Ceará pour dévoiler les interactions économiques.

Un aperçu des méthodes pour analyser les changements dans les données évolutives.

Cet article explore le schéma commun de la loi de Zipf dans différents domaines.

Une nouvelle approche de modélisation améliore la compréhension des réseaux biologiques complexes.

Une nouvelle approche en apprentissage automatique améliore le suivi de la qualité des données en physique des particules.

Examen comment les vagues se comportent dans des systèmes complexes grâce à des mesures de délai.

SignedLouvain améliore la détection des communautés dans les réseaux avec des relations positives et négatives.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour analyser des modèles de physique complexes au-delà du Modèle Standard.

Un aperçu des méthodes pour étudier les processus en évolution dans différents domaines.