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Physique atmosphérique et océaniqueModéliser la circulation océanique avec l'apprentissage automatique

De nouvelles méthodes améliorent la séparation des mesures de la hauteur de la surface de la mer pour une meilleure analyse de la dynamique océanique.

Jingwen Lyu, Yue Wang, Christian Pedersen

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Physique atmosphérique et océaniqueAméliorer les modèles climatiques avec des données sur la neige

Nouveau modèle d'apprentissage automatique améliore les prévisions de neige dans la recherche climatique arctique.

Ayush Prasad, Ioanna Merkouriadi, Aleksi Nummelin

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Physique des hautes énergies - TreillisAperçus sur les dibaryons à saveur unique avec des quarks charme et étrange

Des recherches montrent des interactions entre des dibaryons charmants et étranges grâce à des méthodes QCD sur réseau.

Navdeep Singh Dhindsa, Nilmani Mathur, M. Padmanath

― 6 min lire

Science des matériauxLe Rôle des Données d'Entraînement dans les Potentiels Interatomiques Appris par Machine

Examiner comment la diversité des données d'entraînement influence les prévisions de comportement des matériaux.

Jason B. Gibson, Tesia D. Janicki, Ajinkya C. Hire

― 7 min lire

Relativité générale et cosmologie quantiqueMesurer la rotation des trous noirs grâce aux motifs de lumière

Des chercheurs trouvent de nouvelles méthodes pour mesurer la rotation des trous noirs en utilisant la polarisation de la lumière.

Yehui Hou, Jiewei Huang, Yosuke Mizuno

― 6 min lire

Phénomènes astrophysiques à haute énergieNouvelles perspectives sur les sursauts gamma et les modèles d'émission

Des chercheurs dévoilent les complexités des sursauts gamma, remettant en question les modèles traditionnels avec leurs nouvelles découvertes.

Alessio Mei, Gor Oganesyan, Samanta Macera

― 8 min lire

Relativité générale et cosmologie quantiqueMesurer la rotation des trous noirs grâce aux motifs de lumière

Des chercheurs trouvent de nouvelles méthodes pour mesurer la rotation des trous noirs en utilisant la polarisation de la lumière.

Yehui Hou, Jiewei Huang, Yosuke Mizuno

― 6 min lire

Science des matériauxLe Rôle des Données d'Entraînement dans les Potentiels Interatomiques Appris par Machine

Examiner comment la diversité des données d'entraînement influence les prévisions de comportement des matériaux.

Jason B. Gibson, Tesia D. Janicki, Ajinkya C. Hire

― 7 min lire

Systèmes désordonnés et réseaux neuronauxAvancées dans les réseaux de neurones : mémoire associative tridirectionnelle

Un nouveau modèle de réseau de neurones améliore la reconnaissance des motifs et les capacités de récupération.

Elena Agliari, Andrea Alessandrelli, Adriano Barra

― 8 min lire