Fisica - Analisi dei dati, statistica e probabilità

Un nuovo metodo migliora la rilevazione di oggetti deboli vicino a stelle luminose.

Uno sguardo a come la scienza delle reti impatta l'economia attraverso vari approcci di modellazione.

Un nuovo modello migliora le simulazioni per i rivelatori ad alta risoluzione nella fisica delle particelle.

La ricerca mette in evidenza le incoerenze nell'interpretazione dei dati di scattering a piccolo angolo tra i ricercatori.

Esplorare come i sistemi meccanici possano funzionare come strumenti di hashing attraverso la risposta al carico.

Un approccio sistematico per progettare esperimenti di validazione nella modellazione predittiva.

Esaminando come la teoria dell'equilibrio riveli le dinamiche nelle reti sociali.

Esplorando i vantaggi del POD-MCI nelle simulazioni dei reattori nucleari.

Esplora la distribuzione Tsallis-Gaussiana per modellare l'incertezza in vari settori.

Uno sguardo a come i gruppi si formano e cambiano nel tempo e nella memoria.

I ricercatori usano il machine learning per distinguere gli elettroni dai pion in fisica delle alte energie.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'analisi statistica nella fisica delle alte energie.

Un nuovo modello migliora le previsioni su come gli oggetti derivano nelle correnti oceaniche.

Gli scienziati hanno sviluppato un metodo veloce per trovare le frequenze centrali nei segnali luminosi.

Una nuova prospettiva sulla stabilità in SGD per migliorare i modelli di machine learning.

Un approccio innovativo migliora le simulazioni della diffusione dei raggi X per l'analisi dei materiali.

Questo studio migliora gli algoritmi di jet tagging usando l'addestramento avversariale per una maggiore robustezza.

Indagare nuove misure per migliorare il metodo del collo di bottiglia informativo.

Un nuovo metodo per esaminare i comportamenti e le interazioni delle reti complesse.

Un nuovo approccio migliora le previsioni delle proprietà molecolari usando il machine learning.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle relazioni tra i dati in ambienti rumorosi.

Un approccio nuovo migliora la comprensione dei sistemi con osservazioni limitate.

Una struttura utile per scrivere un articolo efficace per una conferenza.

Come gli scienziati usano il clustering e la visualizzazione per studiare le anomalie B nella fisica delle particelle.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini nella microscopia a raggi X.

Scopri la microscopia a fluorescence, i suoi componenti, i tipi, i vantaggi e le applicazioni.

Un nuovo framework riduce le incertezze nelle previsioni climatiche analizzando gli effetti degli aerosol.

Un framework che collega i processi fisici con le tecniche di modellazione generativa.

Uno sguardo al metodo Marchenko per recuperare i campi d'onda sotto la superficie.

Tecniche per identificare segnali significativi nascosti tra dati rumorosi.

Un nuovo strumento semplifica la scansione dei parametri per i fisici, migliorando l'efficienza nel testare i modelli.

Workshop discute il ruolo dell'IA nella previsione dei cambiamenti ambientali.

Esaminando nuovi metodi per rappresentare e analizzare stati quantistici con l'apprendimento automatico.

Usare il machine learning per prevedere gli stati fondamentali nei sistemi quantistici a molti corpi.

Un progetto di ricerca migliora le tecniche di analisi per i dati della fisica ad alta energia.

Esaminando come i lockdown per il COVID-19 hanno influenzato i modelli di movimento tra diversi gruppi socioeconomici in Colombia.

Un nuovo metodo migliora la previsione del carico usando l'operatore di Koopman e tecniche di clustering.

Questa ricerca rivela l'importanza delle strisce nei vortici turbolenti dietro ai dischi circolari.

Un nuovo approccio migliora la correlazione tra i modelli nell'analisi dell'incertezza.

Esaminando come la dimensione del sistema influisce sui modelli osservati nei sistemi complessi.