Fisica - Analisi dei dati, statistica e probabilità

Un'immersione profonda su come le reti temporali tracciano le interazioni nel tempo.

Questo studio valuta come statFEM gestisce gli errori nei modelli complessi.

I metodi ordinali svelano intuizioni sui comportamenti e le interazioni complesse delle reti.

Un nuovo metodo per valutare le missioni di astrobiologia e il loro guadagno informativo.

Indagando su come i movimenti passati delle azioni influenzano le attuali correlazioni di mercato.

Esplorare l'impatto dell'ambiente sui sistemi quantistici e l'uso dei metodi variazionali.

Un modello per studiare interazioni a breve e lungo raggio in vari campi.

Uno sguardo ai metodi usati per prevedere l'aumento degli eventi di ondate di calore.

Uno studio su come il rumore influisce sui modelli dei sistemi dinamici.

Un nuovo modello combina tecniche classiche e quantistiche per migliorare le previsioni sul flusso di vapore.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento delle anomalie nella fisica delle particelle.

Nuovi metodi stanno migliorando l'imaging 3D a livello atomico per vari materiali.

Questo studio esamina il comportamento dei cluster nel modello di Vicsek utilizzando l'analisi DBSCAN.

I metodi di Monte Carlo migliorano le previsioni nella fisica, affrontando le sfide nelle simulazioni e nell'ottimizzazione dei parametri.

Analizzando i fattori che influenzano gli intervalli di trasmissione del COVID-19 in Corea del Sud.

Un nuovo metodo per differenziare le condizioni di salute usando i dati delle serie temporali dell'ECG.

Uno studio sui ranking in evoluzione basati sulle performance nel tempo.

Metodi innovativi migliorano la comprensione della formazione e delle proprietà dei buchi neri.

Esaminare come gli account sospesi di Twitter hanno influenzato le discussioni politiche e le elezioni.

Questo articolo esamina le incertezze nei parametri dei modelli termodinamici e i loro effetti sulle previsioni.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento delle posizioni dei fasci laser nelle strutture di ricerca avanzate.

La legge di Benford mostra come i dati naturali sfidano le aspettative nella distribuzione delle cifre.

Uno sguardo al movimento casuale delle particelle nei fluidi.

La ricerca si concentra sul misurare il comportamento della luce nei LAB per esperimenti sui neutrini.

Un nuovo framework mostra come le dinamiche dell'informazione influenzano il comportamento del sistema nel tempo.

Presentiamo CaloDiffusion per simulazioni rapide e di alta qualità dei calorimetri nella fisica delle particelle.

I ricercatori migliorano l'analisi dei dati per le onde gravitazionali usando tecniche di machine learning.

Nuove tecniche migliorano la precisione nella misurazione delle distanze con tecnologie radar e lidar.

Un nuovo metodo affronta le sfide nella ricostruzione di reti usando dati di serie temporali.

La ricerca su eventi rari affronta sfide a causa del rumore di fondo e dell'incertezza.

Esplorare il ruolo del machine learning nell'analisi delle proprietà topologiche delle reticolari fotoniche.

I miglioramenti LCLS-II-HE usano il machine learning per un allineamento ottico preciso e per esperimenti X-ray potenziati.

Un'esplorazione della formazione dei buchi neri attraverso modelli matematici e nuove tecniche.

I metodi di machine learning aiutano a scoprire sostanze chimiche insolite nelle atmosfere degli esopianeti.

Uno sguardo ai metodi Bayesiani e Frequentisti nella statistica.

Nuovi metodi migliorano la stima del gradiente nei programmi di fisica delle particelle con casualità.

KinFit migliora l'accuratezza della misura delle particelle negli esperimenti di fisica degli adroni.

Combinare la tomografia degli stati quantistici con il machine learning migliora precisione ed efficienza.

Questa tecnica permette di fare immagini e analisi in tempo reale di piccole strutture.

Nuove tecniche rivelano intuizioni sulle interazioni delle particelle e oltre la fisica del Modello Standard.