Fisica - Analisi dei dati, statistica e probabilità

Gli astronomi hanno identificato oltre tremila potenziali candidati a asteroidi binari tramite misurazioni astrometriche.

Uno studio sui modelli di energia oscura e il loro accordo con i dati osservativi.

Un nuovo modello semplifica l'analisi delle reti multilivello con diversi tipi di dati.

Un nuovo metodo per combinare dati di misurazione incoerenti sembra promettente per gli scienziati.

DustNet offre previsioni rapide e accurate sui livelli di polvere e i loro impatti atmosferici.

Nuovo framework migliora la precisione nella misurazione bayesiana con dati limitati.

L'esperimento XENONnT studia le interazioni dei WIMP con gli atomi di xeno per scoprire la materia oscura.

Uno sguardo semplice ai Modelli Basati sull'Energia e al loro ruolo nella generazione di dati.

Questo studio presenta metodi per perfezionare i modelli di movimento utilizzando dati sperimentali dettagliati.

Esplorare come troppe opzioni possano complicare il processo decisionale.

Un approccio bayesiano migliora l'analisi degli esperimenti di collisione elettrone-laser.

Nuovo software migliora l'efficienza e l'accuratezza nell'analisi delle strutture superficiali.

I ricercatori propongono metodi per migliorare i dataset per una migliore comprensione delle particelle aerosol.

Questo articolo esamina come si formano le gerarchie sociali tra gruppi in competizione.

Nuovo framework migliora l'analisi delle collisioni di particelle e delle incertezze sistematiche.

Miglioramento del tracciamento degli obiettivi utilizzando dati solo di orientamento e metodologie innovative.

Le onde gravitazionali sono fondamentali nella dinamica atmosferica e nei modelli meteo.

Questo articolo parla di metodi innovativi per una migliore analisi statistica dei dati raggruppati.

Indagare sulla resilienza dell'AMOC in un clima che cambia.

Le tecniche di machine learning migliorano l'analisi dei dati negli esperimenti di fisica delle alte energie.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento degli antineutrini nei reattori nucleari.

Una nuova tecnica migliora la stima dei parametri per la fusione dei buchi neri, potenziando la ricerca sulle onde gravitazionali.

Un metodo per migliorare le prestazioni dei compressori centrifughi attraverso un'analisi modale migliorata.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione e l'analisi dei leptoni tau nella fisica delle particelle.

La ricerca rivela fattori chiave che influenzano gli errori nella computazione quantistica nei qubit superconduttori.

Questo articolo esplora le interazioni nelle reti dirette, concentrandosi sulla reciprocità e sulla frustrazione.

Il modello MIParT migliora la precisione e l'efficienza del tagging dei jet nella fisica delle particelle.

Un nuovo approccio migliora la capacità di individuare le fonti di odore in mezzo a flussi complessi.

Scopri come i modelli a ordine ridotto aiutano ad analizzare sistemi complessi usando l'entropia di causalità.

Nuovo pipeline migliora il tracciamento delle particelle al LHC usando GNN.

Quest'articolo analizza come il brokeraggio influisce sulle carriere scientifiche e sulle disparità di genere.

Esaminando come le reti neurali a credenze profonde possano imparare dai dati e creare rappresentazioni complesse.

Esaminare i legami commerciali tra le città del Ceará per rivelare le interazioni economiche.

Uno sguardo ai metodi per analizzare i cambiamenti nei dati in evoluzione.

Questo articolo esplora il comune schema della legge di Zipf in vari campi.

Un nuovo approccio di modellazione migliora la comprensione delle reti biologiche complesse.

Un nuovo approccio di machine learning migliora il monitoraggio della qualità dei dati nella fisica delle particelle.

Esaminando come si comportano le onde in sistemi complessi tramite misurazioni di ritardo temporale.

SignedLouvain migliora la rilevazione delle comunità nelle reti con relazioni positive e negative.

I ricercatori usano il machine learning per analizzare modelli fisici complessi oltre il Modello Standard.