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I ricercatori stanno migliorando la manipolazione atomica usando la luce laser e tecniche avanzate.

Questo studio combina dati RV e astrometrici per determinare meglio le masse degli esopianeti.

Scopri le complessità della causalità nella meccanica quantistica.

Un metodo affidabile per stimare le dimensioni del genoma delle piante usando campioni congelati.

Un metodo più veloce per analizzare come gli input influenzano i risultati del modello.

Esplorare i vantaggi dell'FGMRES con precondizionamento separato nel calcolo a precisione mista per soluzioni efficienti.

I ricercatori usano i neutrini per indagare la natura sfuggente della Materia Oscura.

Gli scienziati studiano particelle con più cariche per approfondire la nostra conoscenza della fisica delle particelle.

HyperINR accelera le rappresentazioni neurali implicite per visualizzazioni scientifiche più chiare.

Indagando sul principio di equivalenza tramite osservazioni dei buchi neri.

Uno sguardo a come i protoni e i neutroni sono organizzati nei nuclei atomici.

Uno sguardo alla materia oscura e al suo potenziale collegamento con i campi scalari.

Una rete neurale semplice prevede le condizioni iniziali dell'universo in modo efficace.

I recenti miglioramenti al metodo YFS migliorano le simulazioni e le previsioni delle collisioni delle particelle.

Un nuovo strumento migliora lo studio dei getti nelle collisioni di ioni pesanti e nel plasma di quark-gluoni.

I ricercatori usano il machine learning per beccare getti strani e scoprire nuove particelle.

Le tecniche di machine learning migliorano la precisione nella stima dei parametri dei impulsi laser per l'attoscienza.

I ricercatori stanno esplorando nuovi modelli per affrontare le misurazioni contrastanti della costante di Hubble.

Un modello di deep learning semplifica la rilevazione dei picchi negli esperimenti di cristallografia a raggi X.

TAS-Paths migliora la sicurezza e l'efficienza nella pianificazione del movimento dello spettrometro.

Un nuovo metodo che migliora la ricostruzione degli eventi di collisione delle particelle usando reti neurali grafiche.

Le tecniche di deep learning migliorano la classificazione del rumore nei segnali delle onde gravitazionali.

Nuovi metodi permettono alle navette spaziali di trovare posizioni usando pulsar e magnetar.

Questo articolo esplora il potenziale ruolo del dilatone nella materia oscura.

Il LSST aiuterà a scoprire e studiare oggetti interstellari più piccoli oltre il nostro sistema solare.

La ricerca svela nuovi metodi per misurazioni quantistiche precise usando la luce.

Gli scienziati studiano set causali energetici per ripensare le fondamenta dell'universo.

I ricercatori propongono l'energia oscura precoce come soluzione al disaccordo sulla costante di Hubble.

Il metodo FixFit snellisce i parametri del modello per ottenere migliori approfondimenti scientifici.

Nuovo algoritmo migliora l'efficienza nella simulazione dei salti quantistici in sistemi complessi.

Un nuovo metodo risolve in modo efficiente problemi complessi di distanza in biologia.

Tecniche innovative migliorano la creazione di reti filogenetiche dai dati ad albero.

Una panoramica sulla non-località quantistica e la sua rilevanza nella tecnologia e nella fisica.

Un nuovo approccio alla quadratura MultiExp Gaussian migliora l'accuratezza dell'integrazione nei calcoli della struttura elettronica.

Esplorando come il calcolo frazionale rimodella la nostra visione dell'espansione cosmica e dell'età.

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

Scopri come il campionamento a strati ensemble migliora i metodi di campionamento statistico nei modelli complessi.

Scopri come le Reti Photon Field trasformano la visualizzazione volumetrica con rapidità e chiarezza.

Il sondaggio DESI studia le galassie per approfondire la nostra conoscenza dell'energia oscura e della materia.

Un nuovo metodo migliora la velocità e l'efficienza nella correzione degli errori quantistici.