Física - Análise de Dados, Estatística e Probabilidade

Novos métodos tão melhorando a imagem 3D em escala atômica pra vários materiais.

Este estudo analisa o comportamento de clusters no modelo Vicsek usando a análise DBSCAN.

Os métodos de Monte Carlo melhoram previsões na física, lidando com desafios em simulações e otimização de parâmetros.

Analisando os fatores que afetam os intervalos de transmissão da COVID-19 na Coreia do Sul.

Um novo método pra diferenciar condições de saúde usando dados de séries temporais de ECG.

Um estudo sobre rankings que mudam baseado na performance ao longo do tempo.

Métodos inovadores melhoram a compreensão da formação e das propriedades dos buracos negros.

Analisando como contas suspensas do Twitter influenciaram discussões políticas e eleições.

Esse artigo analisa as incertezas dos parâmetros em modelos termodinâmicos e seus efeitos nas previsões.

Novos métodos melhoram a detecção das posições de feixes de laser em instalações de pesquisa avançada.

A Lei de Benford mostra como dados naturais contrariem as expectativas na distribuição de dígitos.

Um olhar sobre o movimento aleatório de partículas em fluidos.

A pesquisa foca em medir o comportamento da luz em LAB para experimentos com neutrinos.

Um novo framework mostra como a dinâmica da informação molda o comportamento dos sistemas ao longo do tempo.

Apresentando o CaloDiffusion para simulações rápidas e de alta qualidade de calorímetros na física de partículas.

Pesquisadores melhoram a análise de dados de ondas gravitacionais usando técnicas de aprendizado de máquina.

Novas técnicas melhoram a precisão na medição de distâncias com tecnologias de radar e lidar.

Um novo método resolve desafios na reconstrução de redes usando dados de séries temporais.

A pesquisa sobre eventos raros enfrenta desafios do barulho de fundo e da incerteza.

Explorando o papel do aprendizado de máquina na análise das propriedades topológicas de redes fotônicas.

As atualizações do LCLS-II-HE usam aprendizado de máquina pra alinhamento óptico preciso e melhores experiências com raios-X.

Uma exploração da formação de buracos negros através de modelos matemáticos e novas técnicas.

Métodos de aprendizado de máquina ajudam a detectar químicos estranhos nas atmosferas de exoplanetas.

Uma olhada nos métodos Bayesianos e Frequentistas em estatística.

Novos métodos melhoram a estimativa de gradientes em programas de física de partículas com aleatoriedade.

KinFit melhora a precisão na medição de partículas em experimentos de física de hádrons.

Combinar tomografia de estado quântico com aprendizado de máquina melhora a precisão e a eficiência.

Essa técnica permite a captura e análise em tempo real de estruturas minúsculas.

Novas técnicas revelam insights sobre interações de partículas e física além do Modelo Padrão.

Uma nova abordagem melhora o estudo de redes complexas através de um cálculo de curvatura eficiente.

Um novo método acelera simulações de física de partículas usando técnicas de super-resolução.

A pesquisa investiga técnicas de aprendizado de máquina pra estudar comportamentos de materiais macios.

Um novo sistema pra monitorar glicose sem dor tem o objetivo de melhorar o manejo do diabetes.

Entendendo o processo complicado de desmisturar espectros e suas aplicações.

Este estudo usa aprendizado de máquina pra melhorar a calibração de energia de jatos no LHC.

AQC oferece soluções novas pra treinar redes neurais de forma eficiente.

O fluxo RC simplifica a análise de sistemas moleculares complexos usando coordenadas de reação chave.

Aprendizado de máquina transforma a reconstrução de eventos em física de partículas, melhorando a precisão e a eficiência.

Explore conceitos essenciais nas operações de rede elétrica e sua estabilidade.

Novos métodos melhoram a precisão das medições de momento transverso faltante em experimentos de colisores.