Física - Análise de Dados, Estatística e Probabilidade

Novos métodos melhoram a modelagem do comportamento dos elétrons usando técnicas de aprendizado de máquina.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de estabilidade de proteínas.

Pesquisas mostram que as ondas de calor extremo estão mais frequentes por causa das mudanças climáticas.

Um método pra medir as flutuações de preços de ativos usando a entropia de cluster de Kullback-Leibler.

Analisar comportamentos aleatórios em sistemas traz sacadas importantes em várias áreas.

Dois algoritmos melhoram a estimativa de parâmetros em sistemas em mudança usando dados em tempo real.

Cientistas desenvolvem técnicas melhoradas para analisar sinais de matéria escura.

Aprenda como as simetrias de grupos podem melhorar modelos de classificação em aprendizado de máquina.

Pesquisadores estão otimizando aceleradores a plasma com laser usando aprendizado de máquina pra melhorar a produção de feixes de elétrons.

Os micróbios do solo são essenciais para o crescimento das plantas e para a saúde do meio ambiente.

Explorando os limites da previsão em sistemas caóticos e suas implicações.

Analisando influências setoriais em mercados financeiros durante crises usando dados históricos.

Um método pra estudar como os eventos se agrupam ao longo do tempo.

A pesquisa melhora a modelagem preditiva para o armazenamento seguro de resíduos nucleares em formações de sal-gema.

Descubra como a dinâmica de Langevin melhora a estimativa de parâmetros em relação aos métodos tradicionais.

O progresso recente na análise de recorrência melhora nossa compreensão do comportamento dos sistemas ao longo do tempo.

Um olhar sobre como estatísticas podem mostrar conexões em dados complexos.

Esse artigo explora métodos para medir e analisar texturas de imagens através de várias técnicas de dados.

Examinando o papel da causalidade de ordem superior na compreensão de sistemas complexos.

Novo método melhora a imagem de estruturas minúsculas usando Imagem por Difração Coerente.

Um novo método melhora a modelagem de reservatórios usando redes neurais e dados espaciais.

Um olhar sobre a análise de sequências de tempo de eventos irregulares.

Pesquisadores convertem sWeights pra melhorar a precisão do aprendizado de máquina em física experimental.

XENONnT quer descobrir os segredos da matéria escura usando técnicas de detecção avançadas.

PASS usa computação probabilística pra resolver de forma eficiente desafios difíceis em várias áreas.

Uma olhada nos métodos para identificar possíveis novas partículas na física de partículas.

Explore o impacto da dieta ANTUR na perda de peso e na saúde.

Um novo método pra explorar as interações entre diferentes tipos de dados.

Pesquisadores usam fluxo de normalização pra analisar dados complexos na física de partículas.

Uma nova abordagem usando PCA melhora as medições em física de partículas durante transições críticas.

Um olhar sobre como o GLE ajuda em previsões de séries temporais precisas em várias áreas.

Avanços na reconstrução de campos elétricos usando a Teoria do Campo da Informação.

Explorando uma nova abordagem para avaliar a previsibilidade local em sistemas complexos.

Novos métodos melhoram a detecção de exoplanetas distantes usando algoritmos avançados.

Uma nova abordagem para corrigir erros de medição usando aprendizado de máquina.

Novos métodos de amostragem de partículas melhoram a eficiência na análise de distribuição de espaço de fase.

Novo método de treinamento melhora a eficiência e a precisão do DeepONet para previsões complexas.

Explorando as complexidades e os riscos da tecnologia de captura e armazenamento de carbono.

Cientistas descobrem maneiras melhores de detectar sinais raros nos dados.

Descubra como as avaliações influenciam nossas escolhas em várias áreas.