Física - Análise de Dados, Estatística e Probabilidade

Analisando os principais estados climáticos ao longo de milhões de anos pra ter uma ideia do futuro.

Um novo método melhora a eficiência na carga de dados em computadores quânticos.

Uma nova abordagem melhora a modelagem de sistemas hamiltonianos, apesar dos dados ruidosos.

Métodos de deep learning melhoram a identificação de partículas e a análise de dados no LHC.

Usando aprendizado de máquina pra identificar fases magnéticas em materiais complexos.

Novos métodos melhoram o rastreamento de partículas carregadas em experimentos de física de altas energias.

Pesquisas exploram como as mudanças na ionosfera podem sinalizar terremotos que estão por vir.

Pesquisas mostram novas maneiras de lidar com a má especificação de modelos e melhorar a confiabilidade das previsões.

Aprenda métodos pra identificar variáveis importantes pra ter uma análise de dados melhor.

Um olhar sobre como o fluxo de informação impacta várias áreas científicas.

Uma nova ferramenta simplifica a LCA para avaliar as emissões de campos de petróleo.

Descubra como o aprendizado de máquina melhora a detecção de anomalias na pesquisa em física de partículas.

ZüNIS simplifica a Amostragem de Importância Neural em simulações de física de altas energias, melhorando a eficiência e a usabilidade.

Um novo método combina aprendizado profundo com imagens de raio-X para fazer filmes 3D mais rápidos.

Aprenda como os cientistas lidam com incertezas nos dados de pesquisa de partículas.

Estude as interações e comportamentos em redes complexas com técnicas inovadoras.

Um novo método melhora a análise de dados em física de altas energias usando aprendizado auto-supervisionado.

Pesquisadores revelam novas descobertas sobre as fases líquidas da água em diferentes condições.

Um novo método revela insights sobre interações em sistemas complexos usando hipergrafos.

Novos métodos melhoram a análise de ondas gravitacionais ao gerenciar o ruído.

Aprenda a medir a influência em redes ao longo do tempo para espalhar informações de forma eficaz.

Descubra como os relacionamentos evoluem com o tempo com redes temporais.

Novos métodos melhoram o estudo de formas em superfícies curvas.

Saiba como a Parker Solar Probe analisa ondas whistler no vento solar.

Esse método ajuda a encontrar padrões escondidos em dados barulhentos.

Um novo método melhora a exploração do modelo de três duplicatas de Higgs na física de partículas.

Um olhar sobre como complexos simpliciais direcionados revelam interações complexas.

Um novo método melhora a precisão da modelagem de substitutos usando princípios físicos.

Novos métodos melhoram a análise de ácido sulfúrico aquoso usando técnicas de aprendizagem de máquina.

Uma olhada em como o barulho impacta sistemas através de cadeias de Markov.

Um novo método melhora as estimativas de energia de jatos usando pares de jatos.

Um novo modelo simula o crescimento e o movimento de células epiteliais nos tecidos.

Aprendizado de máquina melhora a precisão na previsão de propriedades químicas usando funcionais de densidade híbridos adaptativos.

Uma nova abordagem pra encontrar partículas além do Modelo Padrão.

Explorando o papel das Redes Neurais Bayesianas na previsão de fluxo turbulento.

Novos modelos melhoram a análise de sistemas complexos por meio de hipergráficos direcionados.

TreeDOX oferece uma abordagem mais simples para prever sistemas caóticos usando dados do passado.

Uma nova abordagem pra comparar matrizes de forma eficaz usando semelhanças estruturais.

As CNNs mostram potencial em extrair parâmetros cosmológicos de dados de lente fraca.

Um olhar sobre como sistemas como redes de energia reagem a mudanças.