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「physics.data-an」カテゴリーアーカイブ
Inferring physical laws by artificial intelligence based causal models
要約 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の進歩により、科学研究に多くの道 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.data-an, quant-ph
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Generalizing to new geometries with Geometry-Aware Autoregressive Models (GAAMs) for fast calorimeter simulation
要約 衝突生成物に対するシミュレートされた検出器応答の生成は、素粒子物理学におけ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det
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Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods
要約 多状態ベネット許容比 (MBAR) 法は、熱力学的状態の自由エネルギーを計 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, physics.data-an, stat.AP
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Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods
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カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, physics.data-an, stat.AP
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A generalized likelihood-weighted optimal sampling algorithm for rare-event probability quantification
要約 この研究では、与えられた入力確率と高価な関数評価を使用して、入力から応答 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.RO, physics.data-an
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Analyze Mass Spectrometry data with Artificial Intelligence to assist the understanding of past habitability of Mars and provide insights for future missions
要約 この論文は、古代火星の居住可能性の可能性を検出するための質量分析データに対 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.EP, cs.AI, cs.CV, cs.LG, physics.data-an
Analyze Mass Spectrometry data with Artificial Intelligence to assist the understanding of past habitability of Mars and provide insights for future missions はコメントを受け付けていません
Reproducing Bayesian Posterior Distributions for Exoplanet Atmospheric Parameter Retrievals with a Machine Learning Surrogate Model
要約 TauRex などの典型的な検索ソフトウェアを使用して、通過惑星の透過スペ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.LG, physics.data-an
Reproducing Bayesian Posterior Distributions for Exoplanet Atmospheric Parameter Retrievals with a Machine Learning Surrogate Model はコメントを受け付けていません
Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and Remote Sensing — A Review
要約 過去数十年間に、広範囲にわたる浸食現象の顕著な発現が世界中で研究されました … 続きを読む
カテゴリー: 74Lxx, 86-01, 91B05, cond-mat.dis-nn, cs.CV, J.2, physics.data-an, physics.geo-ph
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ELUQuant: Event-Level Uncertainty Quantification in Deep Inelastic Scattering
要約 物理現象イベントレベルでの詳細な不確実性定量化 (UQ) のために、乗法正 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, nucl-ex, physics.data-an, stat.ML
ELUQuant: Event-Level Uncertainty Quantification in Deep Inelastic Scattering はコメントを受け付けていません
A Neural Scaling Law from Lottery Ticket Ensembling
要約 ニューラル・スケーリング則(NSL)とは、モデルの性能がスケールとともに向 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
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