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43 Arbeiten

Towards Efficient and Stable Ocean State Forecasting: A Continuous-Time Koopman Approach

Die Studie zeigt, dass der Continuous-Time Koopman Autoencoder (CT-KAE) als leichtgewichtiges Ersatzmodell für die langfristige Vorhersage von Ozeanzuständen in einem zweischichtigen quasigeostrophischen System eine stabile und effiziente Alternative zu autoregressiven Transformer-Baselines darstellt, indem er nichtlineare Dynamiken in einen linearen latenten Raum projiziert und dabei über lange Zeiträume hinweg stabile Fehlerwachstumsraten sowie konsistente großskalige Statistiken gewährleistet.

Rares Grozavescu, Pengyu Zhang, Mark Girolami, Etienne MeunierMon, 09 Ma🔬 physics.app-ph

Global Abiotic Sulfur Cycling on Earth-like Terrestrial Planets

Die Studie stellt ein Open-Source-Modell vor, das den abiotischen Schwefelkreislauf auf erdähnlichen Planeten simuliert und zeigt, dass das Fehlen mikrobieller Stoffwechselprozesse zu einem deutlich anderen chemischen Profil der Meeresablagerungen führt, gekennzeichnet durch einen um zwei Größenordnungen höheren Sulfatgehalt und einen um vier Größenordnungen niedrigeren Sulfidgehalt im Vergleich zur heutigen Erde.

Rafael Rianço-Silva, Javed Akhter Mondal, Matthew A. Pasek, Henry Jurney, Marcos Jusino-Maldonado, Henderson James CleavesMon, 09 Ma🔭 astro-ph

Ensemble Graph Neural Networks for Probabilistic Sea Surface Temperature Forecasting via Input Perturbations

Diese Studie zeigt, dass Ensemble-Graph-Neural-Networks für die probabilistische Vorhersage der Meeresoberflächentemperatur durch räumlich kohärente Eingangsstörungen (z. B. Perlin-Rauschen) eine gut kalibrierte Unsicherheitsquantifizierung erreichen, ohne zusätzliche Trainingskosten zu verursachen.

Alejandro J. González-Santana, Giovanny A. Cuervo-Londoño, Javier SánchezMon, 09 Ma🤖 cs.AI

Enhanced Seismicity Monitoring in the Rapid Scientific Response to the 2025 Santorini Crisis

Diese Studie beschreibt den Einsatz eines Deep-Learning-Workflows zur Erfassung der 2025er seismischen Unruhe zwischen Santorin und Amorgos, wodurch die Erdbebenkatalogisierung von 4.000 auf 80.000 Ereignisse gesteigert wurde und ein bisher einzigartiges, fluidgetriebenes vulkanisch-tektonisches Schwarmbebenmuster mit einem dritten tiefen Magmakörper unter der Insel Anydros identifiziert werden konnte.

Margarita Segou, Foteini Dervisi, Xing Tan, Rajat Choudhary, Patricia Martínez-Garzón, Francesco Scotto di Uccio, Gregory Beroza, Genny Giacomuzzi, Claudio Chiarabba, Wayne Shelley, Stephanie Prejean, Jeremy Pesicek, John J. Wellik, Marco Bohnhoff, David Pyle, Costas Synolakis, Tom Parsons, Athanassios Ganas, William Ellsworth, Brian Baptie, Gaetano Festa, Piero Poli, Warner MarzocchiFri, 13 Ma🔬 physics

Linearised versus Nonlinear Estimates of Uncertainty in Full Waveform Inversion

Die Studie zeigt, dass zwar sowohl lineare als auch nichtlineare Methoden in der Bayes'schen Full-Waveform-Inversion die mittleren Modelle genau rekonstruieren können, jedoch nichtlineare Verfahren für präzise Unsicherheitsabschätzungen und abgeleitete geologische Eigenschaften unerlässlich sind, da lineare Ansätze durch die Linearisierung der Wellenphysik zu verzerrten Unsicherheitsstrukturen und ungenauen Datenanpassungen führen.

Xuebin Zhao, Andrew CurtisFri, 13 Ma🔬 physics

A Decade of Generative Adversarial Networks for Porous Material Reconstruction

Diese Übersichtsarbeit analysiert die Entwicklung und Anwendung von Generative Adversarial Networks (GANs) zur digitalen Rekonstruktion poröser Materialien im Zeitraum von 2017 bis 2026, kategorisiert die Architekturen in sechs Klassen und hebt signifikante Fortschritte bei Genauigkeit und Volumen auf, während sie gleichzeitig verbleibende Herausforderungen wie Recheneffizienz und strukturelle Kontinuität identifiziert.

Ali Sadeghkhani, Brandon Bennett, Masoud Babaei, Arash RabbaniFri, 13 Ma🔬 cond-mat.mtrl-sci

Phase variance as a seismic quality-control attribute

Die Studie stellt die Phasenvarianz als ein neues, automatisiertes Qualitätskontrollattribut vor, das mithilfe von Kreisstatistik die lokale Phasendispersion in seismischen Daten frequenzabhängig quantifiziert, um die Zuverlässigkeit der Phaseninformation zu bewerten und so die Bandbreitenbestimmung sowie phasenempfindliche Verfahren wie AVO und Full-Waveform-Inversion zu unterstützen.

Akshika Rohatgi, Andrey Bakulin, Sergey Fomel2026-03-06🔬 physics

Global versus local internal-external field separation on the sphere: a Hardy-Hodge perspective

Die Arbeit zeigt mittels einer Hardy-Hodge-Zerlegung, dass eine eindeutige Trennung von inneren und äußeren Magnetfeldern auf der Kugel bei nur regionalen Daten ohne zusätzliche Annahmen nicht möglich ist und selbst unter der geophysikalisch plausiblen Annahme einer quellenfreien äußeren Schale eine solche Trennung zwar eindeutig, aber hochgradig instabil wird.

X. Huang, C. Gerhards, Z. Ren2026-03-06🔬 physics

Quantifying Salt Precipitation During CO2 Injection: How Flow Rate, Temperature, and Phase State Control Near-Wellbore Crystallization

Diese Studie nutzt hochauflösende Mikrofluidik-Experimente, um nachzuweisen, dass der Phasenzustand (flüssig, gasförmig, überkritisch) und die Strömungsgeschwindigkeit die Verdampfungsraten und die Salzkristallisation bei der CO₂-Injektion dominieren, wobei überkritisches CO₂ die schnellste Verdampfung und die höchste Kristallisationseffizienz aufweist, was für die Vorhersage von Injizierbarkeitsverlusten in geologischen Speichern entscheidend ist.

Karol M. Dąbrowski, Mohammad Nooraiepour, Mohammad Masoudi2026-03-06🔬 physics

Exploring the conditions conducive to convection within the Greenland Ice Sheet

Die Studie zeigt durch numerische Modellierung, dass Konvektion für die Entstehung großräumiger plume-artiger Strukturen im grönländischen Eisschild verantwortlich ist und dass weicheres Eis in Nordgrönland zu einer deutlich reduzierten basalen Gleitung führt, was die Unsicherheiten bei Projektionen des zukünftigen Eisschildmassenhaushalts verringern könnte.

Robert Law, Andreas Born, Philipp Voigt + 2 more2026-03-05🔬 physics

GreenPhase: A Green Learning Approach for Earthquake Phase Picking

Die Studie stellt GreenPhase vor, ein effizientes und interpretierbares Deep-Learning-Modell auf Basis des Green-Learning-Rahmens, das ohne Backpropagation auskommt und durch eine mehrstufige Auflösungsarchitektur bei der Erdbebenphasenbestimmung sowohl hohe Genauigkeit als auch eine um 83 % reduzierte Rechenkomplexität im Vergleich zu aktuellen State-of-the-Art-Modellen erreicht.

Yixing Wu, Shiou-Ya Wang, Dingyi Nie + 5 more2026-03-05🤖 cs.AI

High Resolution Microscopy and Raman Spectroscopic Studies on the Freshest Mukundpura Meteorite, Rajasthan, India: Presence of Nanodiamond

Die Studie des am 6. Juni 2017 in Rajasthan gefallenen Mukundpura-Meteoriten identifiziert mittels Hochauflösungsmikroskopie und Raman-Spektroskopie erstmals Nanodiamanten und graphitischen Kohlenstoff in diesem seltenen CM2-Kohlenstoffchondriten und bestätigt zudem einen hohen Iridiumgehalt, der auf meteoritische Einschläge als Ursache von Massenaussterben hindeutet.

D. Chandrasekharam, U. Govind, R. P. Tripathi + 4 more2026-03-05🔬 cond-mat.mtrl-sci

Superhydrophobic Sand Mulch Shifts Soil Evaporation from Temperature-Controlled to Diffusion-Limited Regimes

Die Studie zeigt, dass eine superhydrophobe Sandschicht als Mulch die Bodenverdunstung in ariden Regionen um bis zu 83 % reduziert, indem sie den Verdunstungsmechanismus von einem temperaturgesteuerten in einen diffusionslimitierten Regime verschiebt und dabei unerwartet die Verdunstungsraten feinkörniger Böden unter die von grobkörnigen Böden drückt.

Amr Al-Zu'bi, Muhammad Subkhi Sadullah, Jiaqi Zheng + 3 more2026-03-05🔬 cond-mat.mtrl-sci