Constraining cubic and f(P) gravity models with linear regression using RANSAC and polynomial regression
Diese Studie untersucht kubische und f(P)-Gravitationsmodelle unter Verwendung von linearer Regression mit RANSAC und polynomischer Regression neu und zeigt auf, dass die polynomische Regression sowohl die theoretischen Modelle als auch bisherige Ansätze des maschinellen Lernens übertrifft, indem sie vergleichbare Alpha-Abweichungen zu den Beobachtungsdaten erreicht.