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🔭 astrophysics

UHECR doublets and their conditional association with nearby radio galaxies

Lo studio propone un nuovo metodo di ricerca spatiotemporale applicato ai dati dell'Osservatorio Pierre Auger, identificando una correlazione statisticamente significativa (5,8 σ\sigma) tra i multipletti di raggi cosmici ultra-energetici e le galassie radio, con un particolare contributo della regione di Fornax A come potenziale acceleratore di nuclei pesanti.

Victor Barbosa Martins2026-04-28✓ Author reviewed ⓘ
🌀 nonlinear sciences

Non-Floquet oscillations of a parametrically driven rigid planar pendulum

Lo studio esamina le oscillazioni di un pendolo piano smorzato sottoposto a guida parametrica, identificando un nuovo tipo di oscillazione non-Floquet che si manifesta in regioni di stabilità previste dall'analisi di Floquet e caratterizzata da periodi multipli di quello di guida e da una peculiare relazione tra le frequenze nello spettro di potenza.

Rebeka Sarkar, Krishna Kumar, Sugata Pratik Khastgir2026-04-27✓ Author reviewed ⓘ
🌀 pattern formation

Impurity localization, and collision properties of symbiotic dark-bright solitons in superfluid-impurity system

Questo articolo investiga la dinamica di un condensato di Bose-Einstein binario bidimensionale nel limite di impurità, dimostrando che le interazioni repulsive inter- e intra-componente consentono la formazione di solitoni dark-bright stabili e simbiotici la cui esito di collisione (fusione o repulsione) è determinato dalle loro fasi relative.

Dileep K, S Murugesh2026-04-27✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

Is K-fold cross validation the best model selection method for Machine Learning?

Il paper propone un nuovo criterio statistico chiamato K-fold CUBV, basato su limiti superiori del rischio reale e disuguaglianze di concentrazione, per superare i limiti della convalida incrociata K-fold tradizionale nella selezione dei modelli di machine learning, riducendo i falsi positivi e fornendo stime di rischio più robuste su dataset piccoli ed eterogenei.

Juan M Gorriz, R. Martin Clemente, F Segovia, J Ramirez, A Ortiz, J. Suckling2026-04-24✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Beyond Land Surface Temperature: Explainable Spatial Machine Learning Reveals Urban Morphology Effects on Human-Centric Heat Stress

Questo studio dimostra che la temperatura superficiale terrestre (LST) non è un indicatore sufficiente per valutare lo stress termico umano, utilizzando modelli di machine learning spiegabile per rivelare come la morfologia urbana, in particolare il fattore di vista del cielo (SVF), influenzi in modo determinante l'indice UTCI rispetto alla sola LST.

Yuan Wang, Shengao Yi, Xiaojiang Li, Pengyuan Liu, Zhiwei Yang, Ronita Bardhan, Rudi Stouffs2026-04-24✓ Author reviewed ⓘ