An Attention-Based Stochastic Simulator for Multisite Extremes to Evaluate Nonstationary, Cascading Flood Risk
该论文提出了一种结合注意力机制模拟检索与随机生成的多站点洪水模拟框架，能够生成考虑年际至年代际气候变率的时空相干洪水情景，从而填补了现有工具在评估非平稳级联洪水风险以支持保险与金融规划方面的关键空白。
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252 篇论文
物理学中的数据分析和计算模拟正以前所未有的速度重塑我们对自然规律的理解。这一领域不再仅仅依赖传统的实验室测量，而是通过处理海量观测数据，揭示出宇宙从微观粒子到宏观星系中隐藏的复杂模式。
在 Gist.Science，我们直接从 arXiv 获取该领域的最新预印本，并为您精心处理每一份新发布的论文。无论是通俗易懂的科普解读，还是深入严谨的技术摘要，我们都致力于让前沿的物理数据分析成果变得触手可及。
下方为您呈现该分类下最新的精选论文，助您快速把握数据驱动物理学的最新脉搏。
On the use of the Derivative Approximation for Likelihoods for Gravitational Wave Inference
该论文通过全面比较 Fisher 矩阵、传统 MCMC 及导数近似似然法（DALI），证实了 DALI 方法能以显著更低的计算成本实现高精度的引力波参数后验推断，并发布了集成自动微分等先进功能的开源代码 GWDALI v1.0。
The High W Challenge: Robust Neutrino Energy Estimators for LArTPCs
本文提出了一种基于末态强子不变质量（）的新型中微子能量估算器，旨在解决液氩时间投影室（LArTPC）在浅层与深层非弹性散射过渡区的测量挑战，研究发现该估算器在应对模型失配时具有最小的偏差和卓越的稳定性，尽管其能量分辨率略逊于理想模型下的其他方法，但为未来 LArTPC 振荡分析中多种估算器的联合使用提供了重要依据。
Physics-driven Comparative Analysis of Various Statistical Distance Metrics and Normalizing Functions
本文利用氪 -83 同位素衰变产生的电子和光子事件数据，系统比较了包括海林格距离、沃瑟斯坦距离等在内的多种统计距离度量及归一化函数，评估了参数估计在不同样本量、离散化长度和归一化条件下的稳定性，并提出了归一化函数应具备的性质。
General aspects of internal noise in spiking neural networks
该研究通过对比分析发现，作用于膜电位的乘性噪声对脉冲神经网络性能损害最大，而采用 Sigmoid 预滤波策略将输入限制为正区间后，输入电流中的加性噪声成为主要干扰源，且网络对常见噪声表现出更强的鲁棒性。
Cross-Domain Transfer with Particle Physics Foundation Models: From Jets to Neutrino Interactions
该研究表明，在多种高能碰撞数据上预训练的 OmniLearned 基础模型能够有效迁移至几 GeV 能区的固定靶中微子实验，在能量回归和末态分类任务中均优于从头训练的模型，证明了粒子物理基础模型具备跨越能量尺度、探测器技术和物理过程的泛化能力。
The parenthood effect in urban mobility
该研究利用美国人口普查数据，揭示了婚姻和育儿等重大生活事件如何重塑城市出行模式，指出不同城市对单身、已婚及有子女家庭的适应性存在显著差异，从而倡导城市规划应摒弃“一刀切”模式，转而采取针对多样化人口需求的定制化策略。
Hierarchical Maximum Likelihood Estimation for Time-Resolved NMR Data
本文提出了一种基于贝叶斯分层模型的层次化最大似然估计方法，用于解决超极化核磁共振时间分辨数据的定量分析问题，该方法通过全数据优化和不确定性内禀传播，在精度和效率上均优于传统的两阶段处理及傅里叶变换方法，并成功应用于高场核磁共振与金刚石氮 - 空位中心检测的实验验证。
Graph-based Summary Statistics for Revealing the Stochastic Gravitational Wave Background in Pulsar Timing Arrays
该研究提出了一种基于脉冲星计时残差构建关联图的方法，通过分析平均聚类系数和边权波动等图论统计量来探测纳赫兹频段的随机引力波背景，并在 NANOGrav 15 年数据中发现了约 2.3 的弱证据，同时验证了该方法在参数估计上的高精度潜力。
Data-Driven Automated Identification of Optimal Feature-Representative Images in Infrared Thermography Using Statistical and Morphological Metrics
本文提出了一种无需先验缺陷位置信息的数据驱动方法，通过结合混合均匀性指数、代表性基本面积和总变差能量三个统计与形态学指标，实现了红外热成像序列中缺陷代表性图像的高效自动识别。