Intermittency-Driven Turbulence Cascade Memory Extends the Markov-Einstein Coherence Length Beyond the Canonical Estimate
通过对高雷诺数各向同性湍流的直接数值模拟发现，受间歇性驱动的湍流级联记忆长度显著超过了传统的马尔可夫估计值，这意味着现有的级联福克-普朗克方程及涨落定理分析需要引入基于振幅依赖性的非马尔可夫修正。
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331 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。
A phase transition in monetary function explains expansion without inflation
本文提出货币功能存在“相变”机制，通过将货币分为再生产、消费与储备三个功能维度，解释了为何日本等国在货币扩张期间由于新增货币主要进入储备领域（而非流通领域）而未引发消费品通胀。
Information bottleneck for learning the phase space of dynamics from high-dimensional experimental data
本文提出了一种名为 DySIB 的方法，通过在潜空间中最大化过去与未来观测值之间的预测互信息并惩罚表示复杂度，实现了从高维实验视频数据中直接学习并恢复出具有物理可解释性的低维动力学相空间表示。
Universal Network Generation Model via Exponential Probabilistic Growth and Vari-linear Preferential Attachment
本文提出了一种结合指数概率增长与变线性优先连接机制的通用网络生成模型，通过统一解释多种经典网络特性，实现了比传统方法更全面、准确且具高解释性的真实世界网络模拟。
Long-Range Correlated Random Matrices
本文通过引入长程关联渗流模型，研究了矩阵元素间的幂律相关性如何影响随机矩阵的特征值统计与谱密度，并揭示了在临界指数 处发生的从重尾分布向半圆律过渡的统计特性转变。
Spectral-Domain Local Statistics with Missing-Data Support for Cartesian and Polar Grids
本文提出了一种结合边界感知频谱算子（如 DCT 和 RFFT）的方法，用于在存在缺失数据的笛卡尔与极坐标网格上，稳定且准确地计算局部统计量（均值、方差等）。
Precision Measurements of Higgs Hadronic Decay Modes at the FCC-ee
该研究展示了在 FCC-ee 对撞机上利用 IDEA 探测器，通过联合拟合希格斯玻色子产生与强子衰变过程（包括 $ZHb\bar{b}, c\bar{c}, ggH\rightarrow s\bar{s}$ 的探测灵敏度，从而为验证奇异夸克汤川耦合提供了关键依据。
Kitchen Sink Anomaly Detection
该论文通过引入新的模拟信号基准和高维且模型无关的“大杂烩”可观测变量集（结合能量流多项式与子喷注变量），显著提升了异常检测的灵敏度，并证明了基于属性袋装的集成方法能在大幅降低训练成本的同时保持相当的性能。
Percolation Critical Probability of Aperiodic Smith Hat tile(1, )
本文利用蒙特卡洛模拟，首次确定了由 8 个风筝组成的史密斯帽非周期单瓦（Smith Hat tile）在边渗流和其对偶图点渗流下的临界概率阈值。
Assessing Emulator Design and Training for Modal Aerosol Microphysics Parameterizations in E3SMv2
该研究通过系统考察架构复杂度与变量归一化等关键设计选择，验证了在有效缩放和收敛条件下，采用适度规模的简单前馈神经网络即可在 E3SMv2 模型中高精度地模拟晴空条件下的 MAM4 气溶胶微物理过程，为科学机器学习在大气物理参数化中的应用提供了实践指导。