Dara: Automated multiple-hypothesis phase identification and refinement from powder X-ray diffraction
本文介绍了 Dara（数据驱动的自动化里特沃尔德分析）框架，该框架通过自动化多相组合的穷举搜索与鲁棒性精修，有效解决了粉末 X 射线衍射图谱中多相体系解析困难及人工依赖度高的问题，从而提升了复杂材料表征的可靠性并推动自驱动材料发现的发展。
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261 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。
Basis Function Dependence of Estimation Precision for Synchrotron-Radiation-Based Mössbauer Spectroscopy
本文提出了一种基于贝叶斯估计的方法来评估同步辐射穆斯堡尔谱的测量精度，从而能够自动选择最佳测量窗口，使谱线中心位移的测定精度比传统洛伦兹函数拟合方法提高了三倍以上。
Assimilative Causal Inference
本文提出了一种名为“同化因果推断”（ACI）的新框架，该方法利用贝叶斯数据同化技术逆向追踪观测效应以识别复杂高维系统中的瞬时动态因果关系，无需观测潜在原因即可实现在线因果角色追踪并界定影响范围，特别适用于分析具有间歇性和极端事件的复杂系统。
Amortized Inference of Multi-Modal Posteriors using Likelihood-Weighted Normalizing Flows
本文提出了一种利用似然加权重要性采样训练正态化流的新型技术，用于无需后验训练样本即可高效推断高维逆问题中的理论参数，并发现通过初始化与目标模式数量匹配的 Gaussian Mixture Model 作为基础分布，能有效解决标准单模态分布无法捕捉多模态后验中不连通支持的问题，从而显著提升重建保真度。
CNN on `Top': In Search of Scalable & Lightweight Image-based Jet Taggers
该论文提出了一种结合全局特征的轻量级 EfficientNet 架构，旨在以较低的计算成本实现与 Transformer 和图神经网络相媲美的顶夸克喷注标记性能，并揭示了全局特征对提升精度及降低模型复杂度的重要性。
A simple tool for weighted averaging of inconsistent data sets
本文介绍了一种基于贝叶斯统计的简单工具，通过将输入不确定度视为真实不确定度的下限并采用具有平滑拖尾的似然函数，有效解决了不一致数据集的加权平均难题，并通过多个关键物理常数和粒子属性的案例验证了其鲁棒性，同时提供了免费的 Python 实现库。
Hyperbolic embedding of multilayer networks
本文提出了一种新颖的双曲嵌入框架，能够生成支持异构节点集和层间连接的特定层双曲嵌入，在保留全局多层结构的同时有效捕捉社区特征，并在合成数据与真实脑网络分析中展现出优于传统独立分层方法的性能。
GollumFit: An IceCube Open-Source Framework for Binned-Likelihood Neutrino Telescope Analyses
本文介绍了 GollumFit，这是一个专为中微子望远镜（特别是 IceCube）设计的开源框架，能够高效地对包含数十个干扰参数的分箱似然分析进行建模与拟合。
A Practical Guide to Unbinned Unfolding
本文汇集了多位粒子物理实验研究者的实践经验，为利用机器学习技术对高能物理数据进行无分箱反演（unbinned unfolding）以消除探测器畸变、提升分析维度与灵活性提供了实用指南。
Lepton energy scale and resolution corrections based on the minimization of an analytical likelihood: IJazZ2.0
本文介绍了一种基于解析似然函数最大化的新方法（IJazZ2.0），用于利用 Drell-Yan 事件精确测定轻子能量刻度与分辨率修正，该方法通过避免随机数卷积实现全微分计算，显著提升了计算效率与数值稳定性，并成功扩展至光子能量测量。