Прогнозирование болезни Альцгеймера: новый взгляд на изменения мозга
Исследователи разработали инновационную модель для предсказания развития болезни Альцгеймера, анализируя динамику изменений в мозге с помощью передовых методов машинного обучения.
Наука
Генетический код материалов: раскрываем связи между структурой и свойствами
![Для семейства кубических перовскитов [latex]A_2BB'O_6[/latex] разработана трехмерная карта, связывающая состав с параметром решетки [latex]a_0[/latex], определяемым моделью SISSO (уравнение 1), где координаты [latex]d_1[/latex], [latex]d_2[/latex] и [latex]d_3[/latex] задаются аналитическими функциями (уравнения 2-4), а предсказания модели визуализируются цветовой шкалой, при этом сопоставление всех возможных материалов с обучающей выборкой, окрашенной в соответствии с расчетами DFT-PBEsol для [latex]a_0[/latex], позволяет идентифицировать стабильные составы, очерченные серыми поверхностями, формирующими выпуклую оболочку.](https://arxiv.org/html/2604.08122v1/x1.png)
Новый подход, сочетающий символьную регрессию и анализ чувствительности, позволяет выявить ключевые факторы, определяющие свойства материалов.
Кластерный анализ: новый подход к выявлению скрытых закономерностей
Исследование предлагает гибкую статистическую модель для поиска групп в данных, не требующую предварительной разметки.
Гибкое моделирование зависимостей: новый подход к регрессии плотности
В статье представлен байесовский метод для анализа многомерных данных, позволяющий выявлять сложные взаимосвязи между переменными и строить интерпретируемые модели.
Хаос и порядок в плазме: исследование стохастической EMHD-системы
Новая работа посвящена математическому анализу поведения трехмерной системы электрон-магнитной гидродинамики под воздействием случайных флуктуаций и диссипации.