ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-21
Вероятностное устранение шума для надёжного извлечения сигналов в спектроскопии
Оригинальное название: Probabilistic denoising for reliable signal extraction in spectroscopy
Авторы представляют вероятностный фреймворк устранения шума, который одновременно извлекает из зашумлённых данных очищенные сигналы и поэлементные предиктивные неопределённости. Применительно к данным трёхмерной фотоэлектронной спектроскопии с угловым разрешением модель надёжно восстанавливает спектральные особенности купратного сверхпроводника из пуассоновски распределённого шума со средним значением всего 0.02 электрона на воксель. Предсказанные неопределённости могут быть перенесены в анализ сверхпроводящей щели для количественного извлечения параметров с научно осмысленными планками погрешностей, а подход также успешно распространяется на двумерные данные рентгеновской дифракции.