Die bayessche Schrumpfung ist ein statistischer Ansatz, der unter Einbeziehung von Vorwissen Parameter in komplexen Modellen optimiert und Unsicherheiten reduziert. In der Materialwissenschaft findet dieser Ansatz Anwendung, um Datenanalysen zu verfeinern und zuverlässige Vorhersagen über Materialverhalten zu treffen.