宇宙实验室 swMATH ID: 20219 软件作者： E.E.O.Ishida、S.D.P.Vitenti、M.Penna-Lima、J.Cisewski、R.S.de Souza、A.M.M.Trindade、E.Cameron、V.C.Busti，负责货币合作 描述： cosmoabc：通过人口蒙特卡罗近似贝叶斯计算进行的无似然推断。在真实似然函数未知、不可用或计算成本过高的情况下，近似贝叶斯计算（ABC）可以对复杂物理系统进行参数推断。它依赖于模拟数据的正向模拟以及观测目录和合成目录之间的比较。在这里，我们介绍了cosmoabc，一种Python ABC采样器，它采用了原始ABC算法的人口蒙特卡罗（PMC）变体，该算法使用自适应重要性采样方案。该代码非常灵活，可以很容易地与外部模拟器耦合，同时允许合并任意距离和先验函数。作为实际应用的一个示例，我们将cosmoabc与numcosmo库结合起来，并演示了如何使用它来根据星系团数计数的测量值估计宇宙参数的后验概率分布，而无需计算似然函数。cosmoabc是根据PyPI和GitHub上的GPLv3许可发布的，文档可在http://cosmoabc.readthedocs.io/en/latest/ 主页： https://github.com/COINtoolbox/CosmoABC 源代码： https://github.com/COINtoolbox/CosmoABC 相关软件： 天文ABC;作业成本法;科学Py;主持人;蟒蛇;数字宇宙;对;马特普洛特利布;数字Py;科巴亚;PyTorch公司;板状低密度聚乙烯;NECOLA公司;CARPool公司;皮科;CosmoPower公司;斯威夫特;Jupyter公司;多重嵌套;Scikit公司 引用于： 5文件 全部的 前5名17位作者引用 2 杰西·西塞夫斯基-科赫 2 翁贝托·西莫拉 1 Cai，Maxwell X。 1 亚历克斯·科尔 1 朱卡·科兰德 1 拉斐尔·德·苏扎（Rafael S.de Souza）。 1 格罗特斯（Meiert W.Grootes）。 1 迈克尔·古特曼（Michael U。Gutmann）。 1 约瑟夫·迈克尔·希尔贝 1 Emille E.O.石田。 1 乔治·卡拉巴索斯 1 法布里奇奥·雷森 1 本杰明·米勒。 1 弗朗西斯科·纳蒂诺 1 克里斯托夫·威尼格尔 1 塞缪尔·威特。 1 罗伯特·L·沃尔伯特。 4篇连载文章中引用 1 统计计算与模拟杂志 1 宇宙论与天体粒子物理学杂志 1 统计调查 1 贝叶斯分析 在5个字段中引用 5 统计学（62-XX） 2 概率论与随机过程（60-XX） 2 数值分析（65-XX） 2 相对论和引力理论（83至XX） 1 天文学和天体物理学（85-XX） 按年份列出的引文