平壤（pyhf） swMATH ID: 38786 软件作者： 卢卡斯·海因里希；马修·费克特；乔登·斯塔克；克莱默 描述： pyhf：HistFactory统计模型的pure-Python实现。高能物理（HEP）数据的统计分析依赖于量化观测碰撞事件与理论预测的兼容性。它们之间的关系通常在描述数据x给定模型参数φ的概率的统计模型f（x|φ）中形式化。给定观测数据，似然L（φ）作为推断参数φ的基础。对于基于装箱数据（直方图）的测量，HistFactory统计模型系列（Cranmer等人，2012）已广泛用于标准模型测量（ATLAS Collaboration，2013）以及新物理搜索（ATLAS-Collaborate，2018）。pyhf是HistFactory模型规范的纯Python实现，并实现了一种声明性的纯文本格式，用于描述基于HistFactor的可能性，其目标是在HEPData等分析数据存储库中进行重新解释和长期保存（Maguire等人，2017）。pyhf的源代码已与链接的DOI一起存档在Zenodo上：（Heinrich、Lukas和Feickert、Matthew和Stark、Giordon，2020）。在撰写本文时，pyhf的最新版本是v0.5.4。 主页： https://pyhf.readthedocs.io/en/v0.6.1/ 源代码： https://github.com/scikit-hep/pyhf 依赖项： 蟒蛇 关键词： 高能物理学；水电站；HistFactory统计模型；蟒蛇；开源软件杂志；HEPData公司；平壤（pyhf） 相关软件： 蟒蛇；适合房间；SigCorr公司；pyBumpHunter公司；HEPData公司；历史工厂；S模型；日本宇宙航空公司；PyTorch公司；TensorFlow公司；科学Py；数字Py 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 pyhf：HistFactory统计模型的pure-Python实现链接卢卡斯·海因里希；马修·菲克特；乔登·斯塔克；克莱默 2021