多巢

MultiNest：一个用于宇宙学和粒子物理的有效且健壮的贝叶斯推理工具。我们将介绍我们的多模式嵌套采样算法的进一步开发和首次公开发行，称为MultiNest。这一贝叶斯推理工具计算证据，与相关的误差估计，并产生后验样本从分布，可能包含多个模式和显着（曲线）退化在高维。与Feroz&Hobson提出的原始算法相比，本文提出的新算法在采样效率和鲁棒性方面有了进一步的实质性改进，该算法在广泛的天体物理推断问题中明显优于现有的马尔可夫链蒙特卡罗方法。通过对两个玩具问题和一个宇宙学推理问题的应用，证明了多巢算法的准确性和经济性，重点是将香草∧冷暗物质模型扩展到包括空间曲率和暗能量的变化状态方程。MultiNest软件是使用MPI完全并行化的，它包括一个到cosmoc的接口，可以在http://www.mrao.cam.ac.uk/software/multinest/。它也将作为SuperBayeS软件包的一部分发布，用于分析粒子物理的超对称理论http://www.superbayes.org。

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zbMATH中的参考文献（参考文献39条)

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  1. Johannes Buchner:Bayesian X射线分析（BXA）v4.0（2021）不是zbMATH
  2. Johannes Buchner:UltraNest—一个健壮的、通用的贝叶斯推理引擎（2021）不是zbMATH
  3. 卡洛尼，S。；法蒂本，L。；法拉利，M。；麦克莱纳汉，R.G。；相对论定位（Pinp2020）
  4. jamesr.Paynter:PyGRB：纯Python伽马射线爆发分析包（2020）不是zbMATH
  5. joshuag.Albert:JAXNS：基于JAX的高性能嵌套采样包（2020）阿尔十四
  6. 庞贝，埃米利娅；福尔摩斯，克里斯；Łatuszynski，Krzysztof：面向多模式分布的自适应MCMC框架（2020）
  7. 阿萨迪、尔凡；海恩斯，P.斯蒂芬；哈夫特卡，拉斐尔T。；Tootkaboni，Mazdak:关于减少材料模型不确定性的试验数据的价值：计算框架和球形压痕的应用（2019）
  8. 陈曦；霍布森，迈克尔；达斯，萨普塔希；Gelderblom，Paul:使用后验重划分提高嵌套抽样的效率和稳健性（2019）
  9. 爱德华希森；汉德利，威尔；霍布森，迈克尔；Anthony Lasenby:动态嵌套抽样：参数估计和证据计算的改进算法（2019）
  10. 黄国元；周舜：电动车质量无菌中微子对无中微子双β衰变的影响：贝叶斯分析（2019）
  11. Joshua S Speagle:dynesty:用于估计贝叶斯后验和证据的动态嵌套抽样包（2019）阿尔十四
  12. 桑吉内蒂，吉多（编辑）；Huynh Thu，V'n Anh（编辑）：基因调控网络。方法和方案（2019年）
  13. 布伦顿布鲁尔；Daniel Foreman Mackey:DNest4:C++和Python中的扩散嵌套采样（2018）不是zbMATH
  14. Edward Higson:dyPolyChord:PolyChord动态嵌套采样（2018）不是zbMATH
  15. Edward Higson、Will Handley、Mike Hobson、Anthony Lasenby:nestcheck：嵌套抽样计算的诊断测试（2018）阿尔十四
  16. 爱德华希森；汉德利，威尔；霍布森，迈克；Lasenby，Anthony:嵌套抽样参数估计中的抽样误差（2018）
  17. 欧尔森，汤米；Pernow，Marcus:在非超对称SO（10）模型中运行费米子观测值（2018）
  18. 阿库拉，苏吉特；巴尔萨斯，Csaba；邓恩，利亚姆；White，Graham:（\mathbbZ_3）-不变NMSSM中的弱电性baryogenesis（2017）
  19. 阿萨迪、尔凡；Heyns，P.Stephan:塑性模型表征中贝叶斯推理的计算框架（2017）
  20. 迪恰拉，斯特凡诺；福莉，安德鲁；弗雷泽，肖恩；马佐，卡罗；马尔佐拉，卢卡；雷达尔，马尔蒂；Christian Spethmann：《最小风味变化（Z^\prime）模型和μ介子（g-2）（RúK^\ast）测量后（2017年）