经验SN swMATH ID: 38615 软件作者： Holoien T.W.S.、Marshall P.J.、Wechsler R.H。 描述： 经验SN：使用XD高斯混合模型对观测到的超新星/寄主星系种群进行重新采样。我们描述了用Python编写的两个新的开源工具，用于执行极端反褶积高斯混合建模（XDGMM），并使用条件模型对观测到的超新星和宿主星系种群重新采样。XDGMM是一个新的程序，它使用高斯混合来使用极端反褶积（XD）算法对噪声数据进行密度估计。此外，它还具有其他XD工具中没有的功能。它允许用户在AstroML和Bovy等人的拟合方法之间进行选择，并与scikit-learn机器学习算法兼容。最重要的是，它允许用户根据参数子集的已知值来调整模型。这使得用户能够基于以其他参数的已知值为条件的模型来产生能够预测未知参数的工具。EmpiriciSN是该功能的一个示例性应用，可用于将XDGMM模型拟合到观测到的超新星/宿主数据集，并使用基于观测到的宿主属性的模型预测可能的超新星体参数。它主要用于基于经验星系特性的LSST数据模拟，以模拟真实的超新星。 主页： https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-3881/aa68a1 依赖项： 蟒蛇 相关软件： AlexNet公司;风扇;贝叶斯派;Matlab公司;张量流量.jl;动态链接库;多元统计.jl;图像项目几何.jl;最近邻居.jl;PRMLT公司;金属头.jsl;LightNLP.jl公司;BAMSE公司;毛茸茸的;灵沃;千帕x3;pyG群集;Gmm流量.jl;LIBSVM.jl银行;英国标准协会 引用于： 1文件 全部的 前5名6位作者引用 1 萨尔瓦多科莫 1 高、开封 1 霍，泽南 1 梅，刚 1 弗朗西斯科·皮夏利 1 屠敬之 连载1篇 1 计算机科学评论 在1个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文