贝叶斯分析代码
项目描述
- 来源：
- 文档：
- 执照：
LGPL + 强制错误报告尽快 + 使用它的出版物的强制arXiv'ing（见LICENCE.txt例外）。该文档在GFDL下获得许可。
- 电子邮件列表：
https://cosmocoffee.info/cobaya/ -注册重要错误并发布公告！
- 支持：
对于一般支持，CosmoCoffee；对于错误和问题，请使用问题跟踪器。
- 安装：
pip install cobaya --upgrade（见安装说明；一般不要克隆）
Cobaya（代码为bay esian a nalysis ，西班牙语为豚鼠）是一个用于采样和统计建模的框架：它允许您使用一系列蒙特卡罗采样器（包括来自CosmoMC的高级 MCMC 采样器）探索任意先验或后验，以及高级嵌套采样器PolyChord）。可以使用GetDist分析采样结果。它支持 MPI 并行化（以及很快使用 Docker/Shifter 和 Singularity 的 HPC 容器化）。
它的作者是耶稣托拉多和安东尼刘易斯。一些想法和代码片段已经改编自其他代码（例如，Antony Lewis和贡献者的 CosmoMC，以及J. Lesgourgues和B. Audren的Monte Python）。
Cobaya从一开始就被认为是高度且轻松可扩展的：无需接触cobaya的源代码，您就可以定义自己的先验和可能性，创建新参数作为其他参数的函数……
虽然cobaya是一个通用统计框架，但它包括与宇宙学理论代码（CAMB和CLASS）和宇宙学实验可能性（普朗克、Bicep-Keck、SDSS 等即将推出）的接口。所有这些外部模块都包含自动安装程序。您还可以将cobaya简单地用作宇宙模型和可能性的包装器，并将其集成到您自己的采样器/管道中。
大多数宇宙学可能性的接口对于使用哪个理论代码来计算可观测值是不可知的，这有助于这些代码之间的比较。这些接口也与参数无关，因此使用您自己修改过的理论代码和可能性版本不需要额外编辑cobaya的源代码。
如何引用我们
如果您使用cobaya，请引用其预印本arXiv:2005.05290及其 ASCL 记录ascl:1910.019。
要正确引用您使用的包（采样器、理论代码、可能性），只需运行脚本cobaya-bib并将您的输入文件作为参数，您将获得bibtex参考和简短的建议文本片段对于输入文件中提到的每个模块。您可以在此处找到使用示例。
致谢
感谢J. Lesgourgues和W. Handley分别支持连接CLASS和PolyChord。
还要感谢G. Cañas Herrera、A. Finke、X. Garrido、S. Heimersheim、L. Hergt、C. Hill、P. Lemos、MS Madhavacheril、V. Miranda、T. Morton、 M. Rashkovetskyi、J. Zunz和许多其他人进行广泛且有些痛苦的测试。
