用近似贝叶斯计算从sn光曲线中获取宇宙学约束的python抽样方法。
superabc的Python项目详细描述
近似贝叶斯计算（ABC）等 称为“无似然”马尔可夫链蒙特卡罗 技术是处理参数的常用方法 在可能性难以确定或未知的情况下的推断。 这些方法称为无似然法 关于可能性形式的通常假设，例如高斯， 因为abc的目的是直接从参数后验分布中模拟样本。 superABC是一个python包，它使用snana或sncosmo超新星模拟实现astroabc采样器。 使用两个不同的距离度量来包装和模拟来自后验分布的样本。 superABC需要NumPy、``scipy``和astroabc。如果将snana和rootpy包用作前向模型模拟，则需要它们。 如果使用sncosmo作为正向模型模拟，则需要sncosmo、astropy和pandas。
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