Nested sampling algorithm
Nested sampling algorhithmの各プログラミング言語ごとの公開済み実装例は以下の通り。
C 、 R 、またはPythonの簡単な例は、JohnSkillingのWebサイトにある。
上記の単純なコードのHaskell実装例はHackageにある。
スペクトルをフィッティングするために設計されたRの例は出典で説明されており、GitHub上にも存在する。
DiamondsというC ++の例は、GitHubにある。
統計物理学と物性物理学で使用する高度にモジュール化されたPythonの例は、GitHubにあります。
pymatnestは、さまざまな材料のエネルギー地形を探索し、任意の温度での熱力学的変数を計算し、相転移を特定するために設計されたPythonパッケージである。
MultiNestは、多峰性事後分布のNested sampling algorithmによるサンプリングを実行できる。 C ++、Fortran、Python入力用のインターフェースがあり、GitHubで入手できる。
PolyChordは、GitHubで利用できるもう1つのNested sampling algorithmソフトウェアパッケージである。 PolyChordの計算効率は、パラメーターの数が増えるとMultiNestより適切にスケーリングされる。つまり、PolyChordは、高次元の問題に対してより効率的になる場合がある。
NestedSamplers.jl:単一および複数の楕円体のネストされたサンプリングアルゴリズムを実装するためのJulia パッケージがGitHub上にある。
動的 Nested samplingは、Nested sampling algorithmの一般化であり、計算の精度が最大になるようにパラメータ空間のさまざまな領域で取得されるサンプルの数が動的に調整される。 これにより、サンプルの割り当てを変更できず、計算精度にほとんど影響を与えない領域で多くのサンプルが取得される、元のNested sampling algorithm と比較して、精度と計算効率が大幅に向上する場合がある。
公開されている動的Nested samplingのソフトウェアパッケージには、次のものがある。
dynesty -GitHubからダウンロードできる動的なネストされたサンプリングのPython実装。
dyPolyChord:Python、C ++、Fortranの尤度および事前分布で使用できるソフトウェアパッケージ。 dyPolyChordはGitHubで入手できる。
動的Nested samplingは色々な科学分野で使用され、重力波検出、空間内の距離のマッピング 、太陽系外惑星の検出など、さまざまな科学的問題に適用されてきた。