BayesVP：一个贝叶斯 Voigt 轮廓拟合软件包
星系天体物理
2017-10-30 v1 天体物理仪器与方法
摘要
我们介绍了一种用于吸收光谱中 Voigt 轮廓建模的贝叶斯方法，及其在 python 软件包 BayesVP 中的实现，该软件包已在 https://github.com/cameronliang/BayesVP 公开可用。该代码在指定的波长范围内拟合吸收线轮廓，并生成对应吸收体的柱密度、多普勒参数和红移的后验分布。该代码使用公开可用的高效并行采样软件包对后验进行采样，因此可在并行平台上运行。BayesVP 支持在高维参数空间中同时对多个吸收分量进行拟合。我们在软件包中还提供了其他实用工具，例如模型参数先验的显式指定、连续谱模型、贝叶斯模型比较准则，以及后验采样收敛性检查。
引用
@article{arxiv.1710.09852,
title = {BayesVP: a Bayesian Voigt profile fitting package},
author = {Cameron Liang and Andrey Kravtsov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.09852},
year = {2017}
}
备注
Code can be downloaded at https://github.com/cameronliang/BayesVP