gwsnr：用于引力波信噪比高效计算的 Python 软件包
天体物理仪器与方法
2025-10-30 v3 高能天体物理现象
摘要
引力波天文学需要准确评估信噪比 (SNR) 和检测概率 (Pdet)，以应用于人口模拟和带选择效应的层次贝叶斯推断。传统方法计算 SNR 常常计算量大且不够高效，难以处理大规模分析。gwsnr Python 软件包通过提供高效灵活的工具来计算最优 SNR，具备用户友好的界面，并采用包括非预旋进制二进制的部分比例插值方法、包含自旋预旋和亚主导模式的频域波形的多进程内积程序等技术。通过 NumPy 矢量化和 Numba 即时编译实现高计算性能，可选用 JAX 和 MLX 实现 GPU 加速。凭借效率、可扩展性和易用性的结合，gwsnr 使得可检测的致密二进制合并大规模模拟成为可能，并促进了通过 Pdet 对选择效应进行稳健建模。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.09888,
title = {gwsnr: A python package for efficient signal-to-noise calculation of gravitational-waves},
author = {Hemantakumar Phurailatpam and Otto Akseli Hannuksela},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.09888},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 0 figures