pyhf：基于张量与自动微分的 HistFactory 纯 Python 实现
高能物理 - 实验
2022-11-30 v1 高能物理 - 唯象学
摘要
HistFactory 概率密度函数模板本身独立于其在 ROOT 中的实现，能够在 ROOT、RooFit、RooStats 框架之外进行统计分析是很有用的。pyhf 是该统计模型的一个纯 Python 实现，用于基于多区间直方图的分析，其区间估计基于“新物理似然检验的渐近公式”中的渐近公式。pyhf 支持 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 等现代计算图库，以利用自动微分和 GPU 加速等特性。此外，pyhf 针对 HistFactory 模型的 JSON 序列化规范已被用于将已发表的 ATLAS 合作组分析中的 23 个完整概率模型发布到 HEPData。
引用
@article{arxiv.2211.15838,
title = {pyhf: pure-Python implementation of HistFactory with tensors and automatic differentiation},
author = {Matthew Feickert and Lukas Heinrich and Giordon Stark},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.15838},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 1 figure, 1 listing. Contribution to the Proceedings of the 41st International Conference on High Energy physics (ICHEP 2022). If you are looking to cite pyhf as software, please follow the citation instructions at https://pyhf.readthedocs.io/en/stable/citations.html