PHYSBO更新：提高物理和材料研究贝叶斯优化的可用性和可移植性

贝叶斯优化（BO）被广泛用于加速物理和材料研究，在这些研究中，目标函数评估在计算上或实验上代价高昂。虽然许多BO框架侧重于算法效率，但实际的可用性和可移植性对于在真实研究环境中的持续使用同样至关重要。PHYSBO是一个贝叶斯优化库，旨在通过支持在用户定义的候选池上进行优化并支持特定领域的问题设置来满足这些需求。本文介绍了PHYSBO版本2和3中引入的主要更新，重点是可用性、可移植性和实际部署的改进，而不是新的优化算法。在PHYSBO版本2中，软件许可证从GPL更改为MPL，以提高与更广泛的研究和软件生态系统的兼容性。在此修订的基础上，PHYSBO版本3引入了一系列面向实现的更新，旨在提高可用性和可移植性，而不修改核心优化算法。这些更新包括计算性能和可扩展性的改进、对多目标优化的扩展支持、为连续变量优化引入基于范围的策略、移除环境依赖的组件（如紧密耦合的Cython模块）以及与NumPy 2的兼容性。这些改进减少了用户的技术和组织负担，使PHYSBO能够部署在各种计算环境和研究工作流程中。通过强调可移植性和易于集成，同时保持足够的性能，PHYSBO版本3被定位为物理和材料科学中贝叶斯优化的可持续研究基础设施。