BILBY: A User-friendly Bayesian Inference Library for Gravitational-wave Astronomy

被引：782

作者：

Ashton, Gregory ^{[1
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Hubner, Moritz ^{[1
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Lasky, Paul D. ^{[1
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Talbot, Colm ^{[1
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Ackley, Kendall ^{[1
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Biscoveanu, Sylvia ^{[1
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Chu, Qi ^{[4
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Divakarla, Atul ^{[1
,2
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Easter, Paul J. ^{[1
,2
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Goncharov, Boris ^{[1
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Vivanco, Francisco Hernandez ^{[1
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Harms, Jan ^{[7
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Lower, Marcus E. ^{[1
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]}

Meadors, Grant D. ^{[1
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Melchor, Denyz ^{[1
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Payne, Ethan ^{[1
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Pitkin, Matthew D. ^{[12
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Powel, Jade ^{[9
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Sarin, Nikhil ^{[1
,2
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Smith, Rory J. E. ^{[1
,2
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Thrane, Eric ^{[1
,2
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机构：

[1] Monash Univ, Sch Phys & Astron, Clayton, Vic 3800, Australia

[2] OzGrav ARC Ctr Excellence Gravitat Wave Discovery, Clayton, Vic 3800, Australia

[3] MIT, LIGO, 77 Massachusetts Ave, Cambridge, MA 02139 USA

[4] OzGrav ARC Ctr Excellence Gravitat Wave Discovery, Crawley, WA 6009, Australia

[5] Univ Western Australia, Sch Phys, Crawley, WA 6009, Australia

[6] Univ Florida, Dept Phys, 2001 Museum Rd, Gainesville, FL 32611 USA

[7] GSSI, I-67100 Laquila, Italy

[8] Ist Nazl Fis Nucl, Lab Nazl Gran Sasso, I-67100 Assergi, Italy

[9] Swinburne Univ Technol, Ctr Astrophys & Supercomp, Hawthorn, Vic 3122, Australia

[10] Swinburne Univ Technol, Ozgrav, Hawthorn, Vic 3122, Australia

[11] Calif State Univ Fullerton, Fullerton, CA 92831 USA

[12] Univ Glasgow, Sch Phys & Astron, SUPA, Glasgow G12 8QQ, Lanark, Scotland

来源：

ASTROPHYSICAL JOURNAL SUPPLEMENT SERIES | 2019年 / 241卷 / 02期

基金：

美国国家科学基金会; 澳大利亚研究理事会;

关键词：

gravitational waves; methods: data analysis; methods: statistical; stars: black holes; stars: neutron; EFFICIENT;

D O I：

10.3847/1538-4365/ab06fc

中图分类号：

P1 [天文学];

学科分类号：

0704 ;

摘要：

Bayesian parameter estimation is fast becoming the language of gravitational-wave astronomy. It is the method by which gravitational-wave data is used to infer the sources' astrophysical properties. We introduce a user-friendly Bayesian inference library for gravitational-wave astronomy, BILBY. This PYTHON code provides expert-level parameter estimation infrastructure with straightforward syntax and tools that facilitate use by beginners. It allows users to perform accurate and reliable gravitational-wave parameter estimation on both real, freely available data from LIGO/Virgo and simulated data. We provide a suite of examples for the analysis of compact binary mergers and other types of signal models, including supernovae and the remnants of binary neutron star mergers. These examples illustrate how to change the signal model, implement new likelihood functions, and add new detectors. BILBY has additional functionality to do population studies using hierarchical Bayesian modeling. We provide an example in which we infer the shape of the black hole mass distribution from an ensemble of observations of binary black hole mergers.

引用

页数：13

共 82 条

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