Paquet : python-bumps-doc (0.9.3-1)

[ Paquet source : python-bumps  ]

ajustement de données et modélisation d’incertitude bayésienne pour les problèmes inverses – documentation

Bumps est un ensemble de routines pour l’ajustement de courbes et l’analyse d’incertitude avec une perspective bayésienne. En plus des optimiseurs traditionnels, recherchant le meilleur minimum dans l’espace de recherche, bumps fournit une analyse d’incertitude qui explore tous les minima viables et trouve des intervalles de confiance sur les paramètres à partir de l’incertitude des valeurs mesurées. Bumps a servi pour des systèmes avec jusqu’à 100 paramètres ayant des contraintes serrées sur les paramètres. Une analyse d’incertitude complète nécessite des centaines de milliers d’évaluations de fonction, ce qui n’est possible qu’avec des fonctions peu coûteuses à évaluer, des systèmes ayant beaucoup de processeurs et beaucoup de patience.

Bumps inclut plusieurs optimiseurs locaux traditionnels tels que le simplexe de Nelder-Mead, BFGS et l’évolution différentielle. L’analyse d’incertitude de Bumps utilise la méthode de Monte-Carlo avec chaîne de Markov pour explorer l’espace des paramètres. Bien qu’il ait été créé pour les problèmes d’ajustement de courbes, Bumps peut explorer toute fonction de densité de probabilité, telles que celles définies par PyMC. En particulier, l’analyse d’incertitude de bumps fonctionne bien avec les paramètres corrélés.

Bumps peut servir de bibliothèque dans vos applications, ou en tant qu’environnement pour l’ajustement, avec une interface utilisateur graphique pour gérer vos modèles.

Ce paquet est celui de la documentation commune.

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