Neural Importance Sampling for Rapid and Reliable Gravitational-Wave Inference

Dax, Maximilian; Green, S. R.; Gair, J.; Pürrer, M.; Wildberger, Jonas; Macke, Jakob H; Buonanno, A.; Schölkopf, Bernhard

doi:10.1103/PhysRevLett.130.171403

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Neural Importance Sampling for Rapid and Reliable Gravitational-Wave Inference

MPG-Autoren

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Dax, Maximilian
Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

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Wildberger, Jonas
Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

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Macke, Jakob H
Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

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Schölkopf, Bernhard
Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.130.171403
(Verlagsversion)

https://arxiv.org/abs/2210.05686
(Preprint)

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Zitation

Dax, M., Green, S. R., Gair, J., Pürrer, M., Wildberger, J., Macke, J. H., et al. (2023). Neural Importance Sampling for Rapid and Reliable Gravitational-Wave Inference. Physical Review Letters, 130: 171403. doi:10.1103/PhysRevLett.130.171403.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-575F-3

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