Bayesian model selection without evidences: application to the dark energy equation-of-state
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无证据的贝叶斯模型选择：在暗能量状态方程中的应用
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
A. Lasenby
中科院分区：
文献类型：
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作者：
S. Hee;Will Handley;M. Hobson;A. Lasenby
这项工作是使用剑桥大学高性能计算服务 (http://www.hpc.cam.ac.uk/) 的达尔文超级计算机进行的，该计算机由戴尔公司提供，使用英格兰高等教育资助委员会的战略研究基础设施资金和科学技术设施委员会的资助。这项工作的部分内容是在剑桥大学 DAMTP 的 COSMOS 共享内存系统上进行的，该系统代表 STFC DiRAC HPC 设施运营，该设备由 BIS 国家电子基础设施资本拨款 ST/J005673/1 和 STFC 拨款 ST/H008586/1、ST/K00333X/1 资助。 SH和WH感谢STFC的财政支持。
This work was performed using the Darwin Supercomputer of the University of Cambridge High Performance Computing Service (http://www.hpc.cam.ac.uk/), provided by Dell Inc. using Strategic Research Infrastructure Funding from the Higher Education Funding Council for England and funding from the Science and Technology Facilities Council. Parts of this work were undertaken on the COSMOS Shared Memory system at DAMTP, University of Cambridge operated on behalf of the STFC DiRAC HPC Facility, this equipment is funded by BIS National E-infrastructure capital grant ST/J005673/1 and STFC grants ST/H008586/1, ST/K00333X/1. SH and WH thank STFC for financial support.
用于显示天文强度图像的配色方案
影响因子：
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作者：
Green D. A.
通讯作者：
Green D. A.