Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| Verfasst von: | Amendola, Luca [VerfasserIn]  |
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| | Sellentin, Elena [VerfasserIn] |
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| Titel: | Optimizing parameter constraints |
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| Titelzusatz: | a new tool for Fisher matrix forecasts |
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| Verf.angabe: | Luca Amendola and Elena Sellentin |
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| Umfang: | 6 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 11.10.2017 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: Royal Astronomical Society: Monthly notices of the Royal Astronomical Society |
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| Jahr Quelle: | 2016 |
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| Band/Heft Quelle: | 457(2016), 2, S. 1490-1495 |
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| ISSN Quelle: | 1365-2966 |
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| Abstract: | In a Bayesian context, theoretical parameters are correlated random variables. Then, the constraints on one parameter can be improved by either measuring this parameter more precisely - or by measuring the other parameters more precisely. Especially in the case of many parameters, a lengthy process of guesswork is then needed to determine the most efficient way to improve one parameter's constraints. In this short paper, we highlight an extremely simple analytical expression that replaces the guesswork and that facilitates a deeper understanding of optimization with interdependent parameters. |
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| DOI: | doi:10.1093/mnras/stw072 |
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Kostenfrei: Verlag: http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stw072 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stw072 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| K10plus-PPN: | 1565224329 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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Optimizing parameter constraints / Amendola, Luca [VerfasserIn] (Online-Ressource)
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