Accelerated Sequential Posterior Inference via Reuse for Gravitational-Wave Analyses
L'article présente ASPIRE, un cadre qui exploite les flux de normalisation et la méthode de Monte Carlo séquentiel pour mettre à jour efficacement les échantillons de la distribution a posteriori existants des ondes gravitationnelles pour des modèles alternatifs sans relancer les analyses, réduisant ainsi considérablement les coûts de calcul tout en maintenant une robustesse statistique.