Variational Bayesian Inference for the Spectral Structure of LISA Noise
Dit artikel stelt een gespecialiseerde mean-field stochastic gradient variational Bayes (SGVB) methode voor die een schaalbaar en computationeel efficiënt alternatief biedt voor Hamiltonian Monte Carlo voor het schatten van de spectrale dichtheidsmatrices van langdurige, multivariate LISA-ruis, terwijl een hoge nauwkeurigheid behouden blijft.