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# 归一化流

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  1. arXiv

    MC@NLO负权重事件有了新减法：决策树与归一化流改写短距离截面，多数过程负权重比例下降

    MC@NLO匹配产生的负权重事件会削弱模拟的统计效力，而完全折叠虽能压低负权重却代价极高。该工作用决策树和归一化流在辐射变量上学习一个积分为零的局部修正，改写带辐射事件的短距离截面，在电子对撞与强子对撞的多个过程中多数情形下降低了负权重比例，同时保持总截面和Born级分布不变，代价是适度的额外计算开销。

    L. Beccatini（第一作者）
    MC@NLO负权重事件削减归一化流决策树回归MC@NLO匹配
  2. arXiv

    标准汽笛宇宙学不再每次从先验重跑：ASPIRE复用旧后验，暗汽笛分析提速约29倍

    标准汽笛宇宙学要联合推断宇宙学与致密双星族群参数，每换一个星系表、质量模型或事件目录，通常都要从先验重新跑一遍完整分析。ASPIRE把已有后验样本经归一化流拟合后，用序贯蒙特卡洛退火到新假设下的目标分布，在GWTC-5.0的暗汽笛算例中给出与嵌套采样一致的后验，并保留贝叶斯证据估计。以谱汽笛结果为起点加入GLADE+星系表信息时，采样时间从134.4小时降到4.6小时。

    Alexander Papadopoulos（第一作者）
    ASPIRE后验复用采样器标准汽笛宇宙学序贯蒙特卡洛归一化流

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