ds_CC = leer_data_cronometros('datos_cronometros.txt') # BAO os.chdir(path_git + '/Software/Estadística/Datos/BAO/') ds_BAO = [] archivos_BAO = [ 'datos_BAO_da.txt', 'datos_BAO_dh.txt', 'datos_BAO_dm.txt', 'datos_BAO_dv.txt', 'datos_BAO_H.txt' ] for i in range(5): aux = leer_data_BAO(archivos_BAO[i]) ds_BAO.append(aux) # AGN os.chdir(path_git + '/Software/Estadística/Datos/Datos_AGN') ds_AGN = leer_data_AGN('table3.dat') os.chdir(path_git + '/Software/Estadística/Resultados_simulaciones/') with np.load('valores_medios_LCDM_CC+SN+BAO+AGN_3params.npz') as data: sol = data['sol'] print(sol) #Parametros fijos params_fijos = _ log_likelihood = lambda theta: -0.5 * params_to_chi2( theta, params_fijos, index=32, dataset_SN=ds_SN, dataset_CC=ds_CC,
from scipy.optimize import minimize import sys import os from os.path import join as osjoin from pc_path import definir_path path_git, path_datos_global = definir_path() os.chdir(path_git) sys.path.append('./Software/Funcionales/') from funciones_data import leer_data_AGN from funciones_AGN import params_to_chi2_AGN_nuisance #%% os.chdir(path_git + '/Software/Estadística/Datos/Datos_AGN/') data_agn = leer_data_AGN('table3.dat') #%% Predeterminados: omega_m_true = 0.3 beta_true = 7 gamma_true = 0.6 delta_true = 0.2 H0_true = 73.24 #Unidades de (km/seg)/Mpc nll = lambda theta: params_to_chi2_AGN_nuisance( theta, H0_true, data_agn, model='LCDM') initial = np.array([omega_m_true, beta_true, gamma_true, delta_true]) bnds = ((0.2, 0.4), (6.5, 7.5), (0.5, 0.8), (0.1, 0.3)) soln = minimize(nll, initial, bounds=bnds, options={'eps': 0.01}) omega_m_ml, beta_ml, gamma_ml, delta_ml = soln.x print(omega_m_ml, beta_ml, gamma_ml, delta_ml) soln.fun