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上传时间: 2020-04-29
详细说明：物理学中的许多实验涉及在观察到的光谱中寻找超出背景期望值的局部过量。 如果背景是已知的，并且有高斯噪声，则可以通过SQUARES（运行残差平方和）统计量来量化连续观测的多余量，并注意其他地方的影响。 通过解析已知背景模型下SQUARES统计量的分布，但是对于大约100多个观察结果而言，计算变得过于昂贵。 在此，从几十个数据中心到数百万个数据点进行了原则上的高精度外推。 当存在过量时，在有趣的方案中最精确。 该方法已针对基准案例进行了验证，并已成功应用于来自轴搜索的真实数据。 实现我们方法的C ++代码可从https://github.com/fredRos/runs获得。
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