pyRSD¶

Accurate predictions for the clustering of galaxies in redshift-space in Python

pyRSD is a Python package for computing the theoretical predictions of the redshift-space power spectrum of galaxies. The package also includes functionality for performing Bayesian parameter estimation using the MCMC sampling technique or Maximum a posteriori estimation using the LBFGS algorithm to perform the nonlinear optimization.

Note

The theoretical models used in this paper are described in more detail in Hand et al. 2017. Please cite this work if you use this package in your research.

Index¶

Getting Started

Install pyRSD¶

pyRSD can be installed using the conda utility or by installing from source.

Conda¶

The easiest installation method uses the conda utility, as part of the Anaconda package manager. We have pre-built binaries available that are compatible with Linux and macOS platforms. The package can be installed via:

conda install -c nickhand -c astropy pyrsd

The package is available for Python versions 2.7, 3.5, and 3.6.

Install From Source¶

pyRSD can also be installed directly from source:

# clone the github source
git clone https://github.com/nickhand/pyRSD.git
cd pyRSD

# run the install
pip install .

Test¶

Test whether or not the installation succeeded by importing the module in IPython:

import pyRSD

Overview¶

pyRSD provides functionality for computing complex, theoretical models of the galaxy power spectrum in redshift space. The package has two main modules:

pyRSD.rsd

The module responsible for evaluating theoretical power spectra and related quantities for an input cosmology specified by the user.

pyRSD.rsdfit

The module responsible for performing parameter estimation; it uses the theory models in pyRSD.rsd and finds the best-fit parameters describing an input data set.

The pyRSD.rsd module¶

This module provides the ability to compute several theoretical power spectrum quantities. These include

pyRSD.rsd.GalaxySpectrum

The galaxy power spectrum in redshift space. See this section for more details.

pyRSD.rsd.QuasarSpectrum

The quasar power spectrum in redshift space. See this section for more details

pyRSD.rsd.hzpt

A module for computing dark matter power spectra using Halo Zel’dovich Perturbation Theory. See this section for more details.

pyRSD.pygcl

A module for interfacing with the CLASS Boltzmann code and computing various clustering quantities using the CLASS transfer function. This is a swig-wrapped C++ module that computes most of the perturbation theory and other numerically intensive calculations on which the pyRSD models are based. See this section for more details.

The pyRSD.rsdfit module¶

This module handles parameter estimation, fitting the theoretical models provided in the pyRSD.rsd module to data provided by the user. There are two ways parameter estimation can be performed:

Monte Carlo Markov Chain (MCMC)

The full posterior distribution of the model parameters can be found using the emcee Python MCMC package.

Nonlinear optimization via the LBFGS algorithm

The best-fit parameters can be found by maximizing the likelihood distribution, which is performed using the well-known LBFGS algorithm.

Quickstart¶

The pyRSD package provides a number of examples in order to get users up and running quickly. Once these examples have been downloaded, the user can start running their own parameter fits using the example data and parameter files. The executable responsible for downloading the pyRSD examples is pyrsd-quickstart, which has the following calling sequence:

$ pyrsd-quickstart -h
usage: pyrsd-quickstart [-h]
                        {galaxy/survey-poles,galaxy/periodic-poles,galaxy/periodic-pkmu}
                        dirname

download example data and parameter files to get up and running with pyRSD

positional arguments:
  {galaxy/survey-poles,galaxy/periodic-poles,galaxy/periodic-pkmu}
                        which example to download
  dirname               the output directory to save the downloaded files; if
                        it doesn't exist it will be created

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit

The first argument provided to the command is the name of the example to download, which should be of the following:

Example Name	Description
galaxy/periodic-pkmu	Fitting $P(k,\mu)$ galaxy data from a periodic box simulation
galaxy/periodic-poles	Fitting $P_\ell(k)$ galaxy data from a periodic box simulation
galaxy/survey-poles	Fitting $P_\ell(k)$ galaxy data from a simulation with a realistic survey window function

And the second argument is the name of the directory to download the files too. So, for example, to download the files from the periodic-poles examples to a directory called pyRSD-example simply do

pyrsd-quickstart galaxy/periodic-poles pyRSD-example

Running Parameter Fits¶

With the example downloaded, the user can run MCMC or nonlinear optimization fits using the default model parametrization with the rsdfit command. See The Free Parameters for a table of the default free parameters and The Constrained Parameters for a table of the default constrained parameters.

For example, to run 10 nonlinear optimization steps (using the LBFGS optimization algorithm), you can do

rsdfit nlopt -m pyRSD-example/model.npy -p pyRSD-example/params.dat -o pyRSD-example-results -i 10

or to run 10 MCMC iterations (using 30 emcee walkers), you can do

rsdfit mcmc -m pyRSD-example/model.npy -p pyRSD-example/params.dat -o pyRSD-example-results -i 10 -w 30

The number of iterations has been set to 10 here just for illustration purporse. Typically, the LBFGS algoritm will take $\sim100-200$ steps to converge, and the mcmc algorithm will need 1000s of iterations to fully explore the posterior distributions of the parameters.

Analyzing the Fit Results¶

The rsdfit saves the best-fit parameter set to a numpy .npz file in the directory specified via the -o output, which is pyRSD-example-results in the example above. There are two Python objects in pyRSD that can read these files, depending on the type of fit that was run. For mcmc fits, use the pyRSD.rsdfit.results.EmceeResults class and for nlopt fits, use the pyRSD.rsdfit.results.LBFGSResults class.

For example, to explore the fitting results from a mcmc fit

In [1]: from pyRSD.rsdfit.results import EmceeResults, LBFGSResults

In [2]: mcmc_results = EmceeResults.from_npz('mcmc_result.npz')

# print out a summary of the parameters, with mean values and 68% and 95% intervals
In [3]: print(mcmc_results)
Free parameters [ median (+/-68%) (+/-95%) ]
_______________
<Parameter Nsat_mult:      2.423 (+0.2082 -0.1809) (+0.4361 -0.3432)>
<Parameter alpha_par:      1.009 (+0.00682 -0.007681) (+0.01353 -0.01379)>
<Parameter alpha_perp:     1.005 (+0.004241 -0.004049) (+0.008281 -0.008406)>
<Parameter b1_cA:          1.999 (+0.05749 -0.05801) (+0.1126 -0.1265)>
<Parameter f:              0.867 (+0.02897 -0.02502) (+0.05642 -0.05073)>
<Parameter f1h_sBsB:       3.569 (+0.5521 -0.6841) (+1.224 -1.396)>
<Parameter fs:             0.1434 (+0.007553 -0.008046) (+0.01554 -0.01544)>
<Parameter fsB:            0.4662 (+0.08146 -0.0792) (+0.1685 -0.1606)>
<Parameter gamma_b1sA:     1.31 (+0.1001 -0.1032) (+0.2119 -0.2205)>
<Parameter gamma_b1sB:     2.343 (+0.1661 -0.181) (+0.3225 -0.3636)>
<Parameter sigma8_z:       0.5411 (+0.01224 -0.01362) (+0.02611 -0.02452)>
<Parameter sigma_c:        0.9297 (+0.06205 -0.06473) (+0.1126 -0.1177)>
<Parameter sigma_sA:       3.443 (+0.2779 -0.2702) (+0.5436 -0.5378)>

Constrained parameters [ median (+/-68%) (+/-95%) ]
______________________
<Parameter NsBsB:          5.178e+04 (+1.721e+04 -1.36e+04) (+4.16e+04 -2.44e+04)>
<Parameter b1_sA:          2.617 (+0.169 -0.1761) (+0.3037 -0.3725)>
<Parameter sigma_sB:       5.71 (+0.3067 -0.2659) (+0.6624 -0.4928)>
<Parameter NcBs:           2.261e+04 (+2900 -2096) (+6130 -4001)>
<Parameter b1_sB:          4.686 (+0.2679 -0.3235) (+0.5596 -0.672)>
<Parameter b1_cB:          3.175 (+0.1504 -0.1736) (+0.2942 -0.3522)>
<Parameter fcB:            0.122 (+0.01336 -0.0149) (+0.02856 -0.02761)>
<Parameter b1_c:           2.141 (+0.04721 -0.04684) (+0.08834 -0.08337)>
<Parameter b1:             2.344 (+0.05369 -0.04764) (+0.1051 -0.1053)>
<Parameter fsigma8:        0.4689 (+0.009673 -0.009076) (+0.01866 -0.01848)>
<Parameter b1_s:           3.575 (+0.1907 -0.2037) (+0.3854 -0.4186)>
<Parameter alpha:          1.006 (+0.004107 -0.004331) (+0.007706 -0.0083)>
<Parameter epsilon:        0.00125 (+0.002298 -0.002462) (+0.004696 -0.004652)>
<Parameter b1sigma8:       1.268 (+0.007575 -0.008006) (+0.01531 -0.01495)>
<Parameter F_AP:           1.004 (+0.006927 -0.007386) (+0.01419 -0.01393)>

# access parameters like a dictionary
In [4]: fsat = mcmc_results['fs']

In [5]: print(fsat.median)
0.14339263725236592

and to explore the fitting results from a nlopt fit

In [6]: nlopt_results = LBFGSResults.from_npz('nlopt_result.npz')

# print out a summary of the parameters, with best-fit values
In [7]: print(nlopt_results)
minimum chi2 = 120.57745038002743

Free parameters [ mean ]
_______________
Nsat_mult      : 2.4324089012014207
alpha_par      : 1.0072991239946898
alpha_perp     : 1.0048333693698863
b1_cA          : 2.0068377074748778
f              : 0.8735346371321935
f1h_sBsB       : 3.6140366462767153
fs             : 0.14175570928456935
fsB            : 0.4782779433107577
gamma_b1sA     : 1.31213984320964
gamma_b1sB     : 2.3651886897525896
sigma8_z       : 0.5363993024676117
sigma_c        : 0.9194602113178405
sigma_sA       : 3.420304679802984

Constrained parameters [ mean ]
_________________________
NsBsB          : 51736.1
b1_sA          : 2.6332517
NcBs           : 23183.68
fcB            : 0.11864934
sigma_sB       : 5.739127
b1_sB          : 4.74655
b1_cB          : 3.2117057
epsilon        : 0.0008172965
b1_c           : 2.1497946
b1sigma8       : 1.2667638
alpha          : 1.0056546
F_AP           : 1.0024539
b1_s           : 3.6439955
fsigma8        : 0.46856338
b1             : 2.3616061

# access best-fit values like a dictionary
In [8]: fsat = nlopt_results['fs']

In [9]: print(fsat)
0.14175570928456935

Comparing the Best-fit Model to Data¶

Users can compare the best-fitting model to the data by loading the results of a fitting run using the pyRSD.rsdfit.FittingDriver. We can easily initialize this object by passing the directory where the results were written to the pyRSD.rsdfit.FittingDriver.from_directory function. For the example data downloaded above, we can explore both the data and theory simulataneously using the included result file nlopt_result.npz:

from pyRSD.rsdfit import FittingDriver

# load the model and results into one object
d = FittingDriver.from_directory('pyRSD-example', model_file='pyRSD-example/model.npy', results_file='pyRSD-example/nlopt_result.npz')

# set the fit results
d.set_fit_results()

# the best-fit log probability (likelihood + priors)
print(d.lnprob())

# the best-fit chi2
print(d.chi2())

# the best-fit reduced chi2
print(d.reduced_chi2())

# make a plot of the data vs the theory
d.plot()
show()

In this plot, we show the monopole, quadrupole, and hexadecapole normalized by the smooth, no-wiggle Eisenstein and Hu monopole. All of the above steps are identical if we are analyzing $P(k,\mu)$ data rather than $P_\ell(k)$ data. For example, if the periodic-pkmu example is downloaded, running the function FittingDriver.plot() using the included result file nlopt_result.npz produces the following figure:

This plot shows the best-fit theory and data for 5 wide $\mu$ bins, normalized by the linear Kaiser $P(k,\mu)$, using the no-wiggle Eisenstein and Hu linear power spectrum.

RSD

The RSD module deals with computing the theoretical power spectrum predictions, given an input cosmology specified by the user.

Specifying the Cosmology¶

The pyRSD.rsd.cosmology module allows users to specify the desired cosmological parameters, and it also provides the functionality for users to interface with the CLASS CMB Boltzmann code.

Overview¶

Users can specify cosmological parameters by creating a new Cosmology object or by using one of the builtin cosmologies (see Available Cosmologies).

When constructing a new Cosmology object, parameter values should be specified as keyword parameters. The parameters that can be specified are:

Parameter	Description
H0	The Hubble constant at z=0, in km/s/Mpc
Om0	The matter density/critical density at z=0
Ob0	The baryon density/critical density at z=0
Ode0	The dark energy density/critical density at z=0
w0	The dark energy equation of state
Tcmb0	The temperature of the CMB in K at z=0
Neff	The the effective number of neutrino species
m_nu	The mass of neutrino species in eV
sigma8	The the mass variance on the scale of R=8 Mpc/h at z=0, which sets the normalization of the linear power spectrum
n_s	The the spectral index of the primoridal power spectrum
flat	if True, automatically set Ode0 such that Ok0 is zero

Note

The pyRSD.rsd.cosmology.Cosmology class is nearly identical to the astropy.cosmology.FLRW object, with the addition of the n_s and sigma8 attributes

Examples¶

In [1]: from pyRSD.rsd import cosmology

# initialize a new Cosmology
In [2]: cosmo = cosmology.Cosmology(H0=70, sigma8=0.80, n_s=0.96)

# access parameters as attribute or key entry
In [3]: print(cosmo['sigma8'], cosmo.sigma8)
0.8 0.8

# compute the comoving distance to z = 0.4
In [4]: Dz = cosmo.comoving_distance(0.4)

In [5]: print(Dz)
1547.1248846885328 Mpc

The Cosmology class is read-only; changes to the parameters should be performed with the clone() function, which creates a copy of the class, with any specified changes.

In [6]: new_cosmo = cosmo.clone(sigma8=0.85, Om0=0.27)

# compare sigma8
In [7]: print(cosmo.sigma8, new_cosmo.sigma8)
0.8 0.85

# compare Om0
In [8]: print(cosmo.Om0, new_cosmo.Om0)
0.31 0.27

# everything else stays the same
In [9]: print(cosmo.n_s, new_cosmo.n_s)
0.96 0.96

API¶

Top level user functions:

`Cosmology`([H0, Om0, Ob0, Ode0, w0, Tcmb0, …])	Dict-like object for cosmological parameters and related calculations
`Cosmology.clone`(**kwargs)	Returns a copy of this object, potentially with some changes.
`Cosmology.from_astropy`(cosmo[, n_s, sigma8])	Return a `Cosmology` instance from an astropy cosmology
`Cosmology.to_class`([transfer, linear_power_file])	Convert the object to a `pyRSD.pygcl.Cosmology` instance in order to interface with the CLASS code

There are builtin, default Cosmology objects available:

Name	Source	H0	Om	Flat
`WMAP5`	Komatsu et al. 2009	70.2	0.277	Yes
`WMAP7`	Komatsu et al. 2011	70.4	0.272	Yes
`WMAP9`	Hinshaw et al. 2013	69.3	0.287	Yes
`Planck13`	Planck Collab 2013, Paper XVI	67.8	0.307	Yes
`Planck15`	Planck Collab 2015, Paper XIII	67.7	0.307	Yes

The Cosmology class inherits the following attributes from the astropy.cosmology.FLRW class:

`H0`	Return the Hubble constant as an ~astropy.units.Quantity at z=0
`Neff`	Number of effective neutrino species
`Ob0`	Omega baryon; baryonic matter density/critical density at z=0
`Ode0`	Omega dark energy; dark energy density/critical density at z=0
`Odm0`	Omega dark matter; dark matter density/critical density at z=0
`Ogamma0`	Omega gamma; the density/critical density of photons at z=0
`Ok0`	Omega curvature; the effective curvature density/critical density at z=0
`Om0`	Omega matter; matter density/critical density at z=0
`Onu0`	Omega nu; the density/critical density of neutrinos at z=0
`Tcmb0`	Temperature of the CMB as ~astropy.units.Quantity at z=0
`Tnu0`	Temperature of the neutrino background as ~astropy.units.Quantity at z=0
`critical_density0`	Critical density as ~astropy.units.Quantity at z=0
`h`	Dimensionless Hubble constant: h = H_0 / 100 [km/sec/Mpc]
`has_massive_nu`	Does this cosmology have at least one massive neutrino species?
`hubble_distance`	Hubble distance as ~astropy.units.Quantity
`hubble_time`	Hubble time as ~astropy.units.Quantity
`m_nu`	Mass of neutrino species

The Cosmology class inherits the following methods from the astropy.cosmology.FLRW class:

`H`(z)	Hubble parameter (km/s/Mpc) at redshift `z`.
`Ob`(z)	Return the density parameter for baryonic matter at redshift `z`.
`Ode`(z)	Return the density parameter for dark energy at redshift `z`.
`Odm`(z)	Return the density parameter for dark matter at redshift `z`.
`Ogamma`(z)	Return the density parameter for photons at redshift `z`.
`Ok`(z)	Return the equivalent density parameter for curvature at redshift `z`.
`Om`(z)	Return the density parameter for non-relativistic matter at redshift `z`.
`Onu`(z)	Return the density parameter for neutrinos at redshift `z`.
`Tcmb`(z)	Return the CMB temperature at redshift `z`.
`Tnu`(z)	Return the neutrino temperature at redshift `z`.
`abs_distance_integrand`(z)	Integrand of the absorption distance.
`absorption_distance`(z)	Absorption distance at redshift `z`.
`age`(z)	Age of the universe in Gyr at redshift `z`.
`angular_diameter_distance`(z)	Angular diameter distance in Mpc at a given redshift.
`angular_diameter_distance_z1z2`(z1, z2)	Angular diameter distance between objects at 2 redshifts.
`arcsec_per_kpc_comoving`(z)	Angular separation in arcsec corresponding to a comoving kpc at redshift `z`.
`arcsec_per_kpc_proper`(z)	Angular separation in arcsec corresponding to a proper kpc at redshift `z`.
`comoving_distance`(z)	Comoving line-of-sight distance in Mpc at a given redshift.
`comoving_transverse_distance`(z)	Comoving transverse distance in Mpc at a given redshift.
`comoving_volume`(z)	Comoving volume in cubic Mpc at redshift `z`.
`critical_density`(z)	Critical density in grams per cubic cm at redshift `z`.
`de_density_scale`(z)	Evaluates the redshift dependence of the dark energy density.
`differential_comoving_volume`(z)	Differential comoving volume at redshift z.
`distmod`(z)	Distance modulus at redshift `z`.
`efunc`(z)	Function used to calculate H(z), the Hubble parameter.
`inv_efunc`(z)	Inverse of efunc.
`kpc_comoving_per_arcmin`(z)	Separation in transverse comoving kpc corresponding to an arcminute at redshift `z`.
`kpc_proper_per_arcmin`(z)	Separation in transverse proper kpc corresponding to an arcminute at redshift `z`.
`lookback_distance`(z)	The lookback distance is the light travel time distance to a given redshift.
`lookback_time`(z)	Lookback time in Gyr to redshift `z`.
`lookback_time_integrand`(z)	Integrand of the lookback time.
`luminosity_distance`(z)	Luminosity distance in Mpc at redshift `z`.
`nu_relative_density`(z)	Neutrino density function relative to the energy density in photons.
`scale_factor`(z)	Scale factor at redshift `z`.
`w`(z)	The dark energy equation of state.

Available Cosmologies¶

cosmology.Planck13 = {'H0': 67.77, 'Neff': 3.046, 'Ob0': 0.048252, 'Om0': 0.30712, 'Tcmb0': 2.7255, 'flat': True, 'm_nu': array([0. , 0. , 0.06]), 'n_s': 0.9611, 'name': 'Planck13', 'sigma8': 0.8288, 'w0': -1.0}¶

cosmology.Planck15 = {'H0': 67.74, 'Neff': 3.046, 'Ob0': 0.0486, 'Om0': 0.3075, 'Tcmb0': 2.7255, 'flat': True, 'm_nu': array([0. , 0. , 0.06]), 'n_s': 0.9667, 'name': 'Planck15', 'sigma8': 0.8159, 'w0': -1.0}¶

cosmology.WMAP5 = {'H0': 70.2, 'Neff': 3.04, 'Ob0': 0.0459, 'Om0': 0.277, 'Tcmb0': 2.725, 'flat': True, 'm_nu': array([0., 0., 0.]), 'n_s': 0.962, 'name': 'WMAP5', 'sigma8': 0.817, 'w0': -1.0}¶

cosmology.WMAP7 = {'H0': 70.4, 'Neff': 3.04, 'Ob0': 0.0455, 'Om0': 0.272, 'Tcmb0': 2.725, 'flat': True, 'm_nu': array([0., 0., 0.]), 'n_s': 0.967, 'name': 'WMAP7', 'sigma8': 0.81, 'w0': -1.0}¶

cosmology.WMAP9 = {'H0': 69.32, 'Neff': 3.04, 'Ob0': 0.04628, 'Om0': 0.2865, 'Tcmb0': 2.725, 'flat': True, 'm_nu': array([0., 0., 0.]), 'n_s': 0.9608, 'name': 'WMAP9', 'sigma8': 0.82, 'w0': -1.0}¶

pyRSD.rsd.cosmology.Cosmology¶

class pyRSD.rsd.cosmology.Cosmology(H0=67.6, Om0=0.31, Ob0=0.0486, Ode0=0.69, w0=-1.0, Tcmb0=2.7255, Neff=3.04, m_nu=0.0, n_s=0.9667, sigma8=0.8159, flat=False, name=None)¶

Dict-like object for cosmological parameters and related calculations

An extension of the astropy.cosmology framework that can store additional, orthogonal parameters and behaves like a read-only dictionary

The class relies on astropy.cosmology as the underlying “engine” for calculation of cosmological quantities. This “engine” is stored as engine and supports LambdaCDM and wCDM, and their flat equivalents

Any attributes or functions of the underlying astropy engine can be directly accessed as attributes or keys of this class

Note

A default set of units is assumed, so attributes stored internally as astropy.units.Quantity instances will be returned here as numpy arrays. Those units are:

temperature: K
distance: Mpc
density: g/cm^3
neutrino mass: eV
time: Gyr
H0: Mpc/km/s

Warning

This class does not currently support a non-constant dark energy equation of state

clone(**kwargs)¶

Returns a copy of this object, potentially with some changes.

Returns:

newcos : Subclass of FLRW

A new instance of this class with the specified changes.

Notes

This assumes that the values of all constructor arguments are available as properties, which is true of all the provided subclasses but may not be true of user-provided ones. You can’t change the type of class, so this can’t be used to change between flat and non-flat. If no modifications are requested, then a reference to this object is returned.

Examples

To make a copy of the Planck15 cosmology with a different Omega_m and a new name:

>>> from astropy.cosmology import Planck15
>>> cosmo = Cosmology.from_astropy(Planck15)
>>> newcos = cosmo.clone(name="Modified Planck 2013", Om0=0.35)

classmethod from_astropy(cosmo, n_s=0.9667, sigma8=0.8159, **kwargs)¶

Return a Cosmology instance from an astropy cosmology

Parameters:

cosmo : subclass of astropy.cosmology.FLRW

the astropy cosmology instance

**kwargs :

extra key/value parameters to store in the dictionary

to_class(transfer=0, linear_power_file=None, **class_config)¶

Convert the object to a pyRSD.pygcl.Cosmology instance in order to interface with the CLASS code

Parameters:

**class_config : key/value pairs

keywords to pass to the CLASS engine; defaults are z_max_pk=2.0 and P_k_max_h/Mpc=20.0

Returns:

cosmo : pygcl.Cosmology

the pygcl Cosmology object which interfaces with CLASS

Interfacing with CLASS¶

The main power spectrum calculations performed in pyRSD require the linear matter transfer function. We provide an interface to the CLASS CMB Boltzmann code via the pyRSD.pygcl module.

The pyRSD.pygcl module is the General Cosmology Library, a swig-generated Python wrapper of a C++ library that provides useful cosmological functionality, including an interface to the CLASS code.

Overview¶

The CLASS Cosmology object¶

Although the main pyRSD modules require the use of the main pyRSD.rsd.cosmology.Cosmology class, the pyRSD.pygcl module relies on the pyRSD.pygcl.Cosmology class. A pyRSD.pygcl.Cosmology object can be easily initialized from a pyRSD.rsd.cosmology.Cosmology object via the to_class() function, as

In [1]: from pyRSD.rsd.cosmology import Planck15

In [2]: from pyRSD import pygcl

In [3]: class_cosmo = Planck15.to_class()

In [4]: print(class_cosmo)
<pyRSD.pygcl.Cosmology; proxy of <Swig Object of type 'Cosmology *' at 0x7f179e818630> >

Computing Background Quantities¶

The pyRSD.pygcl.Cosmology calls the CLASS code to compute various cosmological parameters and background quantities as a function of redshift See the API for the full list of available quantities that CLASS can compute. For example, to compute the growth rate as a function of redshift

In [5]: z = numpy.linspace(0, 3, 100)

In [6]: growth = class_cosmo.f_z(z)

The Linear Power Spectrum¶

Most importantly for pyRSD, the pyRSD.pygcl module includes functionality to compute the linear matter power spectrum using CLASS. The main object for this calculation is the pyRSD.pygcl.LinearPS class, which can be initialized as

# initialize at z = 0
Plin = pygcl.LinearPS(class_cosmo, 0)

# renormalize to different SetSigma8AtZ
Plin.SetSigma8AtZ(0.62)

# evaluate at k
k = numpy.logspace(-2, 0, 100)
Pk = Plin(k)

# plot
plt.loglog(k, Pk, c='k')

Zel’dovich Power Spectra¶

The pyRSD.pygcl module can also be used to directly compute power spectra in the Zel’dovich approximation. For example,

# density auto power
P00 = pygcl.ZeldovichP00(class_cosmo, 0)

# density - radial momentum cross power
P01 = pygcl.ZeldovichP01(class_cosmo, 0)

# radial momentum auto power
P11 = pygcl.ZeldovichP11(class_cosmo, 0)

# plot
k = numpy.logspace(-2, 0, 100)
plt.loglog(k, P00(k), label=r'$P_{00}^\mathrm{zel}$')
plt.loglog(k, P01(k), label=r'$P_{01}^\mathrm{zel}$')
plt.loglog(k, P11(k), label=r'$P_{11}^\mathrm{zel}$')

The Correlation Function¶

The pyRSD.pygcl module also includes functionality for computing the linear and Zel’dovich correlation functions. This is computed by taking the Fourier transform of the power spectrum using FFTLog.

# linear correlation function
CF = pygcl.CorrelationFunction(Plin)

# Zeldovich CF at z = 0.55
CF_zel = pygcl.ZeldovichCF(class_cosmo, 0.55)

# plot
r = numpy.logspace(0, numpy.log10(150), 1000)
plt.plot(r, r**2 * CF(r), label=r'$\xi^\mathrm{lin}$')
plt.plot(r, r**2 * CF_zel(r), label=r'$\xi^\mathrm{zel}$')

API¶

The Cosmology object¶

Methods that return various cosmological parameters:

class pyRSD.pygcl.Cosmology(*args)¶

Proxy of C++ Cosmology class.

H0()¶: the present-day Hubble constant in units of km/s/Mpc

h()¶: the dimensionless Hubble constant

Tcmb()¶: CMB temperature today in Kelvin

Omega0_b()¶: present-day baryon density parameter

Omega0_cdm()¶: present-day cold dark matter density fraction

Omega0_ur()¶: present-day ultra-relativistic neutrino density fraction

Omega0_m()¶: present-day non-relativistic density fraction

Omega0_r()¶: present-day relativistic density fraction

Omega0_g()¶: present-day photon density fraction

Omega0_lambda()¶: present-day cosmological constant density fraction

Omega0_fld()¶: present-day dark energy fluid density fraction (valid if Omega0_lambda is unspecified)

Omega0_k()¶: present-day curvature density fraction

w0_fld()¶: present-day fluid equation of state parameter

wa_fld()¶: present-day equation of state derivative

n_s()¶: the spectral index of the primordial power spectrum

k_pivot()¶: the pivot scale in 1/Mpc

A_s()¶: scalar amplitude = curvature power spectrum at pivot scale

ln_1e10_A_s()¶: convenience function returns log (1e10*A_s)

sigma8()¶: convenience function to return sigma8 at z = 0

k_max()¶: maximum k value computed in h/Mpc

k_min()¶: minimum k value computed in h/Mpc

z_drag()¶: the baryon drag redshift

rs_drag()¶: the comoving sound horizon at the baryon drag redshifts

tau_reio()¶: the reionization optical depth

z_reio()¶: the redshift of reionization

rho_crit(cgs=False)¶: the critical density at z = 0 in units of h^2 M_sun / Mpc^3 if cgs = False, or in units of h^2 g / cm^3

EvaluateTransfer(Cosmology self, double k) → double¶

Methods that return background quantities as a function of redshift:

pyRSD.pygcl.f_z(z)¶

the logarithmic growth rate, dlnD/dlna, at z

pyRSD.pygcl.H_z(z)¶

the Hubble parameter at z in km/s/Mpc

pyRSD.pygcl.Da_z(z)¶

the angular diameter distance to z in Mpc – this is Dm/(1+z)

pyRSD.pygcl.Dc_z(z)¶

the conformal distance to z in the flat case in Mpc

pyRSD.pygcl.Dm_z(z)¶

the comoving radius coordinate in Mpc, which is equal to the conformal distance in the flat case

pyRSD.pygcl.D_z(z)¶

the growth function D(z) / D(0) (normalized to unity at z = 0)

pyRSD.pygcl.Sigma8_z(z)¶

the scalar amplitude at z, equal to sigma8 * D(z)

pyRSD.pygcl.Omega_m_z(z)¶

Omega0_m as a function of z

pyRSD.pygcl.rho_bar_z(z, cgs=False)¶

the mean matter density in units of h^2 M_sun / Mpc^3 if cgs = False, or in units of g / cm^3

pyRSD.pygcl.rho_crit_z(z, cgs=False)¶

the critical matter density in units of h^2 M_sun / Mpc^3 if cgs = False, or in units of g / cm^3

pyRSD.pygcl.dV(z)¶

the comoving volume element per unit solid angle per unit redshift in Gpc^3

pyRSD.pygcl.V(zmin, zmax, Nz=1024)¶

the comoving volume between two redshifts (full sky)

Power spectrum objects¶

class pyRSD.pygcl.LinearPS(*args)¶

Proxy of C++ LinearPS class.

Compute the linear power spectrum, using CLASS

__init__(pygcl.Cosmology cosmo, float z=0)¶: initialize the linear power spectrum for a given cosmology and redshift

__call__(k)¶: evaluate the linear power spectrum at the wavenumber k, where k is in units of $h/\mathrm{Mpc}$

SetSigma8AtZ(sigma8_z)¶: set the normalization of the power spectrum via setting $\sigma_8(z)$

class pyRSD.pygcl.ZeldovichP00(*args)¶

Proxy of C++ ZeldovichP00 class.

Compute the density auto power spectrum in the Zel’dovich approximation

__init__(pygcl.Cosmology cosmo, float z, bool approx_lowk=False)¶: initialize the class for a given cosmology and redshift; if approx_lowk is True, use a low k approximation of the Zel’dovich approximation

__call__(k)¶: evaluate the Zel’dovich power spectrum at the wavenumber k, where k is in units of $h/\mathrm{Mpc}$

SetSigma8AtZ(sigma8_z)¶: set the normalization of the power spectrum via setting $\sigma_8(z)$

class pyRSD.pygcl.ZeldovichP01(*args)¶

Proxy of C++ ZeldovichP01 class.

Compute the density - radial momentum cross power spectrum in the Zel’dovich approximation

__init__(pygcl.Cosmology cosmo, float z, bool approx_lowk=False)¶: initialize the class for a given cosmology and redshift; if approx_lowk is True, use a low k approximation of the Zel’dovich approximation

__call__(k)¶: evaluate the Zel’dovich power spectrum at the wavenumber k, where k is in units of $h/\mathrm{Mpc}$

SetSigma8AtZ(sigma8_z)¶: set the normalization of the power spectrum via setting $\sigma_8(z)$

class pyRSD.pygcl.ZeldovichP11(*args)¶

Proxy of C++ ZeldovichP11 class.

Compute the radial momentum auto power spectrum in the Zel’dovich approximation

__init__(pygcl.Cosmology cosmo, float z, bool approx_lowk=False)¶: initialize the class for a given cosmology and redshift; if approx_lowk is True, use a low k approximation of the Zel’dovich approximation

__call__(k)¶: evaluate the Zel’dovich power spectrum at the wavenumber k, where k is in units of $h/\mathrm{Mpc}$

SetSigma8AtZ(sigma8_z)¶: set the normalization of the power spectrum via setting $\sigma_8(z)$

Correlation function objects¶

class pyRSD.pygcl.CorrelationFunction(*args)¶

Proxy of C++ CorrelationFunction class.

Compute the linear correlation function by Fourier transforming the linear power spectrum

__init__(pygcl.LinearPS plin, kmin=1e-4, kmax=10)¶: initialize the class from a linear power spectrum object; kmin and kmax correspond to the limits of the numerical integration when doing the Fourier transform.

__call__(r)¶: evaluate the correlation function at the separation r, where r is in units of $\mathrm{Mpc}/h$

class pyRSD.pygcl.ZeldovichCF(*args)¶

Proxy of C++ ZeldovichCF class.

Compute the density auto correlation function in the Zel’dovich approximation

__init__(pygcl.Cosmology cosmo, float z, kmin=1e-4, kmax=10)¶: initialize the class for a given cosmology and redshift; kmin and kmax correspond to the limits of the numerical integration when doing the Fourier transform.

__call__(r)¶: evaluate the Zel’dovich correlation function at the separation r, where r is in units of $\mathrm{Mpc}/h$

SetSigma8AtZ(sigma8_z)¶: set the normalization of the correlation function via setting $\sigma_8(z)$

Halo Zel’dovich Perturbation Theory¶

The pyRSD.rsd.hzpt module allows users to compute various clustering quantities using Halo Zel’dovich Perturbation Theory (HZPT)

Overview¶

The pyRSD.rsd.hzpt module provides functionality for computing various power spectrum and correlation function quantities using Halo Zel’dovich Perturbation Theory (HZPT). See Seljak and Vlah 2015 for an introduction to HZPT.

The Fourier space quantities can be computed from the following classes:

Name	Quantity
`HaloZeldovichP00`	The dark matter auto power spectrum
`HaloZeldovichP01`	The dark matter density - radial momentum cross correlation
`HaloZeldovichP11`	The $mu^4$ contribution to the radial momentum auto spectrum
`HaloZeldovichPhm`	The halo - dark matter cross power

And the configuration space quantities can be computed from the following classes:

Name	Quantity
`HaloZeldovichCF00`	The dark matter auto correlation function
`HaloZeldovichCFhm`	The halo - dark matter cross correlation function

Initialization¶

An HZPT instance can be initialized by specifying a cosmology via a pyRSD.rsd.cosmology.Cosmology object and a redshift z.

Note

The objects should be initialized at a specific redshift by passing the z parameter. Once created, the sigma8_z attribute can be adjusted to compute the clustering quantity at different redshifts.

Functions¶

The HZPT class objects are callable objects; they return either the HZPT power spectrum or correlation function at the specified wavenumber k or separation r. The zeldovich function returns the Zel’dovich term and the broadband function returns the Padé correction term.

Examples¶

For example, to compute the dark matter auto spectrum for the Planck 2015 cosmology,

from pyRSD.rsd.cosmology import Planck15
from pyRSD.rsd.hzpt import HaloZeldovichP00

# power spectrum at z = 0
P00 = HaloZeldovichP00(Planck15, z=0.)

# compute the full power and each term
k = np.logspace(-2, 0, 100)
Pk = P00(k)
Pzel = P00.zeldovich(k)
Pbb = P00.broadband(k)

# and plot
plt.loglog(k, Pk, label='full P00')
plt.loglog(k, Pzel, label='Zeldovich term')
plt.loglog(k, Pbb, label='broadband term')

Similary, the dark matter correlation function and the various terms can be computed as:

from pyRSD.rsd.hzpt import HaloZeldovichCF00

# correlation function at z = 0
CF = HaloZeldovichCF00(Planck15, z=0.)

# compute the full correlation and each term
r = np.logspace(0, np.log10(150), 100)
xi = CF(r)
xi_zel = CF.zeldovich(r)
xi_bb = CF.broadband(r)

# and plot
plt.loglog(r, r**2 * xi, label='full CF')
plt.loglog(r, r**2 * xi_zel, label='Zeldovich term')
plt.loglog(r, r**2 * xi_bb, label='broadband term')

API¶

The power spectrum classes are:

`HaloZeldovichP00`(cosmo, z)	The dark matter auto-spectrum P00 using Halo-Zel’dovich Perturbation Theory
`HaloZeldovichP01`(cosmo, z)	The dark matter density - radial momentum cross correlation P01 using HZPT
`HaloZeldovichP11`(cosmo, z)	The mu4 contribution to the radial momentum auto spectrum P11, using HZPT
`HaloZeldovichPhm`(cosmo, z)	The halo-matter cross-correlation Phm, using HZPT

Each of these objects provides three main functions to compute the various HZPT terms:

`__call__`(k)	Return the total power at the specified k
`zeldovich`(k)	Return the Zel’dovich power term at the specified k
`broadband`(k)	The broadband power in units of $(\mathrm{Mpc}/h)^3$

The correlation function classes are:

`HaloZeldovichCF00`(cosmo, z)	The dark matter correlation function using Halo-Zel’dovich Perturbation Theory
`HaloZeldovichCFhm`(cosmo, z)	The dark matter - halo correlation function using Halo-Zel’dovich Perturbation Theory

Similary, the three main functions to compute the various HZPT terms are:

`__call__`(r)	Return the total correlation function
`zeldovich`(r)	Return the Zel’dovich correlation at the specified r
`broadband`(r)	The correlation function broadband correction term

HZPT Classes¶

class pyRSD.rsd.hzpt.HaloZeldovichP00(cosmo, z)¶

The dark matter auto-spectrum P00 using Halo-Zel’dovich Perturbation Theory

__call__(k)¶

Return the total power at the specified k

The total power is equal to the Zel’dovich power + broadband term

Parameters:

k : float, array_like

the wavenumber in units of $h/\mathrm{Mpc}$

__init__(cosmo, z)¶

Parameters:

cosmo : cosmology.Cosmology, pygcl.Cosmology

the cosmology instance

z : float

the redshift; this determines the values of sigma8(z) to use in the HZPT equations

broadband(k)¶

The broadband power in units of $(\mathrm{Mpc}/h)^3$

The functional form is given by:

\[P_\mathrm{BB} = A_0 F(k) \left[ \frac{1 + (k R_1)^2}{1 + (k R_{1h})^2 + (k R_{2h})^4} \right],\]

as given by Eq. 1 in arXiv:1501.07512.

Parameters:

k : float, array_like

the wavenumber in units of $h/\mathrm{Mpc}$

zeldovich(k)¶

Return the Zel’dovich power term at the specified k

Parameters:

k : float, array_like

the wavenumber in units of $h/\mathrm{Mpc}$

class pyRSD.rsd.hzpt.HaloZeldovichP01(cosmo, z)¶

The dark matter density - radial momentum cross correlation P01 using HZPT

__call__(k)¶: Return the full Halo Zeldovich P01

__init__(cosmo, z)¶

Parameters:

cosmo : cosmology.Cosmology, pygcl.Cosmology

the cosmology instance

z : float

the redshift; this determines the values of sigma8(z) to use in the HZPT equations

broadband(k)¶

The broadband power correction for P01 in units of (Mpc/h)^3

This is the derivative of the broadband band term for P00, taken with respect to lna

zeldovich(k)¶

Return the Zel’dovich power term at the specified k

Parameters:

k : float, array_like

the wavenumber in units of $h/\mathrm{Mpc}$

class pyRSD.rsd.hzpt.HaloZeldovichP11(cosmo, z)¶

The mu4 contribution to the radial momentum auto spectrum P11, using HZPT

Notes

The 1-loop SPT model for the vector contribution to P11[mu4] should be added to the power returned by this class to model the full P11[mu4]

__call__(k)¶: Return the total power

__init__(cosmo, z)¶

Parameters:

cosmo : cosmology.Cosmology, pygcl.Cosmology

the cosmology instance

z : float

the redshift; this determines the values of sigma8(z) to use in the HZPT equations

broadband(k)¶

The broadband power correction in units of (Mpc/h)^3

Modeled with a Pade function,

\[P_{BB} = F(k) A_0 / (1 + (k R_{1h})^2)\]

zeldovich(k)¶

Return the Zel’dovich power term at the specified k

Parameters:

k : float, array_like

the wavenumber in units of $h/\mathrm{Mpc}$

class pyRSD.rsd.hzpt.HaloZeldovichPhm(cosmo, z)¶

The halo-matter cross-correlation Phm, using HZPT

__call__(b1, k)¶

Return the total power, equal to the b1 * Zeldovich power + broadband correction

Parameters:

b1 : float

the linear bias to compute the bias at

k : array_like

the wavenumbers in $h/\mathrm{Mpc}$ to compute the power at

__init__(cosmo, z)¶

Parameters:

cosmo : cosmology.Cosmology, pygcl.Cosmology

the cosmology instance

z : float

the redshift; this determines the values of sigma8(z) to use in the HZPT equations

broadband(k)¶

The broadband power in units of $(\mathrm{Mpc}/h)^3$

The functional form is given by:

\[P_\mathrm{BB} = A_0 F(k) \left[ \frac{1 + (k R_1)^2}{1 + (k R_{1h})^2 + (k R_{2h})^4} \right],\]

as given by Eq. 1 in arXiv:1501.07512.

Parameters:

k : float, array_like

the wavenumber in units of $h/\mathrm{Mpc}$

zeldovich(k)¶

Return the Zel’dovich power term at the specified k

Parameters:

k : float, array_like

the wavenumber in units of $h/\mathrm{Mpc}$

class pyRSD.rsd.hzpt.HaloZeldovichCF00(cosmo, z)¶

The dark matter correlation function using Halo-Zel’dovich Perturbation Theory

__call__(r)¶: Return the total correlation function

__init__(cosmo, z)¶

Parameters:

cosmo : cosmology.Cosmology, pygcl.Cosmology

the cosmology instance

z : float

the redshift; this determines the values of sigma8(z) to use in the HZPT equations

broadband(r)¶

The correlation function broadband correction term

This is given by the Fourier transform of the Pade function

Parameters:

r : float, array_like

the separation array, in units of $\mathrm{Mpc}/h$

zeldovich(r)¶

Return the Zel’dovich correlation at the specified r

Parameters:

r : float, array_like

the separation array, in units of $\mathrm{Mpc}/h$

class pyRSD.rsd.hzpt.HaloZeldovichCFhm(cosmo, z)¶

The dark matter - halo correlation function using Halo-Zel’dovich Perturbation Theory

__call__(b1, r)¶

Return the total correlation

Parameters:

b1 : float

the linear bias to compute correlation at

r : array_like

the separations in $\mathrm{Mpc}/h$ to correlation at

__init__(cosmo, z)¶

Parameters:

cosmo : cosmology.Cosmology, pygcl.Cosmology

the cosmology instance

z : float

the redshift; this determines the values of sigma8(z) to use in the HZPT equations

broadband(r)¶

The correlation function broadband correction term

This is given by the Fourier transform of the Pade function

zeldovich(r)¶: Return the Zel’dovich correlation at the specified r

Galaxy Power Spectrum¶

The pyRSD.rsd.GalaxySpectrum class computes the redshift-space galaxy power spectrum.

Overview¶

Theoretical Background¶

The model is described in detail in the paper Hand et al. 2017, but we summarize the relevant information needed to get started using pyRSD below.

Our galaxy model decomposes the galaxy sample into several subsamples, and computes the correlations between each of those subsamples. The galaxy sample gets divided into four subsamples:

Sample	Description
type A centrals	isolated centrals (no satellites in the same halo)
type B centrals	non-isolated centrals (at least one satellite in same halo)
type A satellites	isolated satellites (no other satellites in same halo)
type B satellites	non-isolated satellites (at least one other satellite in the same halo)

This sample decomposition is useful because it allows us to separately model the correlations between galaxies in the same halo (denoted as “1-halo” terms) and correlations that arise from galaxies in separate dark matter halos (denoted as “2-halo” terms).

Thus, we can model the total galaxy power spectrum as

\[P^{gg}(k,\mu) = (1-f_s)^2 P^{cc} + 2 f_s (1-f_s) P^{cs} + f_s^2 P^{ss},\]

where $f_s$ is the satellite fraction and $P^{cc}$, $P^{cs}$, and $P^{ss}$ are the centrals auto power, central-satellite cross power, and satellite auto power, respectively.

Model Initialization¶

The galaxy power spectrum model can be initialized from a cosmology and a redshift specified by the user. For example, you can initialize the model at $z=0$ for the Planck 2015 cosmology parameters as

In [1]: from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum

In [2]: from pyRSD.rsd.cosmology import Planck15

In [3]: model = GalaxySpectrum(z=0, params=Planck15)

Once the model object has been created, the underlying elements of the model need to be initialized. Depending on your machine, this will take several minutes to complete.

# model takes several minutes to initialize once
model.initialize()

# set kmin/kmax limits
model.kmin = 1e-3
model.kmax = 0.5

The initialization only needs to be done once, and once the model initialized, the evaluation of the model will be fast (typically < 1 second), as long as the desired $k$ value is valid, as specified by the kmin and kmax attributes of the model.

Warning

The GalaxySpectrum class has attributes kmin and kmax that specify where the valid wavenumber range over which the underlying model has been initialized. Outside of this range, the model must evaluate each component of the model for each $k$ value, which can be time-consuming. A warning will be printed when this occurs.

Because the model initialization is time consuming, we recommend saving the initialized model and then reading the model from disk when it is needed again. This can be achieved with the numpy’s pickling functionality:

# save the initialized model to disk
model.to_npy('galaxy_model.npy')

# read a new model from disk
model2 = GalaxySpectrum.from_npy('galaxy_model.npy')

Model Parameters¶

The GalaxySpectrum object has several model parameters. These parameters all of default values, but the attributes can be explicitly set by the user to change the behavior of the model.

The parameters are:

Cosmology	Name	Description
$\alpha_\parallel$	alpha_par	The Alcock-Paczynski effect parameter for parallel to the line-of-sight
$\alpha_\perp$	alpha_perp	The Alcock-Paczynski effect parameter for perpendicular to the line-of-sight
$f$	f	The growth rate at $z$: $f = d\mathrm{ln}D/d\mathrm{ln}a$
$\sigma_8(z)$	sigma8_z	The mass variance at $r = 8 \ \mathrm{Mpc}/h$ at $z$; this sets the linear power spectrum normalization
Linear biases
$b_{1,c_A}$	b1_cA	The linear bias of the type A centrals sample
$b_{1,c_B}$	b1_cB	The linear bias of the type B centrals sample
$b_{1,s_A}$	b1_sA	The linear bias of the type A satellites sample
$b_{1,s_B}$	b1_sB	The linear bias of the type B satellites sample
Sample fractions
$f_s$	f_s	The satellite fraction, which is (total number of satellites / total number of galaxies)
$f_{c_B}$	f_cB	The type B centrals fraction, which is (total number of type B centrals / total number of centrals)
$f_{s_B}$	f_sB	The type B satellites fraction, which is (total number of type B satellites / total number of satellites)
Finger-of-God damping
$\sigma_c$	sigma_c	The centrals FoG velocity dispersion, in units of $\mathrm{Mpc}/h$
$\sigma_{s_A}$	sigma_sA	The type A satellites FoG velocity dispersion, in units of $\mathrm{Mpc}/h$
$\sigma_{s_B}$	sigma_sB	The type B satellites FoG velocity dispersion, in units of $\mathrm{Mpc}/h$
1-halo amplitudes
$N_{c_B s}$	N_cBs	The amplitude of the constant 1-halo term between type B centrals, [units: $(\mathrm{Mpc}/h)^3$]
$N_{s_B s_B}$	N_sBsB	The amplitude of the constant 1-halo term between type B satellites, [units: $(\mathrm{Mpc}/h)^3$]

The parameters can be updated via the usual attribute setting mechanism

# update normalization via sigma8_z
In [4]: model.sigma8_z = 0.62

# update satellite fraction
In [5]: model.f_s = 0.12

Computing Power Spectra¶

With an initialized model, we can compute the power spectrum either as a function of $k$ and $\mu$, $P(k,\mu)$, or compute the multipoles of the power spectrum, $P_\ell(k)$. This is accomplished either by calling the GalaxySpectrum.power() or GalaxySpectrum.poles() functions.

For example, to compute $P(k,\mu)$ for 5 $\mu$ bins:

k = numpy.logspace(-2, numpy.log10(0.4), 100)

# this is mu = 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9
mu = numpy.arange(0.1, 1.0, 0.2)
Pkmu = model.power(k, mu) # shape is (100,5)

for i, imu in enumerate(mu):
  plt.loglog(k, Pkmu[:,i], label=r"$\mu = %.1f$" %imu)

And, for example, the monopole, quadrupole, and hexadecapole ($\ell=0,2,4$) can be computed as

ells = [0, 2, 4]
Pell = model.poles(k, ells) # list of 3 (100,) arrays

for i, ell in enumerate(ells):
  plt.loglog(k, Pell[i], label=r"$\ell = %d$" %ell)

Discrete Binning Effects¶

When computing the power spectrum from galaxy survey data, we estimate the power in bandpowers, averaging over a finite set of modes in each $k$ or $\mu$ bin. Especially on large scales (low $k$), where we are averaging over relatively few values, this averaging procedure can lead to additional effects on the power spectrum. The pyRSD package accounts for these effects by applying an additional transfer function to the continuous power spectrum that is returned by GalaxySpectrum.power() or GalaxySpectrum.poles().

The discretely-binned power spectrum theory is computed by either the PkmuTransfer or PolesTransfer classes, depending if the user wants $P(k,\mu)$ or $P_\ell(k)$. A transfer function can be initialized, and then the discretely-binned power spectrum theory will be returned by the GalaxySpectrum.from_transfer() function.

Specifying the ($k$, $\mu$) Grid¶

In order to account for the discrete binning effects, the user must supply the average $k$ and $\mu$ values on the 2D binning grid, as well as the number of modes averaged over in each bin. These bins should be finely spaced, typically about ~100 $\mu$ bins yields good results. The continuous theory will be evaluted for each these discrete bins, and then averaged over, weighted by the number of modes in each bin, to account for any binning effects.

The class that handles setting up the $P(k,\mu)$ grid is PkmuGrid. This class can be initialized

# set up fake 1D k, mu bins
In [1]: k_1d = numpy.arange(0.01, 0.4, 0.005)

In [2]: mu_1d = numpy.linspace(0, 1.0, 100)

# convert to a 2D grid
# shape is (78, 100)
In [3]: k, mu = numpy.meshgrid(k_1d, mu_1d, indexing='ij')

# assign random weights for each bin for illustration purposes
In [4]: modes = numpy.random.random(size=k.shape)

# simulate missing data
In [5]: missing = numpy.random.randint(0, numpy.prod(modes.shape), size=10)

In [6]: modes.flat[missing] = numpy.nan

# initialize the grid
In [7]: grid = PkmuGrid([k_1d, mu_1d], k, mu, modes)
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-235933c43c91> in <module>()
----> 1 grid = PkmuGrid([k_1d, mu_1d], k, mu, modes)

NameError: name 'PkmuGrid' is not defined

In [8]: print(grid)
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-8e1381097b77> in <module>()
----> 1 print(grid)

NameError: name 'grid' is not defined

Once a PkmuGrid object has been initialized, we can save it to disk as a plaintext file for later use.

# save to a plaintext file
In [9]: grid.to_plaintext('pkmu_grid.dat')
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-f4b63e7a5632> in <module>()
----> 1 grid.to_plaintext('pkmu_grid.dat')

NameError: name 'grid' is not defined

# read the grid back from disk
In [10]: grid_2 = PkmuGrid.from_plaintext('pkmu_grid.dat')
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-7de7eb7ca8d9> in <module>()
----> 1 grid_2 = PkmuGrid.from_plaintext('pkmu_grid.dat')

NameError: name 'PkmuGrid' is not defined

In [11]: print(grid_2)
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-fb6d86bbdf3d> in <module>()
----> 1 print(grid_2)

NameError: name 'grid_2' is not defined

Discrete $P(k,\mu)$¶

Once the binning grid is initialized, we next must initialize the desired transfer function. Imagine we want to compute the power spectrum in 5 $\mu$ bins, accounting for discrete binning effects. This can be achieved as

# edges of the mu bins
mu_bounds = [(0., 0.2), (0.2, 0.4), (0.4, 0.6), (0.6, 0.8), (0.8, 1.0)]

# the transfer function, with specified valid k range
transfer = PkmuTransfer(grid, mu_bounds, kmin=0.01, kmax=0.4)

# evaluate the model with this transfer function
Pkmu_binned = model.from_transfer(transfer)

# get the coordinate arrays from the grid
k, mu = transfer.coords # this has shape of (Nk, Nmu)

for i in range(mu.shape[1]):
  plt.loglog(k[:,i], Pkmu_binned[:,i], label=r"$\mu = %.1f$" % mu[:,i].mean())

Discrete $P_\ell(k)$¶

We can similarly compute multipoles while accounting for discrete binning effects. This can be achieved as

# the multipoles to compute
ells = [0, 2, 4]

# the transfer function, with specified valid k range
transfer = PolesTransfer(grid, ells, kmin=0.01, kmax=0.4)

# evaluate the model with this transfer function
poles_binned = model.from_transfer(transfer) # shape is (78, 3)

# get the coordinate arrays from the grid
k, mu = transfer.coords # this has shape of (Nk, Nmu)

for i, iell in enumerate(ells):
  plt.loglog(k[:,i], poles_binned[:,i], label=r"$\ell = %d$" % iell)

Window-convolved Power Spectra¶

When analyzing power spectrum measurements from a galaxy survey, the theoretical quantity of interest is the power spectrum convolved with the survey window function, which arises due to the presence of the survey selection function. In particular, the most common power spectrum spectrum from galaxy survey data is the window-convolved power spectrum multipoles. See 1704.02357 for more details about how this measurement is made from survey data.

The pyRSD package includes functionality for computing the theoretical power spectrum multipoles convolved with a window function input by the user. The window convolution procedure implemented in pyRSD is described in detail in Wilson et al. 2017, as well as in Section 4.3.2 of 1706.02362. Please see these references for further details about the algorithm.

Specifying the Window Function¶

In order to convolve the theoretical power spectrum multipoles with a survey window function, the user must input the correlation function multipoles of the survey window in configuration space. Specifically, for a set of separations $s$, the user should supply the window multipoles $Q_\ell(s)$ for $\ell=0,2,4,...,\ell_\mathrm{max}$. In order to fully account for the anisotropy introduced by the window function on the model, we recommend that $\ell_\mathrm{max} = 8$ or $\ell_\mathrm{max} = 10$, to be cautious.

Below, we show the window function multipoles in configuration space as measured with a pair counter correlation function code for the BOSS DR12 CMASS sample.

# load the window function correlation multipoles array from disk
# first column is s, followed by W_ell
Q = numpy.loadtxt('data/window.dat')

# now plot
for i in range(1, Q.shape[1]):
  plt.semilogx(Q[:,0], Q[:,i], label=r"$\ell=%d$" %(2*(i-1)))

From this plot we can see that the $Q_\ell$ vanish for scales approaching 3000 $\mathrm{Mpc}/h$, as these are the largest scales in the volume of the CMASS sample. Also note that on small scales, the clustering becomes isotropic, with the multipoles vanishing, and that in general, the contribution of the higher-order multipoles decreases as $\ell$ increases.

Evaluating the Convolution¶

Once the window multipoles have been measured, we can evaluate the convolved multipoles with the transfer function class, WindowTransfer. For example, to evalute the convolved monopole, quadrupole, and hexadecapole, we simply do

# adjust the model kmin/kmax
model.kmin = 1e-4
model.kmax = 0.7

# the multipoles to compute
ells = [0, 2, 4]

# the window transfer function, with specified valid k range
transfer = WindowTransfer(Q, ells, grid_kmin=1e-3, grid_kmax=0.6)

# evaluate the model with this transfer function
Pell_conv = model.from_transfer(transfer) # shape is (78, 3)

# get the coordinate arrays from the grid
k, mu = transfer.coords # this has shape of (Nk, Nmu)

for i, iell in enumerate(ells):
  plt.loglog(k[:,i], Pell_conv[:,i], label=r"$\ell = %d$" % iell)

In this plot, we show the unconvoled $P_0$, $P_2$, and $P_4$ multipoles in black, and the correpsonding window-convolved multipoles in color. The effects of the window function, mostly on large scales (small $k$) are clearly evident.

Warning

The convolution is performed in configuration space using the Convolution Theorem. FFTLog is used to perform the Fourier transfrom on a grid, and to achieve the best results, the grid bounds should be padded to cover a wider range than the wavenumbers of interest. Typically, if one is interested in the power at $k = 0.4 \ h/\mathrm{Mpc}$, the grid_kmax keyword should be set to $k = 0.6 \ h/\mathrm{Mpc}$ or $k = 0.7 \ h/\mathrm{Mpc}$, as was done in the example above. Also, note that to avoid slowdowns, the model kmin and kmax attributes should be adjusted to include the desired grid range, as was done above.

API¶

Top level user functions to compute power spectra:

`GalaxySpectrum`([fog_model, use_so_correction])	The model for the galaxy redshift space power spectrum
`GalaxySpectrum.initialize`()	Initialize the underlying splines, etc of the model
`GalaxySpectrum.power`(k, mu[, flatten])	The total redshift-space galaxy power spectrum at `k` and `mu`
`GalaxySpectrum.poles`(k, ells[, Nmu])	The multipole moments of the redshift-space power spectrum
`GalaxySpectrum.from_transfer`

Loading GalaxySpectrum objects from and saving to pickle files:

`GalaxySpectrum.to_npy`(filename)	Save to a `.npy` file by calling `numpy.save()`
`GalaxySpectrum.from_npy`(filename)	Load a model from a `.npy` file

Generating the default set of parameters for fitting the GalaxySpectrum to data:

GalaxySpectrum.default_params() A GalaxyPowerParameters object holding the default model parameters

Evaluating power spectra with an additional transfer function, i.e., on a discrete (k, mu) grid or convolved with a window:

`PkmuGrid`
`PkmuTransfer`
`PolesTransfer`
`pyRSD.rsd.window.WindowTransfer`

The GalaxySpectrum Class¶

class pyRSD.rsd.GalaxySpectrum(fog_model='modified_lorentzian', use_so_correction=False, **kwargs)¶

The model for the galaxy redshift space power spectrum

Parameters:

kmin : float, optional

The minimum wavenumber to compute the power spectrum at [units: $h/\mathrm{Mpc}$]; default is 1e-3

kmax : float, optional

The maximum wavenumber to compute the power spectrum at [units: $h/\mathrm{Mpc}$]; default is 0.5

Nk : int, optional

The number of log-spaced bins to use as the underlying domain for splines; default is 200

z : float, optional

The redshift to compute the power spectrum at. Default = 0.

params : Cosmology, str

Either a Cosmology instance or the name of a file to load parameters from; see the ‘data/params’ directory for examples

include_2loop : bool, optional

If True, include 2-loop contributions in the model terms. Default is False.

transfer_fit : str, optional

The name of the transfer function fit to use. Default is CLASS and the options are {CLASS, EH, EH_NoWiggle, BBKS}, or the name of a data file holding (k, T(k))

max_mu : {0, 2, 4, 6, 8}, optional

Only compute angular terms up to mu**(max_mu). Default is 4.

interpolate: bool, optional

Whether to return interpolated results for underlying power moments

k0_low : float, optional (5e-3)

below this wavenumber, evaluate any power in “low-k mode”, which essentially just uses SPT at low-k

linear_power_file : str, optional (None)

string specifying the name of a file which gives the linear power spectrum, from which the transfer function in cosmo will be initialized

Pdv_model_type : {‘jennings’, ‘sim’, None}, optional

The type of model to use to evaluate Pdv

fog_model : str, optional

the string specifying the FOG model to use; one of [‘modified_lorentzian’, ‘lorentzian’, ‘gaussian’]. Default is ‘modified_lorentzian’

use_so_correction : bool, optional

Boost the centrals auto spectrum with a correction accounting for extra structure around centrals due to SO halo finders; default is False

power(k, mu, flatten=False)¶

The total redshift-space galaxy power spectrum at k and mu

Parameters:

k : float, array_like

The wavenumbers to evaluate the power spectrum at, in h/Mpc

mu : float, array_like

The cosine of the angle from the line of sight. If a float is provided, the value is used for all input k values. If array-like and mu has the same shape as k, the power at each (k,mu) pair is returned. If mu has a shape different than k, the returned power has shape (len(k), len(mu)).

flatten : bool, optional

If True, flatten the return array, which will have a length of len(k) * len(mu)

default_params()¶

A GalaxyPowerParameters object holding the default model parameters

The model associated with the parameter is self

poles(k, ells, Nmu=40)¶

The multipole moments of the redshift-space power spectrum

Parameters:

k : float, array_like

The wavenumbers to evaluate the power spectrum at, in h/Mpc

ells : int, array_like

The ell values of the multipole moments

Nmu : int, optional

the number of mu bins to use when performing the multipole integration

Returns:

poles : array_like

returns tuples of arrays for each ell value in poles

Gridded Power Spectra¶

Window-convolved Power Spectra¶

Quasar Power Spectrum¶

This page is under construction.

RSDFit

The RSDFit module deals with running parameter estimation using the power spectrum models available in this package and data input by the user.

Getting Started¶

The `rsdfit` Executable¶

The pyRSD package includes a rsdfit executable that is capable of running parameter estimation using the power spectrum models GalaxySpectrum and QuasarSpectrum to fit power spectrum data input by the user.

After installing the pyRSD package, the rsdfit command should be located on your PATH. We can then print the help message for the command via

$ rsdfit -h
usage: rsdfit [-h] [--version] {mcmc,nlopt,restart,analyze} ... 

From more help on each of the subcommands, type:
rsdfit mcmc -h
rsdfit nlopt -h
rsdfit restart -h
rsdfit analyze -h

fitting redshift space power spectrum observations with the `pyRSD` model

positional arguments:
  {mcmc,nlopt,restart,analyze}
    mcmc                find the best-fitting parameters using emcee to run
                        MCMC chains
    nlopt               use nonlinear optimization to find the best-fitting
                        using the LBFGS algorithm
    restart             restart a parameter estimation fit from an existing
                        result
    analyze             analyze the results of an MCMC parameter fit

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --version             print the pyRSD version and exit

The rsdfit command contains four sub-commands: nlopt, mcmc, restart, and analyze. The most important of these sub-commands are nlopt and mcmc. This allows the user to run fresh parameter fits from scratch, which is the main use case for the rsdfit executable.

The calling sequence for the mcmc command is

$ rsdfit mcmc -h
usage: rsdfit [-h] [--version] {mcmc,nlopt,restart,analyze} ... 

From more help on each of the subcommands, type:
rsdfit mcmc -h
rsdfit nlopt -h
rsdfit restart -h
rsdfit analyze -h mcmc
       [-h] [-m MODEL] [-p PARAMS] [--silent] -w WALKERS -i ITERATIONS
       [-n NCHAINS] -o FOLDER [--debug] [--no-save-model]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -m MODEL, --model MODEL
                        file name holding the model path
  -p PARAMS, --params PARAMS
                        file name holding the driver, theory, and data
                        parameters
  --silent              silence the standard output to the console
  -w WALKERS            number of emcee walkers to run the MCMC chain
                        (required)
  -i ITERATIONS         number of steps to run in the MCMC chain (required)
  -n NCHAINS, --nchains NCHAINS
                        number of MCMC chains to run concurrently
  -o FOLDER, --output FOLDER
                        the folder where the results will be written
                        (required)
  --debug               whether to print more info about the mpi4py.Pool
                        object
  --no-save-model       do not save the model instance

and for the nlopt command is

$ rsdfit nlopt -h
usage: rsdfit [-h] [--version] {mcmc,nlopt,restart,analyze} ... 

From more help on each of the subcommands, type:
rsdfit mcmc -h
rsdfit nlopt -h
rsdfit restart -h
rsdfit analyze -h nlopt
       [-h] [-m MODEL] [-p PARAMS] [--silent] -i ITERATIONS -o FOLDER
       [--debug] [--no-save-model]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -m MODEL, --model MODEL
                        file name holding the model path
  -p PARAMS, --params PARAMS
                        file name holding the driver, theory, and data
                        parameters
  --silent              silence the standard output to the console
  -i ITERATIONS         the maximum number of iterations to run (required)
  -o FOLDER, --output FOLDER
                        the folder where the results will be written
                        (required)
  --debug               whether to print more info about the mpi4py.Pool
                        object
  --no-save-model       do not save the model instance

The three most important options for these sub-commands are:

-p, —params

The name of the main parameter file to load; this holds all of the relevant information about the data, theory, and main driver parameters. We’ll discuss these parameter files in more detail in the next section.
-o, —output

This is the name of the directory where the results will be saved. Each time rsdfit is run, the parameter file is saved to a file “params.dat” in this directory as well. If this folder already exists and contains a “params.dat” file, those parameters will be used and results will be added to the existing directory.
-m, —model

The name of a file holding a GalaxySpectrum or QuasarSpectrum object to be loaded by the code. This argument is optional, but providing an already initialized model file will save a significant amount of time, since the code won’t need to initialize a model from scratch. See Model Initialization for more details on initializing and saving models.

Parameter Files¶

The rsdfit command is configured through a single main parameter file. This parameter file is responsible for not only configuring the main rsdfit executable, but also for specifying the relevant theory parameters and information about the data measurements to load. To separate the different classes of parameters, the parameter names are prefixed with an additional identifier, one of

driver: general parameters that determine the rsdfit configuration
data: the parameters specifying the data and covariance matrix to load
theory: the theoretical parameters for the desired pyRSD model, which determines the free pararameters, constrained parameters, etc, during the fitting procedure
model: parameters specifying the GalaxySpectrum or QuasarSpectrum configuration; these are parameters that are passed to the __init__() function of these model classes

We’ll be exploring each of these parameter types in much more detail in the next few sections, but for now, let’s take a quick look at an example parameter file:

#-------------------------------------------------------------------------------
# driver_params
#-------------------------------------------------------------------------------
driver.burnin = 0
driver.epsilon = 0.02
driver.init_from = 'fiducial'
driver.init_scatter = 0.0
driver.lbfgs_epsilon = {'Nsat_mult': 0.01, 'f1h_cBs': 0.01}
driver.lbfgs_options = {'ftol': 1e-10, 'xtol': 1e-10, 'gtol': 1e-05}
driver.lbfgs_use_priors = True
driver.solver_type = 'nlopt'
driver.start_from = None
driver.test_convergence = False
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# data params
#-------------------------------------------------------------------------------
data.covariance = '$(PYRSD_DATA)/examples/runPB_poles_gaussian_cov.dat'
data.covariance_Nmocks = 0
data.covariance_rescaling = 1.0
data.data_file = '$(PYRSD_DATA)/examples/runPB_galaxy_poles.dat'
data.ells = [0, 2, 4]
data.fitting_range = [(0.02, 0.4), (0.02, 0.4), (0.02, 0.4)]
data.grid_file = '$(PYRSD_DATA)/examples/runPB_pkmu_grid.dat'
data.mode = 'poles'
data.mu_bounds = None
data.statistics = ['pole_0', 'pole_2', 'pole_4']
data.usedata = range(0, 3)
data.window_file = None
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'value': 1.0, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'F_AP', 'expr': 'alpha_par/alpha_perp'}
theory.N = {'value': 0, 'vary': False, 'analytic': False, 'min': 0, 'name': 'N', 'lower': 0, 'prior': 'uniform', 'fiducial': 0, 'upper': 500}
theory.NcBs = {'value': 29608.657627046545, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'NcBs', 'fiducial': 45000.0, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)'}
theory.NsBsB = {'value': 94583.2118641765, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'NsBsB', 'fiducial': 94500.0, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))'}
theory.Nsat_mult = {'value': 2.4, 'vary': True, 'sigma': 0.2, 'min': 2.0, 'name': 'Nsat_mult', 'prior': 'normal', 'fiducial': 2.4, 'mu': 2.4, 'analytic': False}
theory.alpha = {'value': 1.0, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'alpha', 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)'}
theory.alpha_par = {'value': 1.0, 'vary': True, 'analytic': False, 'name': 'alpha_par', 'prior': 'uniform', 'fiducial': 1.0, 'upper': 1.2, 'lower': 0.8}
theory.alpha_perp = {'value': 1.0, 'vary': True, 'analytic': False, 'name': 'alpha_perp', 'prior': 'uniform', 'fiducial': 1.0, 'upper': 1.2, 'lower': 0.8}
theory.b1 = {'value': 2.124276, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'b1', 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s'}
theory.b1_c = {'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'b1_c', 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB'}
theory.b1_cA = {'value': 1.9, 'vary': True, 'analytic': False, 'name': 'b1_cA', 'prior': 'uniform', 'fiducial': 1.9, 'upper': 2.5, 'lower': 1.2}
theory.b1_cB = {'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'b1_cB', 'fiducial': 2.84, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB'}
theory.b1_s = {'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'b1_s', 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB'}
theory.b1_sA = {'value': 2.755, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'b1_sA', 'fiducial': 2.63, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA'}
theory.b1_sB = {'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'b1_sB', 'fiducial': 3.62, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA'}
theory.b1sigma8 = {'value': 1.29580836, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'b1sigma8', 'expr': 'b1*sigma8_z'}
theory.delta_sigsA = {'value': 1.0, 'vary': False, 'sigma': 0.2, 'min': 0.0, 'name': 'delta_sigsA', 'mu': 1.0, 'prior': 'normal', 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.delta_sigsB = {'value': 1.0, 'vary': False, 'sigma': 0.2, 'min': 0.0, 'name': 'delta_sigsB', 'mu': 1.0, 'prior': 'normal', 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.epsilon = {'value': 0.0, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'epsilon', 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0'}
theory.f = {'value': 0.78, 'vary': True, 'analytic': False, 'name': 'f', 'prior': 'uniform', 'fiducial': 0.78, 'upper': 1.0, 'lower': 0.6}
theory.f1h_cBs = {'value': 1.0, 'vary': True, 'sigma': 0.75, 'min': 0, 'name': 'f1h_cBs', 'mu': 1.0, 'prior': 'normal', 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'value': 4.0, 'vary': True, 'sigma': 1.0, 'min': 0.0, 'name': 'f1h_sBsB', 'prior': 'normal', 'fiducial': 4.0, 'mu': 4.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'value': 0.0, 'vary': False, 'sigma': 0.02, 'name': 'f_so', 'mu': 0.04, 'prior': 'normal', 'fiducial': 0.0, 'analytic': False}
theory.fcB = {'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'analytic': False, 'min': 0, 'name': 'fcB', 'max': 1, 'fiducial': 0.089, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))'}
theory.fs = {'value': 0.104, 'vary': True, 'analytic': False, 'min': 0.0, 'name': 'fs', 'max': 1, 'prior': 'uniform', 'fiducial': 0.104, 'upper': 0.25, 'lower': 0.0}
theory.fsB = {'value': 0.4, 'vary': True, 'analytic': False, 'min': 0.0, 'name': 'fsB', 'max': 1, 'prior': 'uniform', 'fiducial': 0.4, 'upper': 1.0, 'lower': 0.0}
theory.fsigma8 = {'value': 0.4758, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'fsigma8', 'expr': 'f*sigma8_z'}
theory.gamma_b1cB = {'value': 0.4, 'vary': False, 'sigma': 0.2, 'min': 0.0, 'name': 'gamma_b1cB', 'max': 1, 'prior': 'normal', 'fiducial': 0.4, 'mu': 0.4, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'value': 1.45, 'vary': True, 'sigma': 0.3, 'min': 1.0, 'name': 'gamma_b1sA', 'prior': 'normal', 'fiducial': 1.45, 'mu': 1.45, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'value': 2.05, 'vary': True, 'sigma': 0.3, 'min': 1.0, 'name': 'gamma_b1sB', 'prior': 'normal', 'fiducial': 2.05, 'mu': 2.05, 'analytic': False}
theory.nbar = {'value': 0.0004235857693396528, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'nbar', 'fiducial': 0.0004235857693396528}
theory.sigma8_z = {'value': 0.61, 'vary': True, 'analytic': False, 'name': 'sigma8_z', 'prior': 'uniform', 'fiducial': 0.61, 'upper': 0.9, 'lower': 0.3}
theory.sigma_c = {'value': 1.0, 'vary': True, 'analytic': False, 'name': 'sigma_c', 'prior': 'uniform', 'fiducial': 1.0, 'upper': 3.0, 'lower': 0.0}
theory.sigma_sA = {'value': 3.5, 'vary': True, 'analytic': False, 'name': 'sigma_sA', 'prior': 'uniform', 'fiducial': 3.5, 'upper': 8.0, 'lower': 2.0}
theory.sigma_sB = {'value': 4.7072613620519554, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'sigma_sB', 'prior': 'uniform', 'fiducial': 5, 'expr': 'sigma_sA * sigmav_from_bias(sigma8_z, b1_sB) / sigmav_from_bias(sigma8_z, b1_sA)', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0}
theory.sigma_so = {'value': 0.0, 'vary': False, 'analytic': False, 'name': 'sigma_so', 'lower': 1.0, 'prior': 'uniform', 'fiducial': 0.0, 'upper': 7}
#-------------------------------------------------------------------------------

theory_extra.b2_00__0 =  'A0 for generic b2_00'
theory_extra.gamma_b1sA =  'the relative fraction of b1_sA to b1_cA'
theory_extra.delta_sigsA =  'the relative fraction of sigma_sA to sigma_s'
theory_extra.nbar =  'the mean number density in (h/Mpc)^3'
theory_extra.Nsat_mult =  'the mean number of satellites in halos with >1 sat'
theory_extra.gamma_b1cB =  'the relative fraction of b1_cB, varying linear between b1_sA and b1_s'
theory_extra.delta_sigsB =  'the relative fraction of sigma_sB to sigma_s'
theory_extra.f_nbar =  'fraction multiplying nbar'
theory_extra.f1h_sBsB =  'fraction multiplying 1-halo term, NsBsB'
theory_extra.b2_00__4 =  'A4 for generic b2_00'
theory_extra.f1h_cBs =  'fraction multiplying 1-halo term, NcBs'
theory_extra.gamma_b1sB =  'the relative fraction of b1_sB to b1_cA'
theory_extra.b2_00__2 =  'A2 for generic b2_00'

#-------------------------------------------------------------------------------
# model params
#-------------------------------------------------------------------------------
model.Pdv_model_type = 'jennings'
model.correct_mu2 = False
model.correct_mu4 = False
model.params = 'runPB.ini'
model.fog_model = 'modified_lorentzian'
model.include_2loop = False
model.interpolate = True
model.max_mu = 4
model.transfer_fit = 'CLASS'
model.use_P00_model = True
model.use_P01_model = True
model.use_P11_model = True
model.use_Pdv_model = True
model.use_Phm_model = True
model.use_mean_bias = False
model.use_so_correction = False
model.use_tidal_bias = False
model.use_vlah_biasing = True
model.vel_disp_from_sims = False
model.z = 0.55
#-------------------------------------------------------------------------------

The parameter file uses a simple key/value assignment syntax to define the parameters. It is also possible to use environment variables when defining parameters, was was done in the above example for $(PYRSD_DATA).

To learn more about each section of the parameter file, please see the next sections:

Specifying the Data¶

The user must specify the data measurements that he or she wishes to fit. Here, we provide an overview and examples of how to accomplish that using the pyRSD.rsdfit module.

Overview¶

The main class that is responsible for handling the data statistics, as well as the covariance matrix used during parameter estimation, is the pyRSD.rsdfit.data.PowerData class.

Information about the parameters that are needed to initialize the PowerData class can be found by using the PowerData.help() function,

In [1]: from pyRSD.rsdfit.data import PowerData

# print out the help message for the parameters needed
In [2]: PowerData.help()
Initialization Parameters for PowerData
--------------------------------------------------
covariance :

        The string specifying the name of the file holding the covariance matrix.
        
covariance_Nmocks :

        The number of mocks that was used to measure the covariance matrix.

        If this is non-zero, then the inverse covariance matrix will
        be rescaled to account for noise due to the finite number of mocks
        
	Default: 0.0

covariance_rescaling :

        Rescale the covariance matrix read from file by this amount.
        
	Default: 1.0

data_file :

        The string specifying the name of the file holding the data measurements.
        
ells :

        A list of integers specifying multipole numbers for each statistic
        in the final analysis.

        This must be supplied when the :attr:`mode` is ``poles``
        
	Default: None

fitting_range :

        The :math:`k` fitting range for each statistics.

        This can either be a tuple of (kmin, kmax), which will be
        used for each statistic or a list of tuples of (kmin, kmax)
        
grid_file :

        A string specifying the name of the file holding a
        :class:`pyRSD.rsd.transfers.PkmuGrid` to read.
        
	Default: None

max_ellprime :

        When convolving a multipole of order ``ell``, include contributions
        up to and including this number.
        
	Default: 4

mode :

        The type of data, either ``pkmu`` or ``poles``
        
mu_bounds :

        A list of tuples specifying the edges of the :math:`\mu` bins.

        This should have (mu_min, mu_max), corresponding
        to the edges of the bins for each statistic in the final analysis

        This must be supplied when the :attr:`mode` is ``pkmu``
        
	Default: None

statistics :

        A list of the string names for each statistic that will be read from file

        These strings should be of the form:

        >> ['pole_0', 'pole_2', ...]
        >> ['pkmu_0.1', 'pkmu_0.3', ...]
        
usedata :

        A list of the statistic numbers that will be included in the final
        analysis.

        This allows the user to exclude certain statistics read from file. By
        default (``None``), all statistics are included
        
	Default: None

window_file :

        A string specifying the name of the file holding the correlation
        function multipoles of the window function.

        The file should contain columns of data, with the first column
        specifying the separation array :math:`s`, and the other columns
        giving the even-numbered correlation function multipoles of the window
        
	Default: None

window_kmax :

        Default kmax value to use on the grid when convolving the model.
        
	Default: 0.7

window_kmin :

        Default kmin value to use on the grid when convolving the model.
        
	Default: 0.0001

These parameters should be specified in the parameter file that is passed to the rsdfit executable and the names of the parameters should be prefixed with the data. prefix. In our example parameter file discussed previously, we specify multipoles data to read from file as

#-------------------------------------------------------------------------------
# data params
#-------------------------------------------------------------------------------
data.covariance = '$(PYRSD_DATA)/examples/runPB_poles_gaussian_cov.dat'
data.covariance_Nmocks = 0
data.covariance_rescaling = 1.0
data.data_file = '$(PYRSD_DATA)/examples/runPB_galaxy_poles.dat'
data.ells = [0, 2, 4]
data.fitting_range = [(0.02, 0.4), (0.02, 0.4), (0.02, 0.4)]
data.grid_file = '$(PYRSD_DATA)/examples/runPB_pkmu_grid.dat'
data.mode = 'poles'
data.mu_bounds = None
data.statistics = ['pole_0', 'pole_2', 'pole_4']
data.usedata = range(0, 3)
data.window_file = None
#-------------------------------------------------------------------------------

These parameters allow the user to specify which type of data is being used by specifying the mode parameter, either pkmu for $P(k,\mu)$ data or poles for $P_\ell(k)$ data. The user can also specify the desired $k$ ranges to use when fitting the data, via the fitting_range parameter.

The data itself must be read in from a plaintext file. Similarly, the covariance matrix and grid file must also be read from a plaintext file. See the next section File Formats for Data Files for more specifics on the format of these plaintext files.

File Formats for Data Files¶

In [1]: import os

In [2]: startdir = os.path.abspath('.')

In [3]: home = startdir.rsplit('docs' , 1)[0]

In [4]: os.chdir(home);

In [5]: os.chdir('docs/source')

In [6]: if not os.path.exists('generated'):
   ...:   os.makedirs('generated')
   ...: 

In [7]: os.chdir('generated')

The data statistics, covariance matrix, and grid file are all read from plaintext files by the pyRSD.rsdfit module, and each requires a special format. We will describe those file file formats in this section.

The Power Statistics¶

The plaintext file holding the data statistics must be specified in the parameter file using the data.data_file parameter. The package can handle reading either $P(k,\mu)$ or $P_\ell(k)$ data, and we will give examples for both below.

$P(k,\mu)$ Data¶

For $P(k,\mu)$ data, we have power measured in wide bins of $\mu$. If there are $N_k$ $k$ bins and $N_\mu$ $\mu$ bins, the pyRSD code expects the following data:

k :

an array of shape ($N_k$, $N_\mu$) providing the mean wavenumber value in each bin (units: $h/\mathrm{Mpc}$)
mu :

an array of shape ($N_k$, $N_\mu$) providing the mean $\mu$ value in each bin
power :

an array of shape ($N_k$, $N_\mu$) providing the mean power value in each bin (units: $h^{-3} \mathrm{Mpc}^3$)

The data can be saved easily to a plaintext file from a numpy structured array using the pyRSD.rsdfit.data.PowerMeasurements class. For example, here we will generate some fake $P(k,\mu)$ and write this data to a plaintext file with the correct format.

In [8]: from pyRSD.rsdfit.data import PowerMeasurements

In [9]: import numpy as np

In [10]: Nk = 20

In [11]: Nmu = 5

# generate 5 mu bins from 0 to 1
In [12]: mu_edges = np.linspace(0, 1, Nmu+1)

In [13]: mu_cen = 0.5 * (mu_edges[1:] + mu_edges[:-1])

# generate 20 k bins from 0.01 to 0.4
In [14]: k_edges = np.linspace(0.01, 0.4, Nk+1)

In [15]: k_cen = 0.5 * (k_edges[1:] + k_edges[:-1])

# make 2D k, mu arrays with shape (20, 5)
In [16]: k, mu = np.meshgrid(k_cen, mu_cen, indexing='ij')

# some random power data
In [17]: pkmu = np.random.random(size=(Nk,Nmu))

# make a structured array
In [18]: data = np.empty((Nk,Nmu), dtype=[('k', 'f8'), ('mu', 'f8'), ('power', 'f8')])

In [19]: data['k'] = k[:]

In [20]: data['mu'] = mu[:]

In [21]: data['power'] = pkmu[:]

# identifying names for each statistic
In [22]: names = ['pkmu_0.1', 'pkmu_0.3', 'pkmu_0.5', 'pkmu_0.7', 'pkmu_0.9']

# initialize the PowerMeasurements object
In [23]: measurements = PowerMeasurements.from_array(names, data)

In [24]: measurements
Out[24]: 
[<PowerMeasurement P(k, mu=0.1), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, mu=0.3), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, mu=0.5), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, mu=0.7), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, mu=0.9), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>]

# save to file
In [25]: measurements.to_plaintext("pkmu_data.dat")

Our fake data has been saved to a plaintext text file with the desired format. The first few lines of this plaintext file look like:

5
k mu power
97500e-02 1.00000e-01 5.92201e-01
92500e-02 1.00000e-01 3.69533e-02
87500e-02 1.00000e-01 3.04491e-01
82500e-02 1.00000e-01 8.77820e-01
77500e-02 1.00000e-01 3.30804e-01
17250e-01 1.00000e-01 9.99280e-01
36750e-01 1.00000e-01 6.89002e-01
56250e-01 1.00000e-01 8.72623e-01

We can easily re-initialize a PowerMeasurements object from this plaintext file using

In [26]: names = ['pkmu_0.1', 'pkmu_0.3', 'pkmu_0.5', 'pkmu_0.7', 'pkmu_0.9']

In [27]: measurements_2 = PowerMeasurements.from_plaintext(names, 'pkmu_data.dat')

In [28]: measurements_2
Out[28]: 
[<PowerMeasurement P(k, mu=0.1), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, mu=0.3), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, mu=0.5), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, mu=0.7), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, mu=0.9), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>]

Note

The names specified in this example serve as identifying strings for each power bin. They should be specified via the data.statistics keyword in the parameter file. For $P(k,\mu)$ data, the names must begin with pkmu_ and are typically followed by the mean $\mu$ value in each power bin, i.e., pkmu_0.1 identifies the statistic measuring $P(k,\mu)$ in a bin centered at $\mu=0.1$.

$P_\ell(k)$ Data¶

For $P_\ell(k)$ data, we have measured the multipoles moments of $P(k,\mu)$ for several multipole numbers $\ell$. If there are $N_k$ $k$ bins and $N_\ell$ multipoles, the pyRSD code expects the following data:

k :

an array of shape ($N_k$, $N_\ell$) providing the mean wavenumber for each multipole (units: $h/\mathrm{Mpc}$)

power :

an array of shape ($N_k$, $N_\ell$) providing the mean power for each multipole (units: $h^{-3} \mathrm{Mpc}^3$)

Again, here we will generate some fake $P_\ell(k)$ and write this data to a plaintext file with the correct format as an example.

In [29]: Nk = 20

In [30]: Nell = 3

# fit the monopole, quadrupole, and hexadecapole
In [31]: ells = [0, 2, 4]

# generate 20 k bins from 0.01 to 0.4
In [32]: k_edges = np.linspace(0.01, 0.4, Nk+1)

In [33]: k_cen = 0.5 * (k_edges[1:] + k_edges[:-1])

# make a structured array
In [34]: data = np.empty((Nk,Nell), dtype=[('k', 'f8'), ('power', 'f8')])

In [35]: for i, ell in enumerate(ells):
   ....:     data['k'][:,i] = k_cen[:]
   ....:     data['power'][:,i] = np.random.random(size=Nk)
   ....: 

# identifying names for each statistic
In [36]: names = ['pole_0', 'pole_2', 'pole_4']

# initialize the PowerMeasurements object
In [37]: measurements = PowerMeasurements.from_array(names, data)

In [38]: measurements
Out[38]: 
[<PowerMeasurement P(k, ell=0), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, ell=2), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, ell=4), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>]

# save to file
In [39]: measurements.to_plaintext("pole_data.dat")

Our fake data has been saved to a plaintext text file with the desired format. The first few lines of this plaintext file look like:

3
k power
97500e-02 5.05044e-01
92500e-02 1.09514e-01
87500e-02 6.87164e-01
82500e-02 3.26833e-01
77500e-02 2.77196e-01
17250e-01 7.68583e-01
36750e-01 7.74464e-01
56250e-01 1.87773e-02

We can easily re-initialize a PowerMeasurements object from this plaintext file using

In [40]: names = ['pole_0', 'pole_2', 'pole_4']

In [41]: measurements_2 = PowerMeasurements.from_plaintext(names, 'pole_data.dat')

In [42]: measurements_2
Out[42]: 
[<PowerMeasurement P(k, ell=0), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, ell=2), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>,
 <PowerMeasurement P(k, ell=4), (0.0198 - 0.39) h/Mpc, 20 data points>]

Note

The names specified in this example serve as identifying strings for each multipole. They should be specified via the data.statistics keyword in the parameter file. For $P_\ell(k)$ data, the names must begin with pole_ and are typically followed by the multipole number, i.e., pole_0 identifies the monopole ($\ell=0$).

The Covariance Matrix¶

The parameter estimation procedure relies on the likelihood function, which tells use the probability of the measured data given our theoretical model. In order to evaluate the likelihood, we need the covariance matrix of the data statistics. pyRSD provides two classes for dealing with covariance matrices, pyRSD.rsdfit.data.PkmuCovarianceMatrix for $P(k,\mu)$ data and pyRSD.rsdfit.data.PoleCovarianceMatrix for $P_\ell(k)$ data.

Again, when running the rsdfit command, the covariance matrix will be loaded from a plaintext file with a specific format. The easiest way to save your desired covariance matrix is take advantage of the functionality provided by the PkmuCovarianceMatrix and pyRSD.rsdfit.data.PoleCovarianceMatrix classes.

The most important thing to realize when dealing with the covariance matrix is that it is the covariance matrix of the full, concatenated data vector. For example, if we are fitting the $\ell=0,2,4$ multipoles, then the full data vector is

\[\mathcal{D} = [P_0, P_2, P_4].\]

Then, if we have $N_k$ data points measured for each multipole, then the covariance matrix has a size of $(3 N_k, 3 N_k)$. The upper left sub-matrix of size $(N_k, N_k)$ is the covariance of $P_0$ with itself, the next sub-matrix of size $(N_k, N_k)$ to the right is the covariance between $P_0$ and $P_2$ and similarly, the last sub-matrix on the top row is the covariance between $P_0$ and $P_4$.

As an example, we will generate some fake multipole data and compute the covariance below,

In [43]: from pyRSD.rsdfit.data import PoleCovarianceMatrix

# generate 100 fake monopoles
In [44]: P0 = np.random.random(size=(100, Nk)) # Nk = 20, see above

# 100 fake quadrupoles
In [45]: P2 = np.random.random(size=(100, Nk))

# 100 fake hexadecapoles
In [46]: P4 = np.random.random(size=(100, Nk))

# make the full data vector
In [47]: D = np.concatenate([P0, P2, P4], axis=-1) # shape is (100, 60)

# compute the covariance matrix
In [48]: cov = np.cov(D, rowvar=False) # shape is (20,20)

# initialize the PoleCovarianceMatrix
In [49]: ells = [0,2,4]

In [50]: C = PoleCovarianceMatrix(cov, k_cen, ells)

In [51]: C
Out[51]: <PoleCovarianceMatrix: size 60x60>

# write to plaintext file
In [52]: C.to_plaintext('pole_cov.dat')

The covariance matrix of our fake data has been saved to a plaintext text file with the desired format. The first few lines of this plaintext file look like:

60
0.08732098165447552
-0.006682317555111795
-0.013052761841546634
-0.0017973307596249606
-0.002861637963423045
0.004319686938506717
-0.0025280599291808217
-0.015703469923382434
0.012319019659147057

We can easily re-initialize a PoleCovarianceMatrix object from this plaintext file using

In [53]: names = ['pole_0', 'pole_2', 'pole_4']

In [54]: C_2 = PoleCovarianceMatrix.from_plaintext('pole_cov.dat')

In [55]: C_2
Out[55]: <PoleCovarianceMatrix: size 60x60>

The case of $P(k,\mu)$ data is very similar to multipoles, except now the second dimension specifies the $\mu$ bins, rather than the multipole numbers. The class PkmuCovarianceMatrix should be used for $P(k,\mu)$ data.

Warning

Be sure to ensure that the number of data points, specifically the $k$ range used, of the data statistics in the file specified by the data.data_file attribute agrees with the number of elements in the covariance matrix.

The Window Function¶

If the user wishes to fit window-convolved power spectrum multipole, a file holding the correlation function multipoles of the window function should be specified using the data.window_file parameter. Then, the theoretical model will be convolved with this window function to accurately compare model and data.

The window function file should hold several columns of data, with the first column specifying the separation array $s$, and the other columns giving the even-numbered correlation function multipoles of the window. See Window-convolved Power Spectra for a full example of the window multipoles.

The $P(k,\mu)$ Grid¶

As discussed in Discrete Binning Effects, the user can optionally take into account the effects of dicretely binned data with a finely-binned $P(k,\mu)$ grid. The name of the file holding this grid should be specified in the parameter file using the data.grid_file attribute.

Given a 2D data array specifies this grid, the easiest way to save the grid to a plaintext file in the right format is to use the PkmuGrid.to_plaintext() function. See Discrete Binning Effects for a full example of how to do this.

Note

If the user is fitting window-convolved multipoles, the grid file does not need to be specified.

Generating Gaussian Covariance Matrices¶

In this section, we describe how users can use either a GalaxySpectrum or QuasarSpectrum model instance to compute the analytic Gaussian covariance matrix for either multipole or $P(k,\mu)$ wedges using the PoleCovarianceMatrix and PkmuCovarianceMatrix class objects.

Surveys with a varying $n(z)$¶

For surveys with a number density of objects that varies with redshift, we provide the PoleCovarianceMatrix.cutsky_gaussian_covariance() function to compute a Gaussian estimate of the covariance. There are a few key parameters for computing this estimate:

model : the pyRSD model object, used to compute $P(k,\mu)$ in the covariance calculation
nbar : a callable function that returns the $n(z)$ of the survey
fsky : the sky fraction that survey covers
k : the wavenumbers where the covariance is evaluated, in units of $h/\mathrm{Mpc}$
ells : the multipoles to compute the covariance of
zmin, zmax : the redshift range of the survey
P0_FKP : the value of $P_0$ to use in the FKP weights, given by $1/(1+n(z)P_0)$

Below is an example of how to create a PoleCovarianceMatrix object holding the Gaussian covariance estimate for the BOSS DR12 data set.

import numpy
from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline as spline
from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum
from pyRSD.rsdfit.data import PoleCovarianceMatrix

# load n(z) from file and interpolate it
filename = 'nbar_DR12v5_CMASSLOWZ_North_om0p31_Pfkp10000.dat'
nbar = numpy.loadtxt(filename, skiprows=3)
nbar = spline(nbar[:,0], nbar[:,3])

# the sky fraction the survey covers
fsky = 0.1436

# the model instance to compute P(k,mu)
model = GalaxySpectrum(params='boss_dr12_fidcosmo.ini')

# the k values to compute covariance at
k = numpy.arange(0., 0.4, 0.005) + 0.005/2

# the multipoles to compute covariance of
ells = [0,2,4]

# the redshift range of the survey
zmin = 0.2
zmax = 0.5

# the FKP weight P0
P0_FKP = 1e4

# the PoleCovarianceMatrix holding the Gaussian covariance
C = PoleCovarianceMatrix.cutsky_gaussian_covariance(model, k, ells, nbar, fsky, zmin, zmax, P0_FKP=P0_FKP)

Warning

If using the Gaussian covariance in parameter fits, be sure to ensure that the k parameter used in the covariance matrix calculation agrees with $k$ range used for the data statistics in the file specified by the data.data_file.

Simulation boxes with a constant $\bar{n}$¶

For periodic simulation boxes with a constant number density $\bar{n}$, we can compute the Gaussian covariance matrix of multipoles using PoleCovarianceMatrix.periodic_gaussian_covariance() and for $P(k,\mu)$ wedges using PkmuCovarianceMatrix.periodic_gaussian_covariance(). These estimates can be computed by specifying the number density $\bar{n}$ and the volume of the simulation box. For more details, see equations 16 and 17 of Grieb et al. 2015.

For example, we can generate a PkmuCovarianceMatrix object holding the Gaussian wedge covariance using:

import numpy
from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum
from pyRSD.rsdfit.data import PkmuCovarianceMatrix

# volume of the box
volume = 1380.0**3

# constant number density in the box
nbar = 3e-4

# the RSD model
model = GalaxySpectrum(params='boss_dr12_fidcosmo.ini')

# evaluate the covariance at these wavenumbers
k = numpy.arange(0., 0.4, 0.005) + 0.005/2

# the edges of the P(k,mu) wedges
mu_edges = [0., 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]

# the PkmuCovarianceMatrix holding the Gaussian covariance
C = PkmuCovarianceMatrix.periodic_gaussian_covariance(model, k, ells, nbar, volume)

And, we can generate a PoleCovarianceMatrix object holding the Gaussian multipole covariance using:

import numpy
from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum
from pyRSD.rsdfit.data import PoleCovarianceMatrix

# volume of the box
volume = 1380.0**3

# constant number density of the box
nbar = 3e-4

# model for computing P(k,mu)^2 in covariance calculation
model = GalaxySpectrum(params='boss_dr12_fidcosmo.ini')

# the wavenumbers where the covariance is evaluated
k = numpy.arange(0., 0.4, 0.005) + 0.005/2

# compute the covariance of these multipoles
ells = [0,2,4]

# the PoleCovarianceMatrix holding the Gaussian covariance
C = PoleCovarianceMatrix.periodic_gaussian_covariance(model, k, ells, nbar, volume)

Warning

If using the Gaussian covariance in parameter fits, be sure to ensure that the k parameter used in the covariance matrix calculation agrees with $k$ range used for the data statistics in the file specified by the data.data_file.

API¶

The main class for handling the power measurements is the PowerData class. To initialize this class, the parameters are:

`covariance`	The string specifying the name of the file holding the covariance matrix.
`covariance_Nmocks`	The number of mocks that was used to measure the covariance matrix.
`covariance_rescaling`	Rescale the covariance matrix read from file by this amount.
`data_file`	The string specifying the name of the file holding the data measurements.
`ells`	A list of integers specifying multipole numbers for each statistic in the final analysis.
`fitting_range`	The $k$ fitting range for each statistics.
`grid_file`	A string specifying the name of the file holding a `pyRSD.rsd.transfers.PkmuGrid` to read.
`max_ellprime`	When convolving a multipole of order `ell`, include contributions up to and including this number.
`mode`	The type of data, either `pkmu` or `poles`
`mu_bounds`	A list of tuples specifying the edges of the $\mu$ bins.
`statistics`	A list of the string names for each statistic that will be read from file
`usedata`	A list of the statistic numbers that will be included in the final analysis.
`window_file`	A string specifying the name of the file holding the correlation function multipoles of the window function.

class pyRSD.rsdfit.data.PowerData(param_file)¶

Class to hold several PowerMeasurement objects and combine the associated covariance matrices

Note

See the PowerData.help() function for a list of the parameters needed to initialize this class

Parameters:

param_file : str

the name of the parameter file holding the necessary parameters needed to initialize the object

covariance¶: The string specifying the name of the file holding the covariance matrix.

covariance_Nmocks¶

The number of mocks that was used to measure the covariance matrix.

If this is non-zero, then the inverse covariance matrix will be rescaled to account for noise due to the finite number of mocks

covariance_rescaling¶: Rescale the covariance matrix read from file by this amount.

data_file¶: The string specifying the name of the file holding the data measurements.

ells¶

A list of integers specifying multipole numbers for each statistic in the final analysis.

This must be supplied when the mode is poles

fitting_range¶

The $k$ fitting range for each statistics.

This can either be a tuple of (kmin, kmax), which will be used for each statistic or a list of tuples of (kmin, kmax)

grid_file¶: A string specifying the name of the file holding a pyRSD.rsd.transfers.PkmuGrid to read.

static help()¶: Print out the help information for the necessary initialization parameters

max_ellprime¶: When convolving a multipole of order ell, include contributions up to and including this number.

mode¶: The type of data, either pkmu or poles

mu_bounds¶

A list of tuples specifying the edges of the $\mu$ bins.

This should have (mu_min, mu_max), corresponding to the edges of the bins for each statistic in the final analysis

This must be supplied when the mode is pkmu

statistics¶

A list of the string names for each statistic that will be read from file

These strings should be of the form:

>> [‘pole_0’, ‘pole_2’, …] >> [‘pkmu_0.1’, ‘pkmu_0.3’, …]

to_file(filename, mode='w')¶

Save the parameters of this data class to a file

Parameters:

filename : str

the name of the file to write out the parameters to

mode : str

the mode to use when writing the parameters to file; i.e., ‘w’, ‘a’

usedata¶

A list of the statistic numbers that will be included in the final analysis.

This allows the user to exclude certain statistics read from file. By default (None), all statistics are included

window_file¶

A string specifying the name of the file holding the correlation function multipoles of the window function.

The file should contain columns of data, with the first column specifying the separation array $s$, and the other columns giving the even-numbered correlation function multipoles of the window

Power Statistics¶

class pyRSD.rsdfit.data.PowerMeasurements¶

A list of PowerMeasurement objects

classmethod from_array(names, data)¶

Create a PowerMeasurement from the input structured array of data

Parameters:

names : list of str

the list of names for each measurement to load; each name must begin with pkmu_ or pole_ depending on the type of data. Examples of names include pkmu_0.1 for a $\mu=0.1$ $P(k,\mu)$ bin, or pole_0 for the monopole, pole_2 for the quadrupole, etc

data : array_like

a structured array holding the data fields; this have k, mu, power fields for $P(k,\mu)$ data or k, power fields for multipole data

classmethod from_plaintext(names, filename)¶

Load a set of power measurements from a plaintex file

Parameters:

names : list of str

the list of names for each measurement to load; each name must begin with pkmu_ or pole_ depending on the type of data. Examples of names include pkmu_0.1 for a $\mu=0.1$ $P(k,\mu)$ bin, or pole_0 for the monopole, pole_2 for the quadrupole, etc

filename : str

the name of the file to load to load a structured array of data from

to_plaintext(filename)¶: Write out the data from the power measurements to a plaintext file

Covariance Matrix¶

class pyRSD.rsdfit.data.PoleCovarianceMatrix(data, k_center, ells, **kwargs)¶

Class to hold a covariance matrix for multipole measurements

Parameters:

data : array_like (N, ) or (N, N)

The data representing the covariance matrix. If 1D, the input is interpreted as the diagonal elements, with all other elements zero

k_center : array_like, (N, )

The wavenumbers where the center of the measurement k-bins are defined, for each element of the data matrix along one axis

ells : array_like, (N, )

The multipole numbers for each element of the data matrix along one axis

Examples

>>> from pyRSD.rsdfit.data import PoleCovarianceMatrix
>>> import numpy as np

>>> # generate 20 k bins from 0.01 to 0.4
>>> Nk = 20
>>> k_edges = np.linspace(0.01, 0.4, Nk+1)
>>> k_cen = 0.5 * (k_edges[1:] + k_edges[:-1])

>>> # generate 100 fake monopoles
>>> P0 = np.random.random(size=(100, Nk)) # Nk = 20, see above

>>> # 100 fake quadrupoles
>>> P2 = np.random.random(size=(100, Nk))

>>> # 100 fake hexadecapoles
>>> P4 = np.random.random(size=(100, Nk))

>>> # make the full data vector
>>> D = np.concatenate([P0, P2, P4], axis=-1) # shape is (100, 60)

>>> # compute the covariance matrix
>>> cov = np.cov(D, rowvar=False) # shape is (20,20)

>>> # initialize the PoleCovarianceMatrix
>>> ells = [0,2,4]
>>> C = PoleCovarianceMatrix(cov, k_cen, ells)

classmethod cutsky_gaussian_covariance(model, k, ells, nbar, fsky, zmin, zmax, FKP_P0=10000.0, Nmu=100, Nz=50)¶

Return the Gaussian prediction for the covariance between multipoles for a “cutsky” survey, i.e., a survey with a varying $n(z)$ distribution

Parameters:

model : GalaxySpectrum, QuasarSpectrum

the model instance used to evaluate the theoretical $P(k,\mu)$

k : array_like

the array of wavenumbers (units of $h/\mathrm{Mpc}$) where the covariance matrix will be evaluated

ells : list of int

the list of multipole numbers to compute the covariance of

nbar : callable

a callable function returning the number density as a function of redshift

fsky : float

the sky fraction, used to normalized the effective volume calculation

zmin : float

the minimum redshift value to include when performing the effective volume calculation

zmax : float

the maximum redshift value to include when performing the effective volume calculation

FKP_P0 : float, optional

the FKP P0 value to use, where the FKP weights are $1/(1+n(z)P_0)$; default is 1e4

Nmu : int, optional

the number of mu bins to use when performing the multipole integration over $\mu$

Nz : int, optional

the number of redshift bins to use when performing the integral over redshift

Returns:

PoleCovarianceMatrix :

the covariance matrix object holding the Gaussian prediction for the covariance between the specified multipoles

Examples

>>> import numpy
>>> from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline as spline
>>> from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum
>>> from pyRSD.rsdfit.data import PoleCovarianceMatrix
>>> filename = 'nbar_DR12v5_CMASSLOWZ_North_om0p31_Pfkp10000.dat'
>>> nbar = numpy.loadtxt(filename, skiprows=3)
>>> nbar = spline(nbar[:,0], nbar[:,3])
>>> fsky = 0.1436
>>> model = GalaxySpectrum(params='boss_dr12_fidcosmo.ini')
>>> k = numpy.arange(0., 0.4, 0.005) + 0.005/2
>>> ells = [0,2,4]
>>> zmin = 0.2
>>> zmax = 0.5
>>> C = PoleCovarianceMatrix.cutsky_gaussian_covariance(model, k, ells, nbar, fsky, zmin, zmax)

classmethod from_plaintext(filename)¶: Load the covariance matrix from a plain text file

classmethod periodic_gaussian_covariance(model, k, ells, nbar, volume, Nmu=100)¶

Return the Gaussian prediction for the covariance between multipoles for a periodic box simulation, where the number density is constant.

See eq. 16 of Grieb et al. 2015 arxiv:1509.04293

Parameters:

model : GalaxySpectrum, QuasarSpectrum

the model instance used to evaluate the theoretical $P(k,\mu)$

k : array_like

the array of wavenumbers (units of $h/\mathrm{Mpc}$) where the covariance matrix will be evaluated

ells : list of int

the list of multipole numbers to compute the covariance of

nbar : float

the constant number density in the box in units of $(\mathrm{Mpc}/h)^{-3}$ – the shot noise contribution to the covariance is the inverse of this value

volume : float

the volume of the box, in units of $(\mathrm{Mpc}/h)^3$

Nmu : int, optional

the number of mu bins to use when performing the multipole integration over $\mu$

Returns:

PoleCovarianceMatrix :

the covariance matrix object holding the Gaussian prediction for the covariance between the specified multipoles

Examples

>>> import numpy
>>> from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum
>>> from pyRSD.rsdfit.data import PoleCovarianceMatrix
>>> volume = 1380.0**3
>>> nbar = 3e-4
>>> model = GalaxySpectrum(params='boss_dr12_fidcosmo.ini')
>>> k = numpy.arange(0., 0.4, 0.005) + 0.005/2
>>> ells = [0,2,4]
>>> C = PoleCovarianceMatrix.periodic_gaussian_covariance(model, k, ells, nbar, volume)

to_plaintext(filename)¶: Save the covariance matrix to a plain text file

class pyRSD.rsdfit.data.PkmuCovarianceMatrix(data, k_center, mu_center, **kwargs)¶

Class to hold a covariance matrix for P(k, mu)

Parameters:

data : array_like (N, ) or (N, N)

The data representing the covariance matrix. If 1D, the input is interpreted as the diagonal elements, with all other elements zero

k_center : array_like

The wavenumbers where the center of the measurement k-bins are defined, for each element of the data matrix along one axis

mu_center : array_like,

The values where the center of the measurement mu-bins are defined, for each element of the data matrix along one axis

classmethod from_plaintext(filename)¶: Load the covariance matrix from a plain text file

classmethod periodic_gaussian_covariance(model, k, mu_edges, nbar, volume, Nmu=100)¶

Return the Gaussian prediction for the covariance between $P(k,\mu)$ wedges for a periodic box simulation, where the number density is constant.

See eq. 17 of Grieb et al. 2015 arxiv:1509.04293

Parameters:

model : GalaxySpectrum, QuasarSpectrum

the model instance used to evaluate the theoretical $P(k,\mu)$

k : array_like

the array of wavenumbers (units of $h/\mathrm{Mpc}$) where the covariance matrix will be evaluated

mu_edges : array_like

the edges of the $\mu$ bins

nbar : float

the constant number density in the box in units of $(\mathrm{Mpc}/h)^{-3}$ – the shot noise contribution to the covariance is the inverse of this value

volume : float

the volume of the box, in units of $(\mathrm{Mpc}/h)^3$

Nmu : int, optional

the number of mu bins to use when performing the multipole integration over $\mu$

Returns:

PkmuCovarianceMatrix :

the covariance matrix object holding the Gaussian prediction for the covariance between the specified wedges

Examples

>>> import numpy
>>> from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum
>>> from pyRSD.rsdfit.data import PkmuCovarianceMatrix
>>> volume = 1380.0**3
>>> nbar = 3e-4
>>> model = GalaxySpectrum(params='boss_dr12_fidcosmo.ini')
>>> k = numpy.arange(0., 0.4, 0.005) + 0.005/2
>>> mu_edges = [0., 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]
>>> C = PkmuCovarianceMatrix.periodic_gaussian_covariance(model, k, ells, nbar, volume)

to_plaintext(filename)¶: Save the covariance matrix to a plain text file

Specifying the Theory¶

The user must specify the desired configuration of the theoretical model, including which parameters to vary, keep fixed, etc during the parameter estimation. Here, we provide an overview of this process and a few examples to get up and running quickly.

Overview¶

The default model parametrization is the one described in Section 4.4 of Hand et al. 2017. See this section for a detailed discussion of the free and constrained parameters, as well as the priors used during parameter fitting. There are 13 free parameters that are varied during the fitting procedure.

The default set of parameters can be easily loaded from a GalaxySpectrum object as

In [1]: from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum

In [2]: model = GalaxySpectrum()

In [3]: params = model.default_params()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-20168f551e3a> in <module>()
----> 1 params = model.default_params()

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsd/power/gal/power_gal.py in default_params(self)
    128         """
    129         from pyRSD.rsdfit.theory import GalaxyPowerParameters
--> 130         return GalaxyPowerParameters.from_defaults(model=self)
    131 
    132     #---------------------------------------------------------------------------

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsdfit/theory/base.py in from_defaults(cls, model, extra_params)
    155         """
    156         # initialize an empty class
--> 157         params = cls()
    158 
    159         # add extra parameters

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsdfit/parameters/parameterset.py in __init__(self, *args, **kwargs)
     35     def __init__(self, *args, **kwargs):
     36 
---> 37         kwargs['asteval'] = lmfit.asteval.Interpreter(symtable=SmartSymTable(self))
     38         super(ParameterSet, self).__init__(*args, **kwargs)
     39         self._prepared = False

AttributeError: module 'lmfit' has no attribute 'asteval'

In [4]: print(params)
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-1b9f0c7a8c29> in <module>()
----> 1 print(params)

NameError: name 'params' is not defined

The params variable here is a pyRSD.rsdfit.parameters.ParameterSet object, which is a dictionary of pyRSD.rsdfit.parameters.Parameter objects. The Parameter object not only stores the value of the parameter (as the value attribute), but also stores information about the prior and whether the parameter is freely varied or constrained. For example, the satellite fraction fs can be accessed as

In [5]: fsat = params['fs']
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-0bdcc73fb526> in <module>()
----> 1 fsat = params['fs']

NameError: name 'params' is not defined

In [6]: print(fsat.value)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-fa43826f61de> in <module>()
----> 1 print(fsat.value)

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'value'

# freely varying
In [7]: print(fsat.vary)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-631a00d377f3> in <module>()
----> 1 print(fsat.vary)

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'vary'

In [8]: fsat.value = 0.12  # change the value to 0.12
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-1245a81779b7> in <module>()
----> 1 fsat.value = 0.12  # change the value to 0.12

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'value'

# uniform prior assumed by default
In [9]: print(fsat.prior)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-eccca42b31f4> in <module>()
----> 1 print(fsat.prior)

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'prior'

The Free Parameters¶

The 13 free parameters by default are:

In [10]: for par in params.free:
   ....:   print(par)
   ....: 
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-5cecc5874546> in <module>()
----> 1 for par in params.free:
      2   print(par)
      3 

NameError: name 'params' is not defined

Parameter	Name	Description
$N_{s,\mathrm{mult}}$	Nsat_mult	The mean number of satellites in halos with >1 sat
$\alpha_\parallel$	alpha_par	The Alcock-Paczynski effect parameter for parallel to the line-of-sight
$\alpha_\perp$	alpha_perp	The Alcock-Paczynski effect parameter for perpendicular to the line-of-sight
$b_{1,c_A}$	b1_cA	The linear bias of type A centrals (no satellites in the same halo)
$f$	f	The growth rate at $z$: $f = d\mathrm{ln}D/d\mathrm{ln}a$
$f_{1h, s_B s_B}$	f1h_sBsB	An order unity amplitude value multiplying the 1-halo term, `NsBsB`
$f_s$	f_s	The satellite fraction, which is (total number of satellites / total number of galaxies)
$f_{s_B}$	f_sB	The type B satellites fraction, which is (total number of type B satellites / total number of satellites)
$\gamma_{b_{1,s_A}}$	gamma_b1sA	The relative fraction of `b1_sA` to `b1_cA`
$\gamma_{b_{1,s_B}}$	gamma_b1sB	The relative fraction of `b1_sB` to `b1_cA`
$\sigma_8(z)$	sigma8_z	The mass variance at $r = 8 \ \mathrm{Mpc}/h$ at $z$
$\sigma_c$	sigma_c	The centrals FoG velocity dispersion, in units of $\mathrm{Mpc}/h$
$\sigma_{s_A}$	sigma_sA	The type A satellites FoG velocity dispersion, in units of $\mathrm{Mpc}/h$

The Constrained Parameters¶

There are several constrained parameters, i.e., parameters whose values are solely determined by other parameters, in the default configuration. Note also that since these parameters are not freely varied, they do not require priors.

In [11]: for par in params.constrained:
   ....:   print(par)
   ....: 
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-0bf19a17b9e8> in <module>()
----> 1 for par in params.constrained:
      2   print(par)
      3 

NameError: name 'params' is not defined

Parameter	Name	Description
$F_\mathrm{AP}$	F_AP	The AP parameter, given by $alpha_\parallel / \alpha_\perp$
$N_{c_B s}$	N_cBs	The amplitude of the constant 1-halo term between type B centrals, [units: $(\mathrm{Mpc}/h)^3$]
$N_{s_B s_B}$	N_sBsB	The amplitude of the constant 1-halo term between type B satellites, [units: $(\mathrm{Mpc}/h)^3$]
$\alpha$	alpha	The isotropic AP dilation, given by $(\alpha_\perp^2 \alpha_\parallel)^{1/3}$
$b_1$	b1	The total galaxy linear bias
$b_{1,c}$	b1_c	The linear bias of the central sample
$b_{1,c_B}$	b1_cB	The linear bias of type B centrals (1 or more satellite(s) in the same halo)
$b_{1,s}$	b1_s	The linear bias of the satellite sample
$b_{1,s_A}$	b1_sA	The linear bias of the type A satellites sample
$b_{1,s_B}$	b1_sB	The linear bias of the type B satellites sample
$b_1 \sigma_8$	b1sigma8	The value of $b_1(z) \times \sigma_8(z)$
$\epsilon$	epsilon	The anisotropic AP warping, given by $(\alpha_\perp / \alpha_\parallel)^{-1/3} - 1$
$f_{c_B}$	f_cB	The type B centrals fraction, which is (total number of type B centrals / total number of centrals)
$f \sigma_8$	fsigma8	The value of $f(z) \times \sigma_8(z)$
$\sigma_{s_B}$	sigma_sB	The type B satellites FoG velocity dispersion, in units of $\mathrm{Mpc}/h$

The ParameterSet object handles constrained parameters automatically. For example, in our default configuration, we have the parameter fsigma8, which is the product of the growth rate f and the mass variance sigma8_z. We can change the value of either f or sigma8_z and the value of fsigma8_z will reflect those changes. For example,

In [12]: print(params['fsigma8'])
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-d6f6c6bb8ef8> in <module>()
----> 1 print(params['fsigma8'])

NameError: name 'params' is not defined

In [13]: print(params['f']*params['sigma8_z'])
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-3c4254d13be2> in <module>()
----> 1 print(params['f']*params['sigma8_z'])

NameError: name 'params' is not defined

In [14]: params['f'].value = 0.75
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-afcbaefd60f2> in <module>()
----> 1 params['f'].value = 0.75

NameError: name 'params' is not defined

In [15]: print(params['fsigma8'])
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-d6f6c6bb8ef8> in <module>()
----> 1 print(params['fsigma8'])

NameError: name 'params' is not defined

In [16]: print(params['f']*params['sigma8_z'])
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-3c4254d13be2> in <module>()
----> 1 print(params['f']*params['sigma8_z'])

NameError: name 'params' is not defined

Writing to a Parameter File¶

The desired theoretical model parameterization must be written out to the parameter file that will be passed to the rsdfit executable. The easiest way to do this is to use the to_file() function of the default parameter object.

The recommended workflow to configure the theory is:

1. Generate the default parameter set via the GalaxySpectrum.default_params() function.

Make the desired changes to the parametrization, i.e., changing priors, etc
Write to an exisiting file using the to_file() function.

For example, assuming we have an existing parameter file entitled params.dat, we can write out our parameters as

In [1]: from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum

# get the default parameters from an existing model
In [2]: model = GalaxySpectrum()

In [3]: params = model.default_params()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-20168f551e3a> in <module>()
----> 1 params = model.default_params()

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsd/power/gal/power_gal.py in default_params(self)
    128         """
    129         from pyRSD.rsdfit.theory import GalaxyPowerParameters
--> 130         return GalaxyPowerParameters.from_defaults(model=self)
    131 
    132     #---------------------------------------------------------------------------

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsdfit/theory/base.py in from_defaults(cls, model, extra_params)
    155         """
    156         # initialize an empty class
--> 157         params = cls()
    158 
    159         # add extra parameters

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsdfit/parameters/parameterset.py in __init__(self, *args, **kwargs)
     35     def __init__(self, *args, **kwargs):
     36 
---> 37         kwargs['asteval'] = lmfit.asteval.Interpreter(symtable=SmartSymTable(self))
     38         super(ParameterSet, self).__init__(*args, **kwargs)
     39         self._prepared = False

AttributeError: module 'lmfit' has no attribute 'asteval'

# make any desired changes
# ....
# write out to file
In [4]: params.to_file('params.dat', mode='a') # append to this file
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-f729f410da09> in <module>()
----> 1 params.to_file('params.dat', mode='a') # append to this file

NameError: name 'params' is not defined

This will write out to the file each Parameter in the parameter set as a dictionary. Now, the params.dat looks like

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

#-------------------------------------------------------------------------------
# theory params
#-------------------------------------------------------------------------------
theory.F_AP = {'name': 'F_AP', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': 'alpha_par/alpha_perp', 'analytic': False}
theory.N = {'name': 'N', 'value': 0.0, 'vary': False, 'fiducial': 0.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': -500.0, 'upper': 500.0, 'analytic': False}
theory.NcBs = {'name': 'NcBs', 'value': 40236.785434927464, 'vary': False, 'expr': 'f1h_cBs / (fcB*(1 - fs)*nbar)', 'fiducial': 45000.0, 'analytic': False}
theory.NsBsB = {'name': 'NsBsB', 'value': 128534.1756949072, 'vary': False, 'expr': 'f1h_sBsB / (fsB**2 * fs**2 * nbar) * (fcB*(1 - fs) - fs*(1-fsB))', 'fiducial': 94500.0, 'analytic': False}
theory.Nsat_mult = {'name': 'Nsat_mult', 'value': 2.4, 'vary': True, 'min': 2.0, 'fiducial': 2.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.alpha = {'name': 'alpha', 'value': 1.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp**2 * alpha_par)**(1./3)', 'analytic': False}
theory.alpha_drag = {'name': 'alpha_drag', 'value': 1.0, 'vary': False, 'fiducial': 1.0, 'analytic': False}
theory.alpha_par = {'name': 'alpha_par', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.alpha_perp = {'name': 'alpha_perp', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.8, 'upper': 1.2, 'analytic': False}
theory.b1 = {'name': 'b1', 'value': 2.124276, 'vary': False, 'expr': '(1 - fs)*b1_c + fs*b1_s', 'analytic': False}
theory.b1_c = {'name': 'b1_c', 'value': 1.9981383928571428, 'vary': False, 'expr': '(1 - fcB)*b1_cA + fcB*b1_cB', 'analytic': False}
theory.b1_cA = {'name': 'b1_cA', 'value': 1.9, 'vary': True, 'fiducial': 1.9, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.2, 'upper': 2.5, 'analytic': False}
theory.b1_cB = {'name': 'b1_cB', 'value': 3.0028260869565218, 'vary': False, 'expr': '(1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1)) * b1_sA +  (1 - (1-fsB)/(1+fsB*(1./Nsat_mult - 1))) * b1_sB', 'fiducial': 2.84, 'analytic': False}
theory.b1_s = {'name': 'b1_s', 'value': 3.2109999999999994, 'vary': False, 'expr': '(1 - fsB)*b1_sA + fsB*b1_sB', 'analytic': False}
theory.b1_sA = {'name': 'b1_sA', 'value': 2.755, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sA*b1_cA', 'fiducial': 2.63, 'analytic': False}
theory.b1_sB = {'name': 'b1_sB', 'value': 3.8949999999999996, 'vary': False, 'expr': 'gamma_b1sB*b1_cA', 'fiducial': 3.62, 'analytic': False}
theory.b1sigma8 = {'name': 'b1sigma8', 'value': 1.29580836, 'vary': False, 'expr': 'b1*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.epsilon = {'name': 'epsilon', 'value': 0.0, 'vary': False, 'expr': '(alpha_perp/alpha_par)**(-1./3) - 1.0', 'analytic': False}
theory.f = {'name': 'f', 'value': 0.78, 'vary': True, 'fiducial': 0.78, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.6, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.f1h_cBs = {'name': 'f1h_cBs', 'value': 1.0, 'vary': False, 'min': 0, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.0, 'sigma': 0.75, 'analytic': False}
theory.f1h_sBsB = {'name': 'f1h_sBsB', 'value': 4.0, 'vary': True, 'min': 0.0, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'normal', 'mu': 4.0, 'sigma': 1.0, 'analytic': False}
theory.f_so = {'name': 'f_so', 'value': 0.03, 'vary': False, 'fiducial': 0.03, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.04, 'sigma': 0.02, 'analytic': False}
theory.fcB = {'name': 'fcB', 'value': 0.08898809523809524, 'vary': False, 'min': 0, 'max': 1, 'expr': 'fs / (1 - fs) * (1 + fsB*(1./Nsat_mult - 1))', 'fiducial': 0.089, 'analytic': False}
theory.fs = {'name': 'fs', 'value': 0.104, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.104, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 0.25, 'analytic': False}
theory.fsB = {'name': 'fsB', 'value': 0.4, 'vary': True, 'min': 0.0, 'max': 1, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 1.0, 'analytic': False}
theory.fsigma8 = {'name': 'fsigma8', 'value': 0.4758, 'vary': False, 'expr': 'f*sigma8_z', 'analytic': False}
theory.gamma_b1cB = {'name': 'gamma_b1cB', 'value': 0.4, 'vary': False, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'fiducial': 0.4, 'prior_name': 'normal', 'mu': 0.4, 'sigma': 0.2, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sA = {'name': 'gamma_b1sA', 'value': 1.45, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 1.45, 'prior_name': 'normal', 'mu': 1.45, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.gamma_b1sB = {'name': 'gamma_b1sB', 'value': 2.05, 'vary': True, 'min': 1.0, 'fiducial': 2.05, 'prior_name': 'normal', 'mu': 2.05, 'sigma': 0.3, 'analytic': False}
theory.nbar = {'name': 'nbar', 'value': 0.0003117, 'vary': False, 'fiducial': 0.0003117, 'analytic': False}
theory.sigma8_z = {'name': 'sigma8_z', 'value': 0.61, 'vary': True, 'fiducial': 0.61, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.3, 'upper': 0.9, 'analytic': False}
theory.sigma_c = {'name': 'sigma_c', 'value': 1.0, 'vary': True, 'fiducial': 1.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 0.0, 'upper': 3.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sA = {'name': 'sigma_sA', 'value': 3.5, 'vary': True, 'fiducial': 3.5, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 2.0, 'upper': 8.0, 'analytic': False}
theory.sigma_sB = {'name': 'sigma_sB', 'value': 5.0, 'vary': False, 'fiducial': 5.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 3.0, 'upper': 10.0, 'analytic': False}
theory.sigma_so = {'name': 'sigma_so', 'value': 4.0, 'vary': False, 'fiducial': 4.0, 'prior_name': 'uniform', 'lower': 1.0, 'upper': 7, 'analytic': False}
#-------------------------------------------------------------------------------

Configuring the Theory¶

Even if the user chooses to use the default theory parameters returned by GalaxySpectrum.default_params(), there are several areas where the user should customize the parameters for the specific data set being fit. We will described these customizations in this section.

Changing the Parametrization¶

The recommended way to make changes to the model parametrization is by adjusting the parameters in the default pyRSD.rsdfit.theory.parameters.ParameterSet object. The user should get the default parameters from the default_params() function and then make the desired changes, before writing the parameters to a file.

For example, to fix the satellite fraction and only use 12 free parameters in the fitting procedure, one can simply do

In [1]: from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum

In [2]: model = GalaxySpectrum()

# default params
In [3]: params = model.default_params()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-20168f551e3a> in <module>()
----> 1 params = model.default_params()

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsd/power/gal/power_gal.py in default_params(self)
    128         """
    129         from pyRSD.rsdfit.theory import GalaxyPowerParameters
--> 130         return GalaxyPowerParameters.from_defaults(model=self)
    131 
    132     #---------------------------------------------------------------------------

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsdfit/theory/base.py in from_defaults(cls, model, extra_params)
    155         """
    156         # initialize an empty class
--> 157         params = cls()
    158 
    159         # add extra parameters

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsdfit/parameters/parameterset.py in __init__(self, *args, **kwargs)
     35     def __init__(self, *args, **kwargs):
     36 
---> 37         kwargs['asteval'] = lmfit.asteval.Interpreter(symtable=SmartSymTable(self))
     38         super(ParameterSet, self).__init__(*args, **kwargs)
     39         self._prepared = False

AttributeError: module 'lmfit' has no attribute 'asteval'

# fix the satellite fraction
In [4]: params['fs'].vary = False
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-7044e8003dc4> in <module>()
----> 1 params['fs'].vary = False

NameError: name 'params' is not defined

# write new configuration to a file
In [5]: params.to_file('params.dat', mode='a')
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-a71e8f6ee5f2> in <module>()
----> 1 params.to_file('params.dat', mode='a')

NameError: name 'params' is not defined

The Sample Number Density¶

The model requires the number density of the sample to properly account for 1-halo terms. This number density is assumed to be constant and in the case of a number density that varies with redshift, the value can be thought of an average number density.

Note

Typically, the number density value used is the inverse of the sample shot noise.

The value of the nbar parameter should be updated by the user, as

# get the default params
In [6]: params = model.default_params()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-20168f551e3a> in <module>()
----> 1 params = model.default_params()

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsd/power/gal/power_gal.py in default_params(self)
    128         """
    129         from pyRSD.rsdfit.theory import GalaxyPowerParameters
--> 130         return GalaxyPowerParameters.from_defaults(model=self)
    131 
    132     #---------------------------------------------------------------------------

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsdfit/theory/base.py in from_defaults(cls, model, extra_params)
    155         """
    156         # initialize an empty class
--> 157         params = cls()
    158 
    159         # add extra parameters

~/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrsd/conda/latest/lib/python3.6/site-packages/pyRSD/rsdfit/parameters/parameterset.py in __init__(self, *args, **kwargs)
     35     def __init__(self, *args, **kwargs):
     36 
---> 37         kwargs['asteval'] = lmfit.asteval.Interpreter(symtable=SmartSymTable(self))
     38         super(ParameterSet, self).__init__(*args, **kwargs)
     39         self._prepared = False

AttributeError: module 'lmfit' has no attribute 'asteval'

# this is the default nbar value
In [7]: print(params['nbar'])
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-f96c9626798f> in <module>()
----> 1 print(params['nbar'])

NameError: name 'params' is not defined

# change to the right value
In [8]: params['nbar'].value = 4e-5 # in units of (Mpc/h)^{-3}
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-4ebd75800de5> in <module>()
----> 1 params['nbar'].value = 4e-5 # in units of (Mpc/h)^{-3}

NameError: name 'params' is not defined

Configuring the GalaxySpectrum Model¶

The GalaxySpectrum model has several configuration parameters, which can be passed to __init__() function. Most of these parameters have sensible default values that should not be changed by the user. However, there are a few that should be changed based on the data set being fit. The most important are the sample redshift and the cosmological parameters.

The redshift of the sample is taken to be constant. For samples that have a number density varying with redshift, the redshift should be set to the effective redshift of the sample. In the parameter file passed to rsdfit the redshift can be set as:

model.z = 0.55

The cosmological parameters can also be specified by the user in the parameter file – they set the shape of the linear power spectrum which is the input to the GalaxySpectrum model. However, if an already initialized model is being passed to the rsdfit command via the -m flag, then the user doesn’t necessarily need to specify the cosmology again.

The cosmological parameters can be specified in a number of ways:

the name of a file

The cosmological parameters can be read from a parameter file. See the pyRSD/data/params directory for example parameter files.
the name of a builtin cosmology

The name of a builtin cosmology, such as Planck15 or WMAP9
a dictionary of parameters

A dictionary of key/value pairs, such as Ob0, Om0, etc, which will be passed to the pyRSD.rsd.cosmology.Cosmology.__init__ function.

The cosmology parameters can be specified in the parameter file by setting the model.params parameter. For example, to use the WMAP9 parameter set, simply specify the following in the parameter file:

model.params = "WMAP9"

Additionally, there are other model configuraton parameters that can be set in the parameter file, as long as they are prefixed with model.. The config attribute of the GalaxySpectrum object gives these values

In [9]: from pyRSD.rsd import GalaxySpectrum

In [10]: model = GalaxySpectrum()

In [11]: for k in sorted(model.config):
   ....:     print("%s = %s" %(k, str(model.config[k])))
   ....: 
Nk = 200
Pdv_model_type = jennings
correct_mu2 = False
correct_mu4 = False
fog_model = modified_lorentzian
include_2loop = False
interpolate = True
k0_low = 0.005
kmax = 0.5
kmin = 0.001
linear_power_file = None
max_mu = 4
params = {'H0': 67.74, 'Om0': 0.3075, 'sigma8': 0.8159, 'n_s': 0.9667, 'flat': True, 'w0': -1.0, 'name': 'Planck15', 'Ob0': 0.0486, 'Tcmb0': 2.7255, 'Neff': 3.046, 'm_nu': array([0.  , 0.  , 0.06])}
transfer_fit = CLASS
use_P00_model = True
use_P01_model = True
use_P11_model = True
use_Pdv_model = True
use_Phm_model = True
use_Pvv_model = True
use_mean_bias = False
use_so_correction = False
use_tidal_bias = False
use_vlah_biasing = True
vel_disp_from_sims = False
z = 0.0

API¶

Galaxy Power Theory¶

class pyRSD.rsdfit.theory.GalaxyPowerTheory(param_file, model=None, extra_param_file=None, kmin=None, kmax=None)¶

A class representing a theory for computing a redshift-space galaxy power spectrum.

It handles the dependencies between model parameters and the evaluation of the model itself.

check(return_errors=False)¶

Check the values of all parameters. Here, check means that each parameter is within its bounds and the prior is not infinity

If return_errors = True, return the error messages as well

dlnprior¶: Return the derivative of the log prior for all “free” parameters

evaluate_grad_lnlike(theta, data, pool=None, epsilon=0.0001, numerical=False, theory_decorator={})¶: Evaluate the gradient.

free_fiducial¶: Return an array of the fiducial free parameters

get_kmu_pairs(data)¶

Compute the flattened k and mu values needed to evaluate the theory prediction, given the transfer functions defined by data.

This also computes the slices needed to recover the pairs for individual transfer functions.

inverse_scale(theta)¶: Inverse scale the free parameters, using the priors to define the scaling transformation

lnprior¶: Return the log prior for all “free” parameters as the sum of the priors of each individual parameter

lnprior_constrained¶: Return the log prior for constrained parameters as the sum of the priors of each individual parameter

lnprior_free¶: Return the log prior for free parameters as the sum of the priors of each individual parameter

model_callable(data, theory_decorator={})¶

Return the flattened theory prediction corresponding to the statistics in the data object.

Parameters:

data : PowerData

the data class, which tells the theory which statistics to compute and what basis to evaluate the theory in, e.g., multipoles, wedges, window-convoled, etc

theory_decorator : dict, optional

dictionary of decorators to apply to the theory predictions for individual data statistics

ndim¶: Returns the number of free parameters, i.e., the dimension of the theory

pkmu_gradient¶: Return the P(k,mu) gradient class

preserve(theta)¶: Context manager that preserves the state of the model upon exiting the context by first saving and then restoring it

scale(theta)¶: Scale the (unscaled) free parameters, using the priors to define the scaling transformation

scale_gradient(grad)¶

Scale the gradient with respect to the unscaled free parameters, using the priors to define the scaling transformation

This returns df / dxprime where xprime is the scaled param vector

set_free_parameters(theta)¶

Given an array of values theta, set the free parameters of attr:fit_params

Returns:

valid_model : bool

return True/False flag indicating if we were able to successfully set the free parameters and update the model

Notes

If any free parameter values are outside their bounds, the model will not be updated and False will be returned

to_file(filename, mode='w')¶: Save the parameters of this theory in a file

Parameter¶

class pyRSD.rsdfit.parameters.Parameter(name=None, value=None, vary=False, min=None, max=None, expr=None, **kwargs)¶

A subclass of lmfit.parameter.Parameter to represent a generic parameter.

The added functionality is largely the ability to associate a prior with the parameter. Currently, the prior can either be a uniform or normal distribution.

Parameters:

name : str

The string name of the parameter. Must be supplied

description : str, optional

The string giving the parameter description

value : object, optional

The value. This can be a float, in which case the other attributes have meaning; otherwise the class just stores the object value. Default is Parameter.fiducial

fiducial : object, optional

A fiducial value to store for this parameter. Default is None.

vary : bool, optional

Whether to vary this parameter. Default is False.

min : float, optional

The minimum allowed limit for this parameter, for use in excluding “disallowed” parameter spaces. Default is None

min : float, optional

The maximum allowed limit for this parameter, for use in excluding “disallowed” parameter spaces. Default is None

expr : {str, callable}, optional

If a str, this gives a mathematical expression used to constrain the value during the fit. Otherwise, the function will be called to evaluate the parameter’s value. Default is None

prior_name : {‘uniform’, ‘normal’}, optional

Use either a uniform or normal prior for this parameter. Default is no prior.

lower, upper : floats, optional

The bounds of the uniform prior to use

mu, sigma : floats, optional

The mean and std deviation of the normal prior to use

analytic¶: If True, use an analytic approximation for Uniform priors and the min/max bounds

bounded¶: Parameter is bounded if either min or max is defined

constrained¶: Parameter is constrained if the Parameter.expr == None

description¶: The parameter description

dlnprior¶: Return the derivative of the log of the prior, which is either a uniform or normal prior. If the current value is outside Parameter.min or Parameter.max, return numpy.inf

dtype¶: The data type of the parameter

expr¶: Return the mathematical expression used to constrain the value during the fit.

fiducial¶: A fiducial value associated with this parameter

get_value_from_prior(size=1)¶: Get random values from the prior, of size size

has_fiducial¶: Whether the parameter has a fiducial value defined

has_prior¶: Whether the parameter has a prior defined

lnprior¶: Return log of the prior, which is either a uniform or normal prior. If the current value is outside Parameter.min or Parameter.max, return numpy.inf

loc¶: The loc of the parameter as determined from the prior

lower¶: The lower limit of the uniform prior

max¶: The maximum allowed value (exclusive)

max_bound¶: The distribution representing the minimum bound

min¶: The minimum allowed value (inclusive)

min_bound¶: The distribution representing the minimum bound

mu¶: The mean value of the normal prior

output_value¶: Explicit value for output – defaults to value

prior¶: The prior distribution

prior_name¶: The name of the prior distribution

scale¶: The scale of the parameter as determined from the prior

scale_gradient(val)¶

Return scaling factor for gradient.

Parameters:

val: float

Numerical Parameter value.

Returns:

float

Scaling factor for gradient the according to Minuit-style transformation.

set(value=None, vary=None, min=None, max=None, expr=None, brute_step=None)¶

Set or update Parameter attributes.

Parameters:

value : float, optional

Numerical Parameter value.

vary : bool, optional

Whether the Parameter is varied during a fit.

min : float, optional

Lower bound for value. To remove a lower bound you must use -numpy.inf.

max : float, optional

Upper bound for value. To remove an upper bound you must use numpy.inf.

expr : str, optional

Mathematical expression used to constrain the value during the fit. To remove a constraint you must supply an empty string.

brute_step : float, optional

Step size for grid points in the brute method. To remove the step size you must use 0.

Notes

Each argument to set() has a default value of None, which will leave the current value for the attribute unchanged. Thus, to lift a lower or upper bound, passing in None will not work. Instead, you must set these to -numpy.inf or numpy.inf, as with:

par.set(min=None)        # leaves lower bound unchanged
par.set(min=-numpy.inf)  # removes lower bound

Similarly, to clear an expression, pass a blank string, (not None!) as with:

par.set(expr=None)  # leaves expression unchanged
par.set(expr='')    # removes expression

Explicitly setting a value or setting vary=True will also clear the expression.

Finally, to clear the brute_step size, pass 0, not None:

par.set(brute_step=None)  # leaves brute_step unchanged
par.set(brute_step=0)     # removes brute_step

set_expr_eval(evaluator)¶: Set expression evaluator instance.

setup_bounds()¶

Set up Minuit-style internal/external parameter transformation of min/max bounds.

As a side-effect, this also defines the self.from_internal method used to re-calculate self.value from the internal value, applying the inverse Minuit-style transformation. This method should be called prior to passing a Parameter to the user-defined objective function.

This code borrows heavily from JJ Helmus’ leastsqbound.py

Returns:

_val : float

The internal value for parameter from self.value (which holds the external, user-expected value). This internal value should actually be used in a fit.

sigma¶: The standard deviation of the normal prior

to_dict(output=False)¶: Convert the Parameter object to a dictionary

update(**kwargs)¶: Update the attributes of the Parameter

upper¶: The upper limit of the uniform prior

value¶: Return the numerical value of the Parameter, with bounds applied.

within_bounds(x=None)¶: Returns True if the specified value is within the (min, max) bounds and if the prior is uniform, within the lower/upper values of the prior

ParameterSet¶

class pyRSD.rsdfit.parameters.ParameterSet(*args, **kwargs)¶

A subclass of lmfit.parameter.Parameters that adds the ability to update values based on constraints in place

add(name, **kwargs)¶: Add a Parameter with name to the ParameterSet with the specified value.

add_many(*parlist)¶

Add many parameters, using a sequence of tuples.

Parameters:

parlist : sequence of tuple or Parameter

A sequence of tuples, or a sequence of Parameter instances. If it is a sequence of tuples, then each tuple must contain at least the name. The order in each tuple must be (name, value, vary, min, max, expr, brute_step).

Examples

>>>  params = Parameters()
# add with tuples: (NAME VALUE VARY MIN  MAX  EXPR  BRUTE_STEP)
>>> params.add_many(('amp', 10, True, None, None, None, None),
...                 ('cen', 4, True, 0.0, None, None, None),
...                 ('wid', 1, False, None, None, None, None),
...                 ('frac', 0.5))
# add a sequence of Parameters
>>> f = Parameter('par_f', 100)
>>> g = Parameter('par_g', 2.)
>>> params.add_many(f, g)

clear() → None. Remove all items from od.¶

constrained¶: Return a list of the constrained Parameter objects.

constrained_dtype¶: The list of ‘constrained’ data types for the structured array

constrained_names¶: Return the constrained parameter names. Constrained means that Parameter.constrained = True

constrained_values¶: Return the constrained parameter values.

constraint_derivative(name, wrt, theta=None)¶

Return the constraint derivative at the specified values of free parameters. If theta is not specified, the current values are used.

This returns d`name` / d`wrt`

Parameters:

name : str

the name of the constrained derivative to take the derivative of

wrt : str

the name of the free parameter to the derivative with respect to

theta : array_like, optional

the array of free parameters to evaluate the derivative at

Returns:

grad : float

the value of the gradient

copy()¶: Parameters.copy() should always be a deepcopy.

delayed_asteval()¶: Context manager to handle delaying asteval evaluation

dump(fp, **kws)¶

Write JSON representation of Parameters to a file-like object.

Parameters:

fp : file-like object

An open and .write()-supporting file-like object.

**kws : optional

Keyword arguments that are passed to dumps().

Returns:

None or int

Return value from fp.write(). None for Python 2.7 and the number of characters written in Python 3.

See also

dump, load, json.dump

dumps(**kws)¶

Represent Parameters as a JSON string.

Parameters:

**kws : optional

Keyword arguments that are passed to json.dumps().

Returns:

str

JSON string representation of Parameters.

See also

dump, loads, load, json.dumps

free¶: Return a list of the free Parameter objects. Free means that Parameter.vary = True and Parameter.constrained = False

free_dtype¶: The list of ‘free’ data types for the structured array

free_names¶: Return the free parameter names. Free means that Parameter.vary = True and Parameter.constrained = False

free_values¶: Return the free parameter values. Free means that Parameter.vary = True and Parameter.constrained = False

classmethod from_file(filename, tags=[])¶

Read a file and return a collections.defaultdict with the keys given by tags and the values given by a lmfit.Parameters object

Parameters:

filename : str

the name of the file to read parameters from

tags : list, optional

list of any parameter tags to specifically seach for

fromkeys(S[, v]) → New ordered dictionary with keys from S.¶: If not specified, the value defaults to None.

get(name, default=None)¶: Mirrors the dict.get() method behavior, but returns the parameter values

items() → a set-like object providing a view on D's items¶

keys() → a set-like object providing a view on D's keys¶

load(fp, **kws)¶

Load JSON representation of Parameters from a file-like object.

Parameters:

fp : file-like object

An open and .read()-supporting file-like object.

**kws : optional

Keyword arguments that are passed to loads().

Returns:

Parameters

Updated Parameters loaded from fp.

See also

dump, loads, json.load

loads(s, **kws)¶

Load Parameters from a JSON string.

Parameters:

**kws : optional

Keyword arguments that are passed to json.loads().

Returns:

Parameters

Updated Parameters from the JSON string.

See also

dump, dumps, load, json.loads

Notes

Current Parameters will be cleared before loading the data from the JSON string.

locs¶: The locs of the free parameters

move_to_end()¶

Move an existing element to the end (or beginning if last==False).

Raises KeyError if the element does not exist. When last=True, acts like a fast version of self[key]=self.pop(key).

pop(k[, d]) → v, remove specified key and return the corresponding¶: value. If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised.

popitem($self, /, last=True)¶

Remove and return a (key, value) pair from the dictionary.

Pairs are returned in LIFO order if last is true or FIFO order if false.

prepare_params()¶: Prepare the parameters by parsing the dependencies. We initialize the ast classes in order to evaluate any constrained parameters

pretty_print(oneline=False, colwidth=8, precision=4, fmt='g', columns=['value', 'min', 'max', 'stderr', 'vary', 'expr', 'brute_step'])¶

Pretty-print of parameters data.

Parameters:

oneline : bool, optional

If True prints a one-line parameters representation (default is False).

colwidth : int, optional

Column width for all columns specified in columns.

precision : int, optional

Number of digits to be printed after floating point.

fmt : {‘g’, ‘e’, ‘f’}, optional

Single-character numeric formatter. Valid values are: ‘f’ floating point, ‘g’ floating point and exponential, or ‘e’ exponential.

columns : list of str, optional

List of Parameter attribute names to print.

pretty_repr(oneline=False)¶

Return a pretty representation of a Parameters class.

Parameters:

oneline : bool, optional

If True prints a one-line parameters representation (default is False).

Returns:

s: str

Parameters representation.

register_function(name, function)¶: Register a function in the symtable of the asteval attribute

scales¶: The scales of the free parameters

setdefault(k[, d]) → od.get(k,d), also set od[k]=d if k not in od¶

to_dict()¶: Convert the parameter set to a dictionary using (name, value) as the (key, value) pairs

to_file(filename, prefix=None, mode='w', header_name=None, footer=False, as_dict=True)¶

Output the ParameterSet to a file, using the mode specified. Optionally, add a header and/or footer to make it look nice.

If as_dict = True, output the parameter as a dictionary, otherwise just output the value

Parameters:

filename : str

the name of the file to write

prefix : str, optional

include a prefix when writing out parameter keys

mode : str, optional

the file mode, i.e., ‘w’ to write, ‘a’ to append

header_name : str, optional

write out a comment header first

footer : bool, optional

whether to write out a footer comment

as_dict : bool, optional

write out Parameter objects as a dictionary, instead of just the value

update([E, ]**F) → None. Update D from dict/iterable E and F.¶: If E is present and has a .keys() method, then does: for k in E: D[k] = E[k] If E is present and lacks a .keys() method, then does: for k, v in E: D[k] = v In either case, this is followed by: for k in F: D[k] = F[k]

update_constraints()¶: Update all constrained parameters, checking that dependencies are evaluated as needed.

update_fiducial()¶: Update the fiducial values of the constrained parameters

update_param(*name, **kwargs)¶: Update the Parameter specified by name with the keyword arguments provided

update_values(**kwargs)¶

Update the values of all parameters, checking that dependencies are evaluated as needed.

Parameters:

*args : tuple of str

the parameter names for which we want to update the parameter constraints

**kwargs :

update the values of these parameters, and then update the constraints then depend on these parameters, only if the value of the parameters changed

values() → an object providing a view on D's values¶

valuesdict()¶

Return an ordered dictionary of parameter values.

Returns:

OrderedDict

An ordered dictionary of name:value pairs for each Parameter.

Running the Fits¶

Once the data, covariance matrix, and theory parameters have be set, the user can run a likelihood analysis to find the best-fitting theory parameters. This can be done using the MCMC technique or nonlinear optimization using the LBFGS algorithm. In this section, we describe how to run both algorithms with the rsdfit executable, as well as the configuration options for both algorithms.

Overview¶

The main class that is responsible for handling the data statistics, as well as the covariance matrix used during parameter estimation, is the pyRSD.rsdfit.FittingDriver class. This class combines data and theory to run a Bayesian likelihood analysis.

Information about the parameters that are needed to initialize the FittingDriver class can be found by using the FittingDriver.help() function,

In [1]: from pyRSD.rsdfit import FittingDriver

# print out the help message for the parameters needed
In [2]: FittingDriver.help()
Initialization Parameters for FittingDriver
--------------------------------------------------
burnin :

        An integer specifying the number of MCMC steps to consider as part
        of the "burn-in" period when saving the results

        This doesn't affect the parameter estimation at all; it simply
        changes what best-fit parameters are printed to the screen when
        the fitting is over. All iterations are saved to file regardless of
        the value of this parameter.
        
	Default: 0

epsilon :

        The Gelman-Rubin convergence criterion
        
	Default: 0.02

init_from :

        How to initialize the optimization; can be 'nlopt', 'fiducial',
        'prior', or 'result'; default is None
        
	Default: fiducial

init_scatter :

        The percentage of additional scatter to add to the initial fitting
        parameters; default is 0
        
	Default: 0

lbfgs_epsilon :

        The step-size for derivatives in LBFGS; default is 1e-4

        A dictionary can supplied where keys specify the value to use
        for specific free parameters
        
	Default: 0.0001

lbfgs_numerical :

        If `True`, evaluate gradients of P(k,mu) numerically using finite difference
        
	Default: False

lbfgs_numerical_from_lnlike :

        If `True`, evaluate the gradient by taking the numerical derivative
        of :func:`minus_lnlike`
        
	Default: False

lbfgs_options :

        Configuration options to pass to the LBFGS solver
        
	Default: {'factr': 100000.0, 'gtol': 1e-05}

lbfgs_use_priors :

        Whether to use priors when solving with the LBFGS algorithm; default
        is ``True``
        
	Default: True

start_from :

        The name of a result file to initialize the optimization from
        
	Default: None

test_convergence :

        Whether to test for convergence of the parameter fits

        For MCMC fits, the Gelman-Rubin criteria is used as specified
        by the 'epsilon' parameter. For the LBFGS solver, the
        convergence criteria is set by the 'lbfgs_options' attribute.
        
	Default: False

theory_decorator :

        A decorator to wrap the default theory output.

        Users can use this to compute linear combinations of multipoles, for
        example.
        
	Default: {}

tracer_type :

        The type of tracer, either 'galaxy' or 'quasar'
        
	Default: galaxy

These parameters should be specified in the parameter file that is passed to the rsdfit executable and the names of the parameters should be prefixed with the driver. prefix. In our example parameter file discussed previously, we the following parameters

#-------------------------------------------------------------------------------
# driver_params
#-------------------------------------------------------------------------------
driver.burnin = 0
driver.epsilon = 0.02
driver.init_from = 'fiducial'
driver.init_scatter = 0.0
driver.lbfgs_epsilon = {'Nsat_mult': 0.01, 'f1h_cBs': 0.01}
driver.lbfgs_options = {'ftol': 1e-10, 'xtol': 1e-10, 'gtol': 1e-05}
driver.lbfgs_use_priors = True
driver.solver_type = 'nlopt'
driver.start_from = None
driver.test_convergence = False
#-------------------------------------------------------------------------------

These parameters allow the user to specify which type of data is being fit, either “galaxy” or “quasar” and to pass options to the solver being used, either the emcee MCMC solver or the NLOPT solver. We will detail the MCMC solver (MCMC) and the LBFGS solver (Nonlinear Optimization) in the next sections.

MCMC¶

The pyRSD package wraps the emcee package to provide functionality for running MCMC chains to sample the posterior distributions of the model parameters.

Command-line Options¶

MCMC chains are run by passing the mcmc sub-command to the rsdfit executable. The calling sequence for the mcmc command is

$ rsdfit mcmc -h
usage: rsdfit [-h] [--version] {mcmc,nlopt,restart,analyze} ... 

From more help on each of the subcommands, type:
rsdfit mcmc -h
rsdfit nlopt -h
rsdfit restart -h
rsdfit analyze -h mcmc
       [-h] [-m MODEL] [-p PARAMS] [--silent] -w WALKERS -i ITERATIONS
       [-n NCHAINS] -o FOLDER [--debug] [--no-save-model]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -m MODEL, --model MODEL
                        file name holding the model path
  -p PARAMS, --params PARAMS
                        file name holding the driver, theory, and data
                        parameters
  --silent              silence the standard output to the console
  -w WALKERS            number of emcee walkers to run the MCMC chain
                        (required)
  -i ITERATIONS         number of steps to run in the MCMC chain (required)
  -n NCHAINS, --nchains NCHAINS
                        number of MCMC chains to run concurrently
  -o FOLDER, --output FOLDER
                        the folder where the results will be written
                        (required)
  --debug               whether to print more info about the mpi4py.Pool
                        object
  --no-save-model       do not save the model instance

The main options are the parameter file, passed by the -p option, the directory to save results, passed by the -o option, and the name of a model to load, passed by the -m file. In addition, there are some MCMC-specific options:

-w, —walkers

The number of emcee walkers to use. These walkers are responsible for exploring the relevant parameter space simulataneously.

Note

The number of walkers must be at least twice the number of model parameters, and generally, the more walkers used the better. However, a trade-off exists since more walkers can become computationally infeasible when model evaluation is slow. In the case of the default model with 13 parameters, we recommend using 30-40 walkers.
-i, —iterations

The number of iterations to run in the MCMC chain.

Note

Generally, the models in the pyRSD package require >1000 iterations to achieve convergence, depending on how the MCMC sampler is initialized.
–nchains

If the rsdfit is executed in parallel with multiple processes using MPI, it is possible to run multiple chains with MCMC concurrently with this option. This is ideal for testing the convergence of the sampler, as the chains will be compared statistically to determine if they have converged to a similar point in parameter space.

Initializing the MCMC Chains¶

The method used to initialize either the MCMC chains can be configured using the driver.init_from parameter. The allowed values of this parameter when using the MCMC solver are:

fiducial :

Initialize the parameters in a small ball around the fiducial parameter values, specified in the parameter file via the fiducial keyword for each free parameter
prior :

Initialize the free parameters by drawing a value from the prior probability specified for each parameter, which will be either a uniform or normal distribution
result :

Initialize the free parameters in a small ball around the best-fit parameters loaded from a previous result. In this case, the driver.start_from parameter should give the name of a .npz, which can be loaded into either a pyRSD.rsdfit.results.LBFGSResults or pyRSD.rsdfit.results.EmceeResults object.

Testing for Convergence¶

The convergence of the MCMC chain being run will be tested if the driver.test_convergence parameter is set to True. This test is performed using the Gelman and Rubin diagnostic, and the tolerance level for the test is specified via the driver.epsilon parameter. The convergence for MCMC chains is performed as

Remove the first half of the current chains
Calculate the within chain and between chain variances
Estimate the variance from the within chain and between chain variance
Calculate the potential scale reduction parameter and compare to epsilon

Note

Convergence testing is disabled for MCMC chains by default, as it is often easier to run a pre-defined number of iterations (passed by the -i flag), which will be specific to the user’s problem at hand.

Recommended Practices¶

The emcee package recommends initializing its MCMC sampler in a small ball around what the user believes to be the area in parameter space close to the maximum probability. As such, we recommend either of the following initialization methods for best results:

1. Run the NLOPT solver, starting from a fiducial set of values, and then inititialize the MCMC solver with the result of that NLOPT run.

2. Initialize the MCMC solver with values drawn from the parameters’ prior distribution and run a set of burn-in iterations (typically ~1000 or so). Then, initialize a second MCMC chain from the best-fit result of that burn-in period.

For more recommended practices regarding the emcee package, please see the FAQ on the emcee documentation here.

Finally, it is also useful for convergence reasons to run multiple chains at once in parallel. Often running two chains, independently initialized, with half the number of iterations is useful to asses if the chains have truly found the best-fit parameters.

Nonlinear Optimization¶

The pyRSD package includes a LBFGS solver to find the maximum a posteriori probability (MAP) estimates of the best-fit theory parameters.

Command-line Options¶

The MAP parameter values can be found by passing the nlopt sub-command to the rsdfit executable. The calling sequence for the nlopt command is

$ rsdfit nlopt -h
usage: rsdfit [-h] [--version] {mcmc,nlopt,restart,analyze} ... 

From more help on each of the subcommands, type:
rsdfit mcmc -h
rsdfit nlopt -h
rsdfit restart -h
rsdfit analyze -h nlopt
       [-h] [-m MODEL] [-p PARAMS] [--silent] -i ITERATIONS -o FOLDER
       [--debug] [--no-save-model]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -m MODEL, --model MODEL
                        file name holding the model path
  -p PARAMS, --params PARAMS
                        file name holding the driver, theory, and data
                        parameters
  --silent              silence the standard output to the console
  -i ITERATIONS         the maximum number of iterations to run (required)
  -o FOLDER, --output FOLDER
                        the folder where the results will be written
                        (required)
  --debug               whether to print more info about the mpi4py.Pool
                        object
  --no-save-model       do not save the model instance

The main options are the parameter file, passed by the -p option, the directory to save results, passed by the -o option, and the name of a model to load, passed by the -m file. In addition, the are maximum number of optimaztion steps should be passed via -i, —iterations flag.

Initializing the NLOPT Solver¶

The method used to initialize either the MCMC chains can be configured using the driver.init_from parameter. The allowed values of this parameter when using the MCMC solver are:

fiducial :

Initialize the parameters to their fiducial values, specified in the parameter file via the fiducial keyword for each free parameter
result :

Initialize the free parameters the values of the parameters from from a previous result. In this case, the driver.start_from parameter should give the name of a .npz, which can be loaded into either a pyRSD.rsdfit.results.LBFGSResults or pyRSD.rsdfit.results.EmceeResults object.

Additionally, the driver.init_scatter can be set to add random scatter drawn from a normal distributition with mean zero and standard deviation set by the value of driver.init_scatter. Specifically, this parameter gives the percent scatter to add, relative to the value of the parameter’s fiducial value.

Parameter Derivatives¶

The LBFGS algorithm requires the derivatives of the model with respective to the free parameters, and analytic derivatives of nearly all of the parameters in the default parametrization of the GalaxySpectrum model are builtin into the package. However for some parameters, it is necessary to estimate their derivatives numerically. To do so, the NLOPT solver uses a central-difference numerical derivative with the step-size set by the user, depending on the value of the driver.lbfgs_epsilon parameter.

The driver.lbfgs_epsilon parameter can be specified as a single float, in which case this step size will be used for all parameters that require numerical derivatives. Alternatively, the parameter can be specified as a dictionary, providing different values of the step size for different parameters. This is particularly useful for parameters that have drastically different magnitudes in order to avoid numerical instabilities.

The Stopping Criteria¶

The LBFGS algorithm will stop when either the number of iterations has been reached, or if driver.test_convergence is set to True, when any of the convergence criteria are satisfied. These criteria can be specified by the user by adjusting the driver.lbfgs_options parameter. This parameter is a dictionary of options with the following keys:

factr :

Stopping criterion based on the value of the objective function, given by (f^k - f^{k+1})/max{|f^k|,|f^{k+1}|,1} <= factr * eps where eps is the machine precision. Typical values for factr are: 1e12 for low accuracy; 1e7 for moderate accuracy; 10.0 for extremely high accuracy. Default is 1e5.
gtol :

Stopping criterion based on the absolute value of the gradient norm of the objective function, given by max(abs(G_k)) <= gtol. Default is 1e-5.

Recommended Practices¶

For the default models and parametrization, the LBFGS algorithm typically needs ~200 or so iterations to converge to the best-fit parameters. We recommend at least this number of iterations in order to avoid converging to a local maximum of the likelihood function. If the user is worried about local optima, multiple NLOPT runs can be executed, initializing from different fiducial values each time.

The user can also test the sensitivity of the best-fit parameter values to the assumed prior distributions by setting the driver.lbfgs_use_priors to False. This will run a maximum likelihood parameter estimation, ignoring the prior probabilities. In nearly all cases, the MAP and maximum likelihood results should agree, unless for some reason the prior distribution is the dominant constraint on a given parameter.

API¶

The pyRSD.rsdfit.FittingDriver class is responsible for running parameter fits. It combines data and theory to run a Bayesian likelihood analysis.

The properties that describe the data and theory configuration are:

`Nb`	The number of data points
`Np`	The number of free parameters
`dof`	The number of degrees of freedom
`model`	The model object which returns the P(k,mu) or multipoles theory
`results`	The results object storing the fitting results

The functions that evaluate the likelihood, its derivatives, and associated statistics are:

`lnprob`([theta])	Set the theory free parameters, update the model, and return the log of the posterior probability function
`lnlike`([theta])	The log of the likelihood, equal to -0.5 * `chi2()`
`minus_lnlike`([theta, use_priors])	Return the negative log-likelihood, optionally including priors
`grad_minus_lnlike`([theta, epsilon, pool, …])	Return the vector of the gradient of the negative log likelihood, with respect to the free parameters
`chi2`([theta])	The chi-squared for the specified model function
`reduced_chi2`()	The reduced chi squared value, using the current values of the free parameters
`fisher`([theta, epsilon, pool, use_priors, …])	Return the Fisher information matrix
`marginalized_errors`([params, theta, fixed])	Return the marginalized errors on the specified parameters, as computed from the Fisher matrix
`run`(solver_type[, pool, chains_comm])	Run the whole fitting analysis, from start to finish

The user can initialize a FittingDriver object from a results directory using

from_directory(dirname[, results_file, …]) Load a FittingDriver from a results directory

The best-fit parameters can be set and visualized using

`set_fit_results`([method])	Set the free parameters from the results objects and update the model
`plot`([usetex, ax, colors, use_labels])	Plot the best-fit theory and data points
`plot_residuals`()	Plot the residuals of the best-fit theory and data

class pyRSD.rsdfit.FittingDriver(param_file, init_model=True, **kwargs)¶

A driver to run the parameter fitting pipeline, merging together a model, theory, and fitting algorithm

Parameters:

param_file : str

a string specifying the name of the main parameter file

init_model : bool, optional

if True, initialize the theoretical model upon initialization; default is True

Nb¶: The number of data points

Np¶: The number of free parameters

chi2(theta=None)¶

The chi-squared for the specified model function

This returns

\[\chi^2 = (\mathcal{M} - \mathcal{D})^T C^{-1} (\mathcal{M} - \mathcal{D})\]

Parameters:

theta : array_like, optional

an array of the free parameters to evaluate the statistic at; if None, the current values of the free parameters in theory.fit_params is used

dof¶

The number of degrees of freedom

This is equal to the number of data points minus the number of free parameters

fisher(theta=None, epsilon=0.0001, pool=None, use_priors=True, numerical=False, numerical_from_lnlike=False)¶

Return the Fisher information matrix

This is defined as the negative Hessian of the log likelihood with respect to the parameter vector

\[F_{ij} = - \frac{\partial^2 \log \mathcal{L}}{\partial \theta_i \partial \theta_j}\]

This uses a central-difference finite-difference approximation to compute the numerical derivatives

Parameters:

theta : array_like, optional

if provided, the values of the free parameters to compute the gradient at; if not provided, the current values of free parameters from theory.fit_params will be used

epsilon : float or array_like, optional

the step-size to use in the finite-difference derivative calculation; default is 1e-4 – can be different for each parameter

pool : MPIPool, optional

a MPI Pool object to distribute the calculations of derivatives to multiple processes in parallel

use_priors : bool, optional

whether to include the log priors in the objective function when minimizing the negative log probability

numerical : bool, optional

if True, evaluate gradients of P(k,mu) numerically using finite difference

numerical_from_lnlike : bool, optional

if True, evaluate the gradient by taking the numerical derivative of minus_lnlike()

classmethod from_directory(dirname, results_file=None, model_file=None, init_model=True, **kwargs)¶

Load a FittingDriver from a results directory

This reads params.dat file, optionally loading a pickled model and a results object from file

Parameters:

dirname : str

the name of the directory holding the results

results_file : str, optional

the name of the file holding the results. Default is None

model_file : str, optional

the name of the file holding the model to load. Default is None

init_model : bool, optional

whether to initialize the RSD model upon loading. If a model file exists in the specified directory, the model is loaded and no new model is initialized

grad_minus_lnlike(theta=None, epsilon=0.0001, pool=None, use_priors=True, numerical=False, numerical_from_lnlike=False)¶

Return the vector of the gradient of the negative log likelihood, with respect to the free parameters

This uses a central-difference finite-difference approximation to compute the numerical derivatives

Parameters:

theta : array_like, optional

if provided, the values of the free parameters to compute the gradient at; if not provided, the current values of free parameters from theory.fit_params will be used

epsilon : float or array_like, optional

the step-size to use in the finite-difference derivative calculation; default is 1e-4 – can be different for each parameter

pool : MPIPool, optional

a MPI Pool object to distribute the calculations of derivatives to multiple processes in parallel

use_priors : bool, optional

whether to include the log priors in the objective function when minimizing the negative log probability

numerical : bool, optional

if True, evaluate gradients of P(k,mu) numerically using finite difference

numerical_from_lnlike : bool, optional

if True, evaluate the gradient by taking the numerical derivative of minus_lnlike()

lnlike(theta=None)¶

The log of the likelihood, equal to -0.5 * chi2()

Parameters:

theta : array_like, optional

an array of the free parameters to evaluate the statistic at; if None, the current values of the free parameters in theory.fit_params is used

lnprob(theta=None)¶

Set the theory free parameters, update the model, and return the log of the posterior probability function

This returns -0.5 chi2() + lnprior()

Parameters:

theta : array_like, optional

an array of the free parameters to evaluate the statistic at; if None, the current values of the free parameters in theory.fit_params is used

marginalized_errors(params=None, theta=None, fixed=[], **kws)¶

Return the marginalized errors on the specified parameters, as computed from the Fisher matrix

This is given by: $(\mathcal{F}^{-1}))^(1/2)$

Optionally, we can fix certain parameters, specified in fixed

Parameters:

params : list, optional

return errors for this parameters; default is all free parameters

theta : array_like, optional

the array of free parameters to evaluate the best-fit model at

fixed : list, optional

list of free parameters to fix when evaluating marginalized errors

**kws :

additional keywords passed to fisher()

Returns:

errors : array_like

the marginalized errors as computed from the inverse of the Fisher matrix

minus_lnlike(theta=None, use_priors=False)¶

Return the negative log-likelihood, optionally including priors

Parameters:

theta : array_like, optional

an array of the free parameters to evaluate the statistic at; if None, the current values of the free parameters in theory.fit_params is used

use_priors : bool, optional

whether to include the log priors in the objective function when minimizing the negative log probability

model¶: The model object which returns the P(k,mu) or multipoles theory

plot(usetex=False, ax=None, colors=None, use_labels=True, **kws)¶: Plot the best-fit theory and data points

plot_residuals()¶: Plot the residuals of the best-fit theory and data

reduced_chi2()¶: The reduced chi squared value, using the current values of the free parameters

results¶: The results object storing the fitting results

run(solver_type, pool=None, chains_comm=None)¶

Run the whole fitting analysis, from start to finish

Parameters:

solver_type : {‘mcmc’, ‘nlopt’}

either run a MCMC fit with emcee or a nonlinear optimization using LBFGS

pool : MPIPool, optional

a MPI pool object to distribute tasks too

chains_comm : MPI communicator, optional

a communicator for communicating between multiple MCMC chains

set_fit_results(method='median')¶: Set the free parameters from the results objects and update the model

Exploring the Results¶

Here, we describe how pyRSD saves the results of the parameter estimation step and how the user can use these results to explore the best-fitting theory and parameters.

MCMC¶

The main result of running rsdfit mcmc ... is a *.npz file saved to the output directory for each MCMC chain that was run. These results can be loaded from file using the pyRSD.rsdfit.results.EmceeResults class.

The EmceeResults stores the entire MCMC chain for each free parameter and can return statistics based on this chain for each parameter, i.e., the median, $1\sigma$ and $2\sigma$ errors, etc. This object also computes the corresponding MCMC chain for the constrained parameter values and can return information for each constrained parameter.

The median parameter values, as well as the 68% and 95% confidence intervals can be quickly displayed by printing the EmceeResults object. For example,

In [1]: from pyRSD.rsdfit.results import EmceeResults

In [2]: results = EmceeResults.from_npz('mcmc_result.npz')

# print out a summary of the parameters, with mean values and 68% and 95% intervals
In [3]: print(results)
Free parameters [ median (+/-68%) (+/-95%) ]
_______________
<Parameter Nsat_mult:      2.423 (+0.2082 -0.1809) (+0.4361 -0.3432)>
<Parameter alpha_par:      1.009 (+0.00682 -0.007681) (+0.01353 -0.01379)>
<Parameter alpha_perp:     1.005 (+0.004241 -0.004049) (+0.008281 -0.008406)>
<Parameter b1_cA:          1.999 (+0.05749 -0.05801) (+0.1126 -0.1265)>
<Parameter f:              0.867 (+0.02897 -0.02502) (+0.05642 -0.05073)>
<Parameter f1h_sBsB:       3.569 (+0.5521 -0.6841) (+1.224 -1.396)>
<Parameter fs:             0.1434 (+0.007553 -0.008046) (+0.01554 -0.01544)>
<Parameter fsB:            0.4662 (+0.08146 -0.0792) (+0.1685 -0.1606)>
<Parameter gamma_b1sA:     1.31 (+0.1001 -0.1032) (+0.2119 -0.2205)>
<Parameter gamma_b1sB:     2.343 (+0.1661 -0.181) (+0.3225 -0.3636)>
<Parameter sigma8_z:       0.5411 (+0.01224 -0.01362) (+0.02611 -0.02452)>
<Parameter sigma_c:        0.9297 (+0.06205 -0.06473) (+0.1126 -0.1177)>
<Parameter sigma_sA:       3.443 (+0.2779 -0.2702) (+0.5436 -0.5378)>

Constrained parameters [ median (+/-68%) (+/-95%) ]
______________________
<Parameter NsBsB:          5.178e+04 (+1.721e+04 -1.36e+04) (+4.16e+04 -2.44e+04)>
<Parameter b1_sA:          2.617 (+0.169 -0.1761) (+0.3037 -0.3725)>
<Parameter sigma_sB:       5.71 (+0.3067 -0.2659) (+0.6624 -0.4928)>
<Parameter NcBs:           2.261e+04 (+2900 -2096) (+6130 -4001)>
<Parameter b1_sB:          4.686 (+0.2679 -0.3235) (+0.5596 -0.672)>
<Parameter b1_cB:          3.175 (+0.1504 -0.1736) (+0.2942 -0.3522)>
<Parameter fcB:            0.122 (+0.01336 -0.0149) (+0.02856 -0.02761)>
<Parameter b1_c:           2.141 (+0.04721 -0.04684) (+0.08834 -0.08337)>
<Parameter b1:             2.344 (+0.05369 -0.04764) (+0.1051 -0.1053)>
<Parameter fsigma8:        0.4689 (+0.009673 -0.009076) (+0.01866 -0.01848)>
<Parameter b1_s:           3.575 (+0.1907 -0.2037) (+0.3854 -0.4186)>
<Parameter alpha:          1.006 (+0.004107 -0.004331) (+0.007706 -0.0083)>
<Parameter epsilon:        0.00125 (+0.002298 -0.002462) (+0.004696 -0.004652)>
<Parameter b1sigma8:       1.268 (+0.007575 -0.008006) (+0.01531 -0.01495)>
<Parameter F_AP:           1.004 (+0.006927 -0.007386) (+0.01419 -0.01393)>

The EmceeParameter Object¶

The EmceeResults object provides access to the parameters via a dictionary-like behavior. When accessing parameters using the name as the key, a EmceeParameter object is returned. This object has several useful attributes holding information about the parameter:

flat_trace : the flattened MCMC chain for this parameter
median : the median of the trace
mean: the average value of the trace
one_sigma : tuple of the lower and upper $1\sigma$ errors
two_sigma : tuple of the lower and upper $2\sigma$ errors
three_sigma : tuple of the lower and upper $3\sigma$ errors
stderr : the average of the upper and lower $1\sigma$ error

For example,

In [4]: f = results['f']

In [5]: print(f.median, f.one_sigma, f.two_sigma)
0.8669514683620745 [-0.02501616327798617, 0.02896606398246815] [-0.05073347536029271, 0.05641800142862763]

In [6]: sigma8 = results['sigma8_z']

In [7]: print(sigma8.median, sigma8.one_sigma, sigma8.two_sigma)
0.5410678224052163 [-0.013623734433715451, 0.01224434253786777] [-0.02452235949056536, 0.026109037129819712]

# access to constrained parameters too
In [8]: fs8 = results['fsigma8']

In [9]: print(fs8)
<Parameter fsigma8:        0.4689 (+0.009673 -0.009076) (+0.01866 -0.01848)>

Specifying the Burn-in Period¶

The user can specify a “burn-in” period for a given results object, by changing the burnin attribute of the EmceeResults object. The value of this attribute specifies the number of steps to ignore, starting from the beginning of the MCMC chain. The ignored steps are not included when computing any statistics from the parameter traces.

The attributes of the EmceeParameter object automatically take into account the value of the burnin attribute. Thus, the user just needs to set the burnin and the parameter values will automatically adjust accordingly.

For example,

In [10]: results.burnin = 0 # ignore 0 steps

In [11]: print(results['fsigma8'].median)
0.4689141809940338

In [12]: results.burnin = 500 # ignore the first 500 steps

In [13]: print(results['fsigma8'].median) # slight change in value
0.468679279088974

Ideally, if the chain has converged for a given parameter, the user should see little change to the parameter’s value when adjusting the burnin period.

The Best-fit Values¶

The user can quickly access the best-fit parameter vector using the values attribute, which returns the median value of each free parameter. Similarly, the constrained_values attribute returns the median value of each constrained parameter.

Alternatively, the user can access the parameter vector that maximizes the log probability by accessing the max_lnprob_values and max_lnprob_constrained_values attributes.

Nonlinear Optimization¶

The main result of running rsdfit nlopt ... is a *.npz file saved to the output directory for each MCMC chain that was run. These results can be loaded from file using the pyRSD.rsdfit.results.LBFGSResults class.

The LBFGSResults stores the best-fit values for both the free parameters and the constrained parameters, as computed from the final iteration of the LBFGS algorithm.

The best-fit parameter values and the corresponding minimum $\chi^2 value$ can be quickly displayed by printing the LBFGSResults object. For example,

In [1]: from pyRSD.rsdfit.results import LBFGSResults

In [2]: results = LBFGSResults.from_npz('nlopt_result.npz')

# print out a summary of the best-fit parameters
In [3]: print(results)
minimum chi2 = 120.57745038002743

Free parameters [ mean ]
_______________
Nsat_mult      : 2.4324089012014207
alpha_par      : 1.0072991239946898
alpha_perp     : 1.0048333693698863
b1_cA          : 2.0068377074748778
f              : 0.8735346371321935
f1h_sBsB       : 3.6140366462767153
fs             : 0.14175570928456935
fsB            : 0.4782779433107577
gamma_b1sA     : 1.31213984320964
gamma_b1sB     : 2.3651886897525896
sigma8_z       : 0.5363993024676117
sigma_c        : 0.9194602113178405
sigma_sA       : 3.420304679802984

Constrained parameters [ mean ]
_________________________
NsBsB          : 51736.1
b1_sA          : 2.6332517
NcBs           : 23183.68
fcB            : 0.11864934
sigma_sB       : 5.739127
b1_sB          : 4.74655
b1_cB          : 3.2117057
epsilon        : 0.0008172965
b1_c           : 2.1497946
b1sigma8       : 1.2667638
alpha          : 1.0056546
F_AP           : 1.0024539
b1_s           : 3.6439955
fsigma8        : 0.46856338
b1             : 2.3616061

The minimum $\chi^2$ value can be accessed from the min_chi2 attribute of the LBFGSResults object.

Parameter Access¶

The LBFGSResults object provides access to the parameters via a dictionary-like behavior. When accessing parameters using the name as the key, the best-fit value of that parameter is returned.

For example,

# growth rate
In [4]: f = results['f']

In [5]: print(f)
0.8735346371321935

# power spectrum normalization
In [6]: sigma8 = results['sigma8_z']

In [7]: print(sigma8)
0.5363993024676117

# this is the product of f and sigma8_z
In [8]: fs8 = results['fsigma8']

In [9]: print(fs8)
0.46856338

In [10]: print(numpy.isclose(fs8, f*sigma8))
True

The Best-fit Values¶

The user can quickly access the best-fit parameter vector using the min_chi2_values attribute, which returns the value of each free parameter at the minimum $\chi^2$ of the fit. Similarly, the min_chi2_constrained_values attribute returns the corresponding value of each constrained parameter at the minimum $\chi^2$.

Visualizing the Results¶

Comparing the Best-fit Model to Data¶

The best-fitting theory can be compared to the data visually by loading the results of a fitting run using the pyRSD.rsdfit.FittingDriver and using the FittingDriver.plot function. This function will plot the data and best-fitting power spectra, properly normalized by a linear power spectrum. For example,

from pyRSD.rsdfit import FittingDriver

# load the model and results into one object
d = FittingDriver.from_directory('pyRSD-example', model_file='pyRSD-example/model.npy', results_file='pyRSD-example/nlopt_result.npz')

# set the fit results
d.set_fit_results()

# make a plot of the data vs the theory
d.plot()
show()

Visualizng MCMC Chains¶

The user can plot 2D correlations between parameters using the EmceeResults.kdeplot_2d() function, which uses the seaborn.kdeplot() function,

from pyRSD.rsdfit.results import EmceeResults
r = EmceeResults.from_npz('mcmc_result.npz')

# 2D kernel density plot
r.kdeplot_2d('b1_cA', 'fsigma8', thin=10)

A joint 2D plot of the MCMC chains with 1D histograms can be plotted using the EmceeResults.jointplot_2d(), which uses the seaborn.jointplot() function

# 2D joint plot
r.jointplot_2d('b1_cA', 'fsigma8', thin=10)

In order to investigate whether the chains have converged, the user can plot the timeline of the MCMC chain for a given parameter using the EmceeResults.plot_timeline() function

# timeline plot
r.plot_timeline('fsigma8', 'b1_cA', thin=10)

The correlation matrix between parameters can be plotted using the EmceeResults.plot_correlation() function, which uses the seaborn.heatmap() function

# correlation between free parameters
r.plot_correlation(params='free')

And, finally, a triangle plot of 2D and 1D histograms for the desired parameters can be produced using the EmceeResults.plot_triangle(), which relies on the corner.corner() function

# make a triangle plot
r.plot_triangle('fsigma8', 'alpha_perp', 'alpha_par', thin=10)

API¶

MCMC Results¶

The best-fit parameter vector can be accessed from the MCMC chain using the following functions of the EmceeResults object:

`EmceeResults.values`()	Convenience function to return the median values for the free parameters as an array
`EmceeResults.constrained_values`()	Convenience function to return the median values for the constrained parameters as an array
`EmceeResults.max_lnprob_values`()	Return the value of the free parameters at the iteration with the maximum probability
`EmceeResults.max_lnprob_constrained_values`()	Return the value of the constrained parameters at the iteration with the maximum probability
`EmceeResults.peak_values`()	Convenience function to return the peak values for the free parameters as an array
`EmceeResults.peak_constrained_values`()	Convenience function to return the peak values for the constrained parameters as an array

The results object can be saved and loaded from file using:

`EmceeResults.to_npz`(filename, **meta)	Save the relevant information of the class to a numpy `npz` file
`EmceeResults.from_npz`(filename)	Load a numpy `npz` file and return the corresponding `EmceeResults` object

Correlations between parameters can be analyzed using:

`EmceeResults.sorted_1d_corrs`([params, …])	Return a pandas DataFrame holding the correlation matrix, as computed from the `chains` DataFrame, for all parameters
`EmceeResults.corr`([params, labels, use_latex])	Return a pandas DataFrame holding the correlation matrix, as computed from the `chains` DataFrame, for all parameters

The results can be visualized with the following function, which take advantage of the seaborn Python plotting module:

`EmceeResults.jointplot_2d`(param1, param2[, …])	Plot the 2D traces of the given parameters, using KDE via the `seaborn.jointplot()` function.
`EmceeResults.kdeplot_2d`(param1, param2[, …])	Plot the 2D traces of the given parameters, using KDE via `seaborn.kdeplot()`
`EmceeResults.plot_correlation`([params, …])	Plot the diagonal correlation matrix, using `seaborn.heatmap`
`EmceeResults.plot_timeline`(names, *kwargs)	Plot the chain timeline for as many parameters as specified in the names tuple.
`EmceeResults.plot_triangle`(names, *kwargs)	Make a triange plot for the desired parameters using the `corner.corner()` function.

class pyRSD.rsdfit.results.EmceeResults(sampler, fit_params, burnin=None, **meta)¶

Class to hold the fitting results from an emcee MCMC run

as_dict(kind=None)¶: Return a dictionary of the values, either the median, peak, or max_lnprob

burnin¶: The number of iterations to treat as part of the “burnin” period, where the chain hasn’t stabilized yet

chains(params=[], labels={}, use_latex=False)¶

Return a pandas DataFrame holding the chains (flat traces) as columns for both the free and constrained parameters

Note that any burnin is removed from the chains.

Parameters:

params : list, {‘free’, ‘constrained’}, optional

return only a subset of the parameters

use_latex : bool, optional

If True, try to use any available latex names for the tick labels; default is False

Returns:

DataFrame :

the DataFrame holding the flat traces for all parameters

constrained_values()¶: Convenience function to return the median values for the constrained parameters as an array

copy()¶: Return a deep copy of the EmceeResults object

corr(params=[], labels={}, use_latex=False)¶

Return a pandas DataFrame holding the correlation matrix, as computed from the chains DataFrame, for all parameters

Parameters:

params : list, {‘free’, ‘constrained’}, optional

return only a subset of the parameters

use_latex : bool, optional

If True, try to use any available latex names for the tick labels; default is False

Returns:

DataFrame (Np, Np) :

the DataFrame holding the correlation between parameters

error_rescaling¶: Rescale error on parameters due to covariance matrix from mocks

classmethod from_npz(filename)¶: Load a numpy npz file and return the corresponding EmceeResults object

iterations¶: The number of iterations performed, as computed from the chain

jointplot_2d(param1, param2, thin=1, rename={}, crosshairs={}, **kwargs)¶

Plot the 2D traces of the given parameters, using KDE via the seaborn.jointplot() function.

Parameters:

param1 : str

the name of the first parameter

param2 : str

the name of the second parameter

thin : int, optional

thin the plotted array randomly by this amount

rename : dict, optional

dictionary giving a string to rename each variable; default will try to use any latex names stored

crosshairs : dict, optional

values to show as horizontal or vertical lines

**kwargs :

additional keyword arguments to pass to seaborn

Notes

Any iterations during the “burnin” period are excluded

kdeplot_2d(param1, param2, thin=1, rename={}, crosshairs={}, **kwargs)¶

Plot the 2D traces of the given parameters, using KDE via seaborn.kdeplot()

Parameters:

param1 : str

the name of the first parameter

param2 : str

the name of the second parameter

thin : int, optional

thin the plotted array randomly by this amount

rename : dict, optional

dictionary giving a string to rename each variable; default will try to use any latex names stored

crosshairs : dict, optional

values to show as horizontal or vertical lines

**kwargs :

additional keyword arguments to pass to seaborn

Notes

Any iterations during the “burnin” period are excluded

max_lnprob¶: The value of the maximum log probability

max_lnprob_constrained_values()¶: Return the value of the constrained parameters at the iteration with the maximum probability

max_lnprob_values()¶: Return the value of the free parameters at the iteration with the maximum probability

ndim¶: The number of free parameters

peak_constrained_values()¶: Convenience function to return the peak values for the constrained parameters as an array

peak_values()¶: Convenience function to return the peak values for the free parameters as an array

plot_correlation(params=[], use_latex=True, labelsize=10)¶

Plot the diagonal correlation matrix, using seaborn.heatmap

Parameters:

params : list, {‘free’, ‘constrained’}, optional

return only a subset of the parameters

use_latex : bool, optional

If True, try to use any available latex names for the tick labels; default is True. You might want to set this to False if you are trying to use mpld3

plot_timeline(*names, **kwargs)¶

Plot the chain timeline for as many parameters as specified in the names tuple.

This plots the value of each walker as a function of iteration.

Parameters:

names : tuple

The string names of the parameters to plot

outfile : str, optional

If not None, save the resulting figure with the specified name

Returns:

fig : matplotlib.Figure

The figure object

Notes

Any iterations during the “burnin” period are excluded

plot_triangle(*names, **kwargs)¶

Make a triange plot for the desired parameters using the corner.corner() function.

Parameters:

names : tuple

The string names of the parameters to plot

thin : int, optional

The factor to thin the number of samples plotted by. Default is 1 (plot all samples)

outfile : str, optional

If not None, save the resulting figure with the specified name

Returns:

fig : matplotlib.Figure

The figure object

Notes

Any iterations during the “burnin” period are excluded

sorted_1d_corrs(params=[], use_latex=False, absval=False)¶

Return a pandas DataFrame holding the correlation matrix, as computed from the chains DataFrame, for all parameters

Parameters:

params : list, {‘free’, ‘constrained’}, optional

return only a subset of the parameters

use_latex : bool, optional

If True, try to use any available latex names for the tick labels; default is False

Returns:

DataFrame (Np, Np) :

the DataFrame holding the correlation between parameters

summarize_fit()¶: Summarize the fit, by plotting figures and outputing the relevant information

to_npz(filename, **meta)¶: Save the relevant information of the class to a numpy npz file

values()¶: Convenience function to return the median values for the free parameters as an array

verify_param_ordering(free_params, constrained_params)¶: Verify the ordering of EmceeResults.chain, making sure that the chains have the ordering specified by free_params and constrained_params

walkers¶: The number of walkers, as computed from the chain

class pyRSD.rsdfit.results.EmceeParameter(name, trace, burnin=0)¶

Class to hold the parameter fitting result

burnin¶: The number of iterations to exclude as part of the “burn-in” phase

error_rescaling¶: Rescale errors by this factor

fiducial¶: The fiducial value of the parameter

flat_trace¶: Returns the flattened chain, excluding steps that occured during the “burnin” period

mean¶: Return the average value of the chain

median¶: Return the median of the trace, i.e., the 50th percentile of the trace

one_sigma¶

Return the lower and upper one-sigma error intervals

These are computed from the percentiles, 50 - 15.86555 and 84.13445 - 50

Returns:

lower, upper

The lower and upper 1-sigma error intervals

peak¶: Return the value of the parameter that gives the peak of the posterior PDF, as determined through Gaussian kernel density estimation

stderr¶: The one-sigma standard error, averaging the lower and upper bounds

three_sigma¶

Return the lower and upper three-sigma error intervals

There are computed from the percentiles, 50 - 0.135 and 99.865 - 50

Returns:

lower, upper

The lower and upper 3-sigma error intervals

trace(niter=None)¶

Return the sample values at a specific iteration number.

shape: (nwalkers, niters)

two_sigma¶

Return the lower and upper two-sigma error intervals.

These are computed from the percentiles, 50 - 2.2775 and 97.7225 - 50

Returns:

lower, upper

The lower and upper 2-sigma error intervals

NLOPT Results¶

class pyRSD.rsdfit.results.LBFGSResults(data, fit_params)¶

Class to hold the fitting results from an scipy.optimize L-BFGS-B nonlinear optimization run.

copy()¶: Return a deep copy of the LBFGSResults object

classmethod from_npz(filename)¶: Load a numpy npz file and return the corresponding LBFGSResults object

iterations¶: The total number of iterations ran

ndim¶: The number of free parameters

summarize_fit(*args, **kwargs)¶: Summarize the fit by printing self

to_npz(filename)¶: Save the relevant information of the class to a numpy npz file

verify_param_ordering(free_params, constrained_params)¶: Verify the ordering of of parameters, making sure that the ordering specified by free_params and constrained_params is respected in the results

Advanced Patterns¶

Here, we describe how pyRSD saves the results of the parameter estimation step and how the user can use these results to explore the best-fitting theory and parameters.

Restarting Parameter Fits¶

The rsdfit executable includes a restart sub-command for restarting parameter fits from existing parameter fit, which can be either a MCMC or NLOPT .npz result file. To restart from a specific result, simply pass the name of the result file and specify the appropriate model to load and the number of additional iterations to run.

The calling sequence is:

$ rsdfit restart -h
usage: rsdfit [-h] [--version] {mcmc,nlopt,restart,analyze} ... 

From more help on each of the subcommands, type:
rsdfit mcmc -h
rsdfit nlopt -h
rsdfit restart -h
rsdfit analyze -h restart
       [-h] -m MODEL -i ITERATIONS [-b BURNIN] [--silent] [--debug]
       restart_files [restart_files ...]

positional arguments:
  restart_files         the name of the existing results file to restart from;
                        multiple files can be restarted at once, but as many
                        parallel processes as files must be present

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -m MODEL, --model MODEL
                        file name holding the model path to load (required)
  -i ITERATIONS         the number of additional iterations to run (required)
  -b BURNIN             the number of steps to consider burnin, if running
                        MCMC
  --silent              silence the standard output to the console
  --debug               whether to print more info about the mpi4py.Pool
                        object

The code will run the number of additional iterations specified by the user via the -i flag. Upon finishing, a new results file holding the concatenation of the result that was restarted and the new result will be written to file. Then, lastly, the original result file that was restarted will be deleted.

Note

It is possible to specify multiple result files on the command line to restart. In this case, a parameter fit will be restarted for each file passed, and the fits will run in parallel. Thus, there must be enough parallel MPI processes available to run each restart file specified on the command line. If this isn’t the case, the code will crash with an error.

Analyzing MCMC Results¶

The rsdfit executable includes an analyze sub-command that can run some basic analysis of the MCMC chains in a given directory, including automatically generating nice plot results, removing burn-in steps, and writing out best-fit parameter files.

The calling sequence is:

$ rsdfit analyze -h
usage: rsdfit [-h] [--version] {mcmc,nlopt,restart,analyze} ... 

From more help on each of the subcommands, type:
rsdfit mcmc -h
rsdfit nlopt -h
rsdfit restart -h
rsdfit analyze -h analyze
       [-h] [--minimal] [--bins BINS] [--show-mean] [--noplot] [--noplot-2d]
       [--show-fiducial] [--burnin BURNIN] [--contours-only] [--all]
       [--ext {pdf,png,eps}] [--fontsize FONTSIZE] [--ticksize TICKSIZE]
       [--line-width LINE_WIDTH] [--decimal DECIMAL] [--ticknumber TICKNUMBER]
       [--thin THIN] [--rescale-errors] [--extra OPTIONAL_PLOT_FILE]
       files [files ...]

positional arguments:
  files                 files to analyze: either a file(s), or a complete
                        directory name

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --minimal             use this flag to avoid computing the posterior
                        distribution (default: False)
  --bins BINS           number of bins in the histograms used to derive
                        posterior probabilities. Decrease this number for
                        smoother plots at the expense of masking details.
                        (default: 20)
  --show-mean           remove the mean likelihood from the 1D posterior plots
                        (default: False)
  --noplot              do not produce any plot, simply compute the posterior
                        (default: True)
  --noplot-2d           produce only the 1d posterior plot (default: True)
  --show-fiducial       don't include fiducial lines on 1D posterior plots
                        (default: False)
  --burnin BURNIN, -b BURNIN
                        the fraction of samples to consider burnin (default:
                        None)
  --contours-only       do not fill the contours on the 2d plot (default:
                        False)
  --all                 output every subplot and data in separate files
                        (default: False)
  --ext {pdf,png,eps}   change the extension for the output file (default:
                        pdf)
  --fontsize FONTSIZE   the desired fontsize of output fonts (default: 16)
  --ticksize TICKSIZE   the tick size on the plots (default: 14)
  --line-width LINE_WIDTH
                        the linewidth of 1d plots (default: 4)
  --decimal DECIMAL     number of decimal places on ticks (default: 3)
  --ticknumber TICKNUMBER
                        number of ticks on each axis (default: 3)
  --thin THIN           the thinning factor to use (default: 1)
  --rescale-errors      whether to rescale errors (default: False)
  --extra OPTIONAL_PLOT_FILE
                        extra file to customize the output plots. You can
                        actually set all the possible options in this file,
                        including line-width, ticknumber, ticksize, etc... You
                        can specify four fields, `info.redefine` (dict with
                        keys set to the previous variable, and the value set
                        to a numerical computation that should replace this
                        variable), `info.to_change` (dict with keys set to the
                        old variable name, and value set to the new variable
                        name), `info.to_plot` (list of variables with new
                        names to plot), and `info.new_scales` (dict with keys
                        set to the new variable names, and values set to the
                        number by which it should be multiplied in the graph).
                        For instance, .. code::
                        analyze.to_plot=['name1','name2','newname3',...] analy
                        ze.new_scales={'name1':number1,'name2':number2,...}
                        (default: )

The user can specify a results directory as the only positional argument, or one or more EmceeResults file names as the positional arguments. In the case of a directory, all valid .npz files in that directory will be analyzed.

The steps performed by the analyze sub-command are:

1. The first thing the code does is compare the convergence of all parameters in the result files (both free and constrained) using the Gelman-Rubin criteria and prints out this convergence. The best results are achieved when multiple, independent, results files are provided on the command-line.

2. Next, the code removes automatically trims the chains of the burn-in steps, removing iterations that are too far away from the maximum probability. Alternatively, the user can specify the fraction of initial samples to consider burnin via the -b, ---burnin flag.

3. After the burn-in steps are removed, a single MCMC chain is created, and written to the info/combined_result.npz path. Additionally, summary files about the best-fit parameters are saved to the info directory.

4. Several plots are generated, based on the options specified by the user on the command line. These figures are saved to the plots directory. The possible plots include figures of the 1D histograms and triangle plots showing the 2D correlations between parameters.

The user can specify groupings of parameters to plot by specifying the analyze.to_plot_1d and analyze.to_plot_2d parameters in a file and passing the name of that file via the ---extra command line option. For example, the file may include:

analyze.to_plot_2d = {'biases': ['b1_cA', 'b1_cB', 'b1_sA', 'b1_sB'], \
                      'fractions' : ['fs', 'fsB', 'fcB'], \
                      'cosmo' : ['f', 'sigma8_z', 'fsigma8', 'alpha_par', 'alpha_perp', 'b1sigma8', 'alpha', 'epsilon'], \
                      'sigmas' : ['sigma_c', 'sigma_s', 'sigma_sA', 'sigma_sB'], \
                      'nuisance' : ['Nsat_mult', 'f1h_sBsB', 'f1h_cBs', 'gamma_b1sB', 'gamma_b1sA']}

In this case, 2D triangle plots comparing each of these parameter groupings will be generated and saved in the plots directory.

Note

See the documentation of AnalysisDriver below for the accepted parameters that can be specified in the extra parameter file passed to the rsdfit analyze command.

API¶

class pyRSD.rsdfit.analysis.driver.AnalysisDriver(**kwargs)¶

A class to serve as the driver for analyzing MCMC chains

__init__(**kwargs)¶

Initialize the object by passing key/value pairs

Parameters:

files : list of str

list of a directory or series of files to analyze

minimal : bool, optional (False)

if True, only write the covmat and bestfit, without computing the posterior or making plots.

bins : int, optional (20)

number of bins in the histograms used to derive posterior

mean_likelihood : bool, optional (True)

show the mean likelihood on the 1D posterior plots

plot : bool, optional (True)

if False, do not make any plots, simply compute the posterior

plot_2d : bool, optional (True)

if False, do not produce the 2D posterior plots

contours_only : bool, optional (False)

if True, do not fill the contours on the 2d plots

subplot : bool, optional (False)

if True, output every subplot and data in separate files

extension : {‘pdf’, ‘png’, ‘eps’}, optional (pdf)

the extension to use for output plots

fontsize : int, optional (16)

the fontsize to use on the plots

ticksize : int, optional (14)

the ticksize to use on the plots

line_width : int, optional (4)

the line-width of 1D plots

decimal : int, optional (3)

the number of decimal places on ticks

ticknumber : int, optional (3)

the number of ticks on each axis

optional_plot_file : str, optional (“”)

extra file to customize the output plots

tex_names : dict, optional, ({})

dict holding a latex name to use for each parameter

to_plot_1d : list, optional ([])

list of parameters to plot 1D posteriors of

to_plot_2d : dict, optional ({})

dict holding groups of parameters to make 2D plots of

scales : dict, optional ({})

dict holding the rescaling factors that the posterior will be divided by

save_output : bool, optional (True)

if False, do not save any output or make new directories

show_fiducial : bool, optional (True)

whether to show the fiducial values as vertical lines on the 1D posterior plots

fiducial : dict, optional {{}}

a dictionary holding fidicual values to use, which will override the original fiducial values

burnin : float, optional (None)

the fraction of samples to consider burnin

Get in touch¶

Report bugs, suggest feature ideas, or view the source code on GitHub.

pyRSD¶

Index¶

Install pyRSD¶

Conda¶

Install From Source¶

Test¶

Overview¶

The pyRSD.rsd module¶

The pyRSD.rsdfit module¶

Quickstart¶

Running Parameter Fits¶

Analyzing the Fit Results¶

Comparing the Best-fit Model to Data¶

Specifying the Cosmology¶

Overview¶

Examples¶

API¶

Available Cosmologies¶

pyRSD.rsd.cosmology.Cosmology¶

Interfacing with CLASS¶

Overview¶

The CLASS Cosmology object¶

Computing Background Quantities¶

The Linear Power Spectrum¶

Zel’dovich Power Spectra¶

The Correlation Function¶

API¶

The Cosmology object¶

Power spectrum objects¶

Correlation function objects¶

Halo Zel’dovich Perturbation Theory¶

Overview¶

Initialization¶

Functions¶

Examples¶

API¶

HZPT Classes¶

Galaxy Power Spectrum¶

Overview¶

Theoretical Background¶

Model Initialization¶

Model Parameters¶

Computing Power Spectra¶

Discrete Binning Effects¶

Specifying the (\(k\), \(\mu\)) Grid¶

Discrete \(P(k,\mu)\)¶

Discrete \(P_\ell(k)\)¶

Window-convolved Power Spectra¶

Specifying the Window Function¶

Evaluating the Convolution¶

API¶

The GalaxySpectrum Class¶

Gridded Power Spectra¶

Window-convolved Power Spectra¶

Quasar Power Spectrum¶

Getting Started¶

The rsdfit Executable¶

Parameter Files¶

Specifying the Data¶

Overview¶

File Formats for Data Files¶

The Power Statistics¶

\(P(k,\mu)\) Data¶

\(P_\ell(k)\) Data¶

The Covariance Matrix¶

The Window Function¶

The \(P(k,\mu)\) Grid¶

Generating Gaussian Covariance Matrices¶

Surveys with a varying \(n(z)\)¶

Simulation boxes with a constant \(\bar{n}\)¶

API¶

Power Statistics¶

Covariance Matrix¶

Specifying the Theory¶

Overview¶

The Free Parameters¶

The Constrained Parameters¶

Writing to a Parameter File¶

Configuring the Theory¶

Changing the Parametrization¶

The `rsdfit` Executable¶