MEASUREMENT OF THE RADIUS OF NEUTRON STARS WITH HIGH SIGNAL-TO-NOISE QUIESCENT LOW-MASS X-RAY BINARIES IN GLOBULAR CLUSTERS
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the measurement of the neutron star (NS) radius using the thermal spectra from quiescent low-mass X-ray binaries (qLMXBs) inside globular clusters (GCs). Recent observations of NSs have presented evidence that cold ultra dense matter—present in the core of NSs—is best described by "normal matter" equations of state (EoSs). Such EoSs predict that the radii of NSs, R NS , are quasi-constant (within measurement errors, of ∼10%) for astrophysically relevant masses ( M NS >0.5 M ☉ ). The present work adopts this theoretical prediction as an assumption, and uses it to constrain a single R NS value from five qLMXB targets with available high signal-to-noise X-ray spectroscopic data. Employing a Markov chain Monte-Carlo approach, we produce the marginalized posterior distribution for R NS , constrained to be the same value for all five NSs in the sample. An effort was made to include all quantifiable sources of uncertainty into the uncertainty of the quoted radius measurement. These include the uncertainties in the distances to the GCs, the uncertainties due to the Galactic absorption in the direction of the GCs, and the possibility of a hard power-law spectral component for count excesses at high photon energy, which are observed in some qLMXBs in the Galactic plane. Using conservative assumptions, we found that the radius, common to the five qLMXBs and constant for a wide range of masses, lies in the low range of possible NS radii, (90%-confidence). Such a value is consistent with low- R NS equations of state. We compare this result with previous radius measurements of NSs from various analyses of different types of systems. In addition, we compare the spectral analyses of individual qLMXBs to previous works.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».