UTILITY OF GALAXY CATALOGS FOR FOLLOWING UP GRAVITATIONAL WAVES FROM BINARY NEUTRON STAR MERGERS WITH WIDE-FIELD TELESCOPES
Notice bibliographique
Résumé
The first detections of gravitational waves from binary neutron star mergers with advanced LIGO and Virgo observatories are anticipated in the next five years. These detections could pave the way for multi-messenger gravitational-wave (GW) and electromagnetic (EM) astronomy if GW triggers are successfully followed up with targeted EM observations. However, GW sky localization is relatively poor, with expected localization areas of ∼10–100 deg 2 ; this presents a challenge for following up GW signals from compact binary mergers. Even for wide-field instruments, tens or hundreds of pointings may be required. Prioritizing pointings based on the relative probability of successful imaging is important since it may not be possible to tile the entire gravitational-wave localization region in a timely fashion. Galaxy catalogs were effective at narrowing down regions of the sky to search in initial attempts at joint GW/EM observations. The relatively limited range of initial GW instruments meant that few galaxies were present per pointing and galaxy catalogs were complete within the search volume. The next generation of GW detectors will have a 10-fold increase in range thereby increasing the expected number of galaxies per unit solid angle by a factor of ∼1000. As an additional complication, catalogs will be highly incomplete. Nevertheless, galaxy catalogs can still play an important role in prioritizing pointings for the next era of GW searches. We show how to quantify the advantages of using galaxy catalogs to prioritize wide-field follow-ups as a function of only two parameters: the three-dimensional volume within the field of view of a telescope after accounting for the GW distance measurement uncertainty, and the fraction of the GW sky localization uncertainty region that can be covered with telescope pointings. We find that the use of galaxy catalogs can improve the probability of successful imaging by ∼10% to ∼300% relative to follow-up strategies that do not utilize such catalogs for the scenarios we considered. We determine that catalogs with a 75% completeness perform comparably to complete catalogs in most cases, while 33%-complete catalogs can lead to lower follow-up success rates than complete catalogs for small fields of view, though still providing an advantage over strategies that do not use a catalog at all.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».