Projected constraints on scalarization with gravitational waves from neutron star binaries
Notice bibliographique
Résumé
Certain scalar-tensor theories have the property of endowing stars with scalar hair, sourced either by the star's own compactness (spontaneous scalarization) or, for binary systems, by the companion's scalar hair (induced scalarization) or by the orbital binding energy (dynamical scalarization). Scalarized stars in binaries present different conservative dynamics than in general relativity, and can also excite a scalar mode in the metric perturbation that carries away dipolar radiation. As a result, the binary orbit shrinks faster than predicted in general relativity, modifying the rate of decay of the orbital period. In spite of this, scalar-tensor theories can pass existing binary pulsar tests, because observed pulsars may not be compact enough or sufficiently orbitally bound to activate scalarization. Gravitational waves emitted during the last stages of compact binary inspirals are thus ideal probes of scalarization effects. For the standard projected sensitivity of advanced LIGO, we here show that, if the neutron star equation of state is such that the stars can be sufficiently compact that they enter the detector's sensitivity band already scalarized, then gravitational waves could place constraints at least comparable to binary pulsars. If the stars dynamically scalarize while inspiraling in band, then constraints are still possible provided the equation of state leads to scalarization that occurs sufficiently early in the inspiral, roughly below an orbital frequency of 50 Hz. In performing these studies, we rederive an easy-to-calculate data analysis measure, an integrated phase difference between a general-relativistic and a modified signal, and connect it directly to the Bayes factor, showing that it can be used to determine whether a modified gravity effect is detectable. Finally, we find that custom-made templates are equally effective as model-independent, parametrized post-Einsteinian waveforms at detecting such modified gravity effects at realistic signal-to-noise ratios.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».