Upper limits on gravitational wave bursts in LIGO’s second science run
Notice bibliographique
Résumé
We perform a search for gravitational wave bursts using data from the second science run of the LIGO detectors, using a method based on a wavelet time-frequency decomposition. This search is sensitive to bursts of duration much less than a second and with frequency content in the 100--1100 Hz range. It features significant improvements in the instrument sensitivity and in the analysis pipeline with respect to the burst search previously reported by LIGO. Improvements in the search method allow exploring weaker signals, relative to the detector noise floor, while maintaining a low false alarm rate, $O(0.1)$ $\ensuremath{\mu}\mathrm{Hz}$. The sensitivity in terms of the root-sum-square (rss) strain amplitude lies in the range of ${h}_{\mathrm{rss}}\ensuremath{\sim}{10}^{\ensuremath{-}20}\ensuremath{-}{10}^{\ensuremath{-}19}\text{ }\text{ }{\mathrm{Hz}}^{\ensuremath{-}1/2}$. No gravitational wave signals were detected in 9.98 days of analyzed data. We interpret the search result in terms of a frequentist upper limit on the rate of detectable gravitational wave bursts at the level of 0.26 events per day at 90% confidence level. We combine this limit with measurements of the detection efficiency for selected waveform morphologies in order to yield rate versus strength exclusion curves as well as to establish order-of-magnitude distance sensitivity to certain modeled astrophysical sources. Both the rate upper limit and its applicability to signal strengths improve our previously reported limits and reflect the most sensitive broad-band search for untriggered and unmodeled gravitational wave bursts to date.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».