Search for gravitational waves from binary inspirals in S3 and S4 LIGO data
Notice bibliographique
Résumé
We report on a search for gravitational waves from the coalescence of compact binaries during the third and fourth LIGO science runs. The search focused on gravitational waves generated during the inspiral phase of the binary evolution. In our analysis, we considered three categories of compact binary systems, ordered by mass: (i) primordial black hole binaries with masses in the range $0.35{M}_{\ensuremath{\bigodot}}<{m}_{1}$, ${m}_{2}<1.0{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$, (ii) binary neutron stars with masses in the range $1.0{M}_{\ensuremath{\bigodot}}<{m}_{1}$, ${m}_{2}<3.0{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$, and (iii) binary black holes with masses in the range $3.0{M}_{\ensuremath{\bigodot}}<{m}_{1}$, ${m}_{2}<{m}_{\mathrm{max}}$ with the additional constraint ${m}_{1}+{m}_{2}<{m}_{\mathrm{max}}$, where ${m}_{\mathrm{max}}$ was set to $40.0{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$ and $80.0{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$ in the third and fourth science runs, respectively. Although the detectors could probe to distances as far as tens of Mpc, no gravitational-wave signals were identified in the 1364 hours of data we analyzed. Assuming a binary population with a Gaussian distribution around $0.75\ensuremath{-}0.75{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$, $1.4\ensuremath{-}1.4{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$, and $5.0\ensuremath{-}5.0{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$, we derived 90%-confidence upper limit rates of $4.9\text{ }\text{ }{\mathrm{yr}}^{\ensuremath{-}1}{L}_{10}^{\ensuremath{-}1}$ for primordial black hole binaries, $1.2\text{ }\text{ }{\mathrm{yr}}^{\ensuremath{-}1}{L}_{10}^{\ensuremath{-}1}$ for binary neutron stars, and $0.5\text{ }\text{ }{\mathrm{yr}}^{\ensuremath{-}1}{L}_{10}^{\ensuremath{-}1}$ for stellar mass binary black holes, where ${L}_{10}$ is ${10}^{10}$ times the blue-light luminosity of the Sun.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».