Gravitational Wave Astronomy with the SKA
Notice bibliographique
Résumé
On a time scale of years to decades, gravitational wave (GW) astronomy will become a reality. Low frequency (10 -9 Hz) GWs are detectable through long-term timing observations of the most stable pulsars. Radio observatories worldwide are currently carrying out observing programmes to detect GWs, with data sets being shared through the International Pulsar Timing Array project. One of the most likely sources of low frequency GWs are supermassive black hole binaries (SMBHBs), detectable as a background due to a large number of binaries, or as continuous or burst emission from individual sources. No GW signal has yet been detected, but stringent constraints are already being placed on galaxy evolution models. The SKA will bring this research to fruition. In this chapter, we describe how timing observations using SKA1 will contribute to detecting GWs, or can confirm a detection if a first signal already has been identified when SKA1 commences observations. We describe how SKA observations will identify the source(s) of a GW signal, search for anisotropies in the background, improve models of galaxy evolution, test theories of gravity, and characterise the early inspiral phase of a SMBHB system. We describe the impact of the large number of millisecond pulsars to be discovered by the SKA; and the observing cadence, observation durations, and instrumentation required to reach the necessary sensitivity. We describe the noise processes that will influence the achievable precision with the SKA. We assume a long-term timing programme using the SKA1-MID array and consider the implications of modifications to the current design. We describe the possible benefits from observations using SKA1-LOW. Finally, we describe GW detection prospects with SKA1 and SKA2, and end with a description of the expectations of GW astronomy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
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 ».