LOCALIZING COMPACT BINARY INSPIRALS ON THE SKY USING GROUND-BASED GRAVITATIONAL WAVE INTERFEROMETERS
Notice bibliographique
Résumé
The inspirals and mergers of compact binaries are among the most promising events for ground-based gravitational-wave (GW) observatories. The detection of electromagnetic (EM) signals from these sources would provide complementary information to the GW signal. It is therefore important to determine the ability of GW detectors to localize compact binaries on the sky, so that they can be matched to their EM counterparts. We use Markov Chain Monte Carlo techniques to study sky localization using networks of ground-based interferometers. Using a coherent-network analysis, we find that the Laser Interferometer Gravitational Wave Observatory (LIGO)–Virgo network can localize 50% of their detected neutron star binaries to better than 50 deg 2 with a 95% confidence interval. The addition of the Large Scale Cryogenic Gravitational Wave Telescope (LCGT) and LIGO-Australia improves this to 12 deg 2 . Using a more conservative coincident detection threshold, we find that 50% of detected neutron star binaries are localized to 13 deg 2 using the LIGO–Virgo network, and to 3 deg 2 using the LIGO–Virgo–LCGT–LIGO-Australia network. Our findings suggest that the coordination of GW observatories and EM facilities offers great promise.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».