Upper limit map of a background of gravitational waves
Notice bibliographique
Résumé
We searched for an anisotropic background of gravitational waves usingdata from the LIGO S4 science run and a method that is optimizedfor point sources. This is appropriate if, for example, the gravitationalwave background is dominated by a small number of distinct astrophysical sources.No signal was seen. Upper limit maps were produced assuming two differentpower laws for the source strain power spectrum. For an ${f}^{\ensuremath{-}3}$ power law and using the50 Hz to 1.8 kHz band the upper limits on the sourcestrain power spectrum vary between $1.2\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}48}\text{ }\text{ }{\mathrm{Hz}}^{\ensuremath{-}1}$ $(100\text{ }\text{ }\mathrm{Hz}/f{)}^{3}$ and $1.2\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}47}\text{ }\text{ }{\mathrm{Hz}}^{\ensuremath{-}1}$ $(100\text{ }\text{ }\mathrm{Hz}/f{)}^{3}$, depending on the position in the sky. Similarly,in the case of constant strain power spectrum, the upper limits vary between $8.5\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}49}\text{ }\text{ }{\mathrm{Hz}}^{\ensuremath{-}1}$ and $6.1\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}48}\text{ }\text{ }{\mathrm{Hz}}^{\ensuremath{-}1}$. As a side product a limiton an isotropic background of gravitational waves was also obtained. All limitsare at the 90% confidence level. Finally, as an application, we focused onthe direction of Sco-X1, the brightest low-mass x-ray binary. We compare theupper limit on strain amplitude obtained by this method to expectations basedon the x-ray flux from Sco-X1.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».