From spin noise to systematics: stochastic processes in the first International Pulsar Timing Array data release
Notice bibliographique
Résumé
We analyse the stochastic properties of the 49 pulsars that comprise the first International Pulsar Timing Array (IPTA) data release. We use Bayesian methodology, performing model selection to determine the optimal description of the stochastic signals present in each pulsar. In addition to spin-noise and dispersion-measure (DM) variations, these models can include timing noise unique to a single observing system, or frequency band. We show the improved radio-frequency coverage and presence of overlapping data from different observing systems in the IPTA data set enables us to separate both system and band-dependent effects with much greater efficacy than in the individual pulsar timing array (PTA) data sets. For example, we show that PSR J1643−1224 has, in addition to DM variations, significant band-dependent noise that is coherent between PTAs which we interpret as coming from time-variable scattering or refraction in the ionized interstellar medium. Failing to model these different contributions appropriately can dramatically alter the astrophysical interpretation of the stochastic signals observed in the residuals. In some cases, the spectral exponent of the spin-noise signal can vary from 1.6 to 4 depending upon the model, which has direct implications for the long-term sensitivity of the pulsar to a stochastic gravitational-wave (GW) background. By using a more appropriate model, however, we can greatly improve a pulsar's sensitivity to GWs. For example, including system and band-dependent signals in the PSR J0437−4715 data set improves the upper limit on a fiducial GW background by ∼60 per cent compared to a model that includes DM variations and spin-noise only.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».