Sensitivity of the Advanced LIGO detectors at the beginning of gravitational wave astronomy
Notice bibliographique
Résumé
The Laser Interferometer Gravitational Wave Observatory (LIGO) consists of two widely separated 4 km laser interferometers designed to detect gravitational waves from distant astrophysical sources in the frequency range from 10 Hz to 10 kHz. The first observation run of the Advanced LIGO detectors started in September 2015 and ended in January 2016. A strain sensitivity of better than ${10}^{\ensuremath{-}23}/\sqrt{\mathrm{Hz}}$ was achieved around 100 Hz. Understanding both the fundamental and the technical noise sources was critical for increasing the astrophysical strain sensitivity. The average distance at which coalescing binary black hole systems with individual masses of $30\text{ }\text{ }{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$ could be detected above a signal-to-noise ratio (SNR) of 8 was 1.3 Gpc, and the range for binary neutron star inspirals was about 75 Mpc. With respect to the initial detectors, the observable volume of the Universe increased by a factor 69 and 43, respectively. These improvements helped Advanced LIGO to detect the gravitational wave signal from the binary black hole coalescence, known as GW150914.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».