A Multi-telescope Campaign on FRB 121102: Implications for the FRB Population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present results of the coordinated observing campaign that made the first subarcsecond localization of a fast radio burst, FRB 121102. During this campaign, we made the first simultaneous detection of an FRB burst using multiple telescopes: the VLA at 3 GHz and the Arecibo Observatory at 1.4 GHz. Of the nine bursts detected by the Very Large Array at 3 GHz, four had simultaneous observing coverage at other observatories at frequencies from 70 MHz to 15 GHz. The one multi-observatory detection and three non-detections of bursts seen at 3 GHz confirm earlier results showing that burst spectra are not well modeled by a power law. We find that burst spectra are characterized by a ∼500 MHz envelope and apparent radio energy as high as 10 40 erg. We measure significant changes in the apparent dispersion between bursts that can be attributed to frequency-dependent profiles or some other intrinsic burst structure that adds a systematic error to the estimate of dispersion measure by up to 1%. We use FRB 121102 as a prototype of the FRB class to estimate a volumetric birth rate of FRB sources Mpc −3 yr −1 , where N r is the number of bursts per source over its lifetime. This rate is broadly consistent with models of FRBs from young pulsars or magnetars born in superluminous supernovae or long gamma-ray bursts if the typical FRB repeats on the order of thousands of times during its lifetime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».