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Enregistrement W2792749774 · doi:10.1103/physrevd.98.083014

Detection and characterization of spin-orbit resonances in the advanced gravitational wave detectors era

2018· article· en· W2792749774 sur OpenAlexafffund
Chaitanya Afle, Anuradha Gupta, B. U. Gadre, P. Kumar, Nick Demos, Geoffrey Lovelace, Han Gil Choi, Hyung Mok Lee, S. Mitra, Michael Boyle, Daniel A. Hemberger, Harald Pfeiffer, Mark Scheel, Béla Szilágyi

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCalifornia State University, FullertonCanada Research ChairsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity Grants CommissionPittsburgh FoundationDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaKorea Institute of Science and Technology InformationSir Ratan Tata Trust and Navajbai Ratan Tata TrustCharles E. Kaufman FoundationScience and Engineering Research BoardCanadian Institute for Advanced ResearchCalifornia Institute of TechnologyUniversity of Wisconsin-MilwaukeeCalifornia State UniversityNational Niemann-Pick Disease FoundationSherman Fairchild FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsSpinsSpin (aerodynamics)Gravitational waveAngular momentumOrbit (dynamics)ChirpWaveformAstrophysicsComputational physicsQuantum mechanicsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spin-orbit resonances have important astrophysical implications as the evolution and subsequent coalescence of supermassive black hole binaries in one of these configurations may lead to low recoil velocity of merger remnants. It has also been shown that black hole spins in comparable mass stellar-mass black hole binaries could preferentially lie in a resonant plane when their gravitational waves (GWs) enter the advanced LIGO frequency band [1]. Therefore, it is highly desirable to investigate the possibility of detection and subsequent characterization of such GW sources in the advanced detector era, which can, in turn, improve our perception of their high mass counterparts. The current detection pipelines involve only nonprecessing templates for compact binary searches whereas parameter estimation pipelines can afford to use approximate precessing templates. In this paper, we test the performance of these templates in detection and characterization of spin-orbit resonant binaries. We use fully precessing time-domain SEOBNRv3 waveforms as well as four numerical relativity (NR) waveforms to model GWs from spin-orbit resonant binaries and filter them through IMRPhenomD, SEOBNRv4 and IMRPhenomPv2 approximants. We find that the nonprecessing approximants IMRPhenomD and SEOBNRv4 recover only $\ensuremath{\sim}70%$ of injections with fitting factor (FF) higher than 0.97 (or 90% of injections with $\mathrm{FF}>0.9$). This loss in signal-to-noise ratio is mainly due to the missing physics in these approximants in terms of precession and nonquadrupole modes. However, if we use a new statistic, i.e., maximizing the matched filter output over the sky-location parameters as well, the precessing approximant IMRPhenomPv2 performs magnificently better than their nonprecessing counterparts with recovering 99% of the injections with FFs higher than 0.97. Interestingly, injections with $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\ensuremath{\phi}=180\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}$ have higher FFs ($\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\ensuremath{\phi}$ is the angle between the components of the black hole spins in the plane orthogonal to the orbital angular momentum) as compared to their $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\ensuremath{\phi}=0\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}$ and generic counterparts. This is because $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\ensuremath{\phi}=180\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}$ binaries are not as strongly precessing as $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\ensuremath{\phi}=0\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}$ and generic binaries. This implies that we will have a slight observation bias towards $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\ensuremath{\phi}=180\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}$ and away from $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\ensuremath{\phi}=0\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}$ resonant binaries while using nonprecessing templates for searches. Moreover, all template approximants are able to recover most of the injected NR waveforms with FFs $>0.95$. For all the injections including NR, the systematic error in estimating chirp mass remains below $<10%$ with minimum error for $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\ensuremath{\phi}=180\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}$ resonant binaries. The symmetric mass-ratio can be estimated with errors below 15%. The effective spin parameter ${\ensuremath{\chi}}_{\mathrm{eff}}$ is measured with maximum absolute error of 0.13. The in-plane spin parameter ${\ensuremath{\chi}}_{p}$ is mostly underestimated indicating that a precessing signal will be recovered as a relatively less precessing signal. Based on our findings, we conclude that we not only need improvements in waveform models towards precession and nonquadrupole modes but also better search strategies for precessing GW signals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,420 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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