The NANOGrav 12.5 yr Data Set: The Frequency Dependence of Pulse Jitter in Precision Millisecond Pulsars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low-frequency gravitational-wave experiments require the highest timing precision from an array of the most stable millisecond pulsars. Several known sources of noise on short timescales in single radio pulsar observations are well described by a simple model of three components: template fitting from a finite signal-to-noise ratio, pulse phase/amplitude jitter from single-pulse stochasticity, and scintillation errors from short-timescale interstellar scattering variations. Currently template-fitting errors dominate, but as radio telescopes push toward higher signal-to-noise ratios, jitter becomes the next dominant term for most millisecond pulsars. Understanding the statistics of jitter becomes crucial for properly characterizing arrival time uncertainties. We characterize the radio frequency dependence of jitter using data on 48 pulsars in the North American Nanohertz Observatory for Gravitational Waves timing program. We detect significant jitter in 43 of the pulsars and test several functional forms for its frequency dependence; we find significant frequency dependence for 30 pulsars. We find moderate correlations of rms jitter with pulse width (R = 0.62) and number of profile components (R = 0.40); the single-pulse rms jitter is typically ≈1% of pulse phase. The average frequency dependence for all pulsars using a power-law model has index −0.42. We investigate the jitter variations for the interpulse of PSR B1937+21 and find no significant deviations from the main pulse rms jitter. We also test the time variation of jitter in two pulsars and find that systematics likely bias the results for high-precision pulsars. Pulsar timing array analyses must properly model jitter as a significant component of the noise within the detector.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».