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Enregistrement W2900991176 · doi:10.1103/physrevd.99.044014

Observing the post-merger signal of GW170817-like events with improved gravitational-wave detectors

2019· article· en· W2900991176 sur OpenAlexaff
Andoni Torres-Rivas, Katerina Chatziioannou, Andreas Bauswein, J. A. Clark

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilOffice of ScienceEuropean CommissionKlaus Tschira StiftungDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésGravitational waveDetectorPhysicsNeutron starSIGNAL (programming language)Sensitivity (control systems)Gravitational-wave observatoryNoise (video)Binary numberAstrophysicsOpticsComputer scienceElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent detection of a neutron star binary through gravitational waves, GW170817, has offered another source of information about the properties of cold supranuclear matter. Information from the signal emitted before the neutron stars merged has been used to study the equation of state of these bodies, however, any complementary information included in the signal emitted after the merger has been lost in the detector noise. In this paper we investigate the prospects of studying GW170817-like post-merger signals with future gravitational-wave detectors. We first compute the expected properties of the possible GW170817 post-merger signal using information from pre-merger analyses. We then quantify the required improvement in detector sensitivity in order to extract key features of the post-merger signal. We find that if we observe a signal of similar strength to GW170817 when the aLIGO detectors have been improved by $\ensuremath{\sim}2--3$ times over their design sensitivity in the kHz regime, we will be able to extract the dominant frequency component of the post-merger. With further improvements and next-generation detectors we will also be able to extract subdominant frequencies. We conclude that post-merger signals could be brought within our reach in the coming years given planned detector upgrades, such as $\mathrm{A}+$, Voyager, and the next-generation detectors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,396 · 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

Citations93
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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