A Sample of Low-energy Bursts from FRB 121102
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present 41 bursts from the first repeating fast radio burst (FRB) discovered (FRB 121102). A deep search has allowed us to probe unprecedentedly low burst energies during two consecutive observations (separated by one day) using the Arecibo telescope at 1.4 GHz. The bursts are generally detected in less than one-third of the 580 MHz observing bandwidth, demonstrating that narrowband FRB signals may be more common than previously thought. We show that the bursts are likely faint versions of previously reported multi-component bursts. There is a striking lack of bursts detected below 1.35 GHz and simultaneous Very Large Array observations at 3 GHz did not detect any of the 41 bursts, but did detect one that was not seen with Arecibo, suggesting preferred radio emission frequencies that vary with epoch. A power-law approximation of the cumulative distribution of burst energies yields an index −1.8 ± 0.3, which is much steeper than the previously reported value of ∼−0.7. The discrepancy may be evidence for a more complex energy distribution. We place constraints on the possibility that the associated persistent radio source is generated by the emission of many faint bursts (∼700 ms −1 ). We do not see a connection between burst fluence and wait time. The distribution of wait times follows a log-normal distribution centered around ∼200 s; however, some bursts have wait times below 1 s and as short as 26 ms, which is consistent with previous reports of a bimodal distribution. We caution against exclusively integrating over the full observing band during FRB searches, because this can lower signal to noise.
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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 | 0,000 | 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 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 ».