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Enregistrement W2945621512 · doi:10.1103/physrevd.100.124030

Gravitational wave echo spectra

2019· article· en· W2945621512 sur OpenAlexafffund
Randy S. Conklin, Bob Holdom

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysics and Sensor Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWaveformPhysicsEcho (communications protocol)Transfer functionAcousticsGravitational waveFilter (signal processing)SIGNAL (programming language)Sensitivity (control systems)Resonance (particle physics)Frequency domainFunction (biology)OpticsSpectral lineTime domainComputational physicsAstrophysicsComputer scienceMathematical analysisQuantum mechanicsMathematicsElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exotic compact objects may resemble black holes very closely while remaining horizonless. They may be distinguished from black holes because they effectively give rise to a resonant cavity for the propagation of low frequency gravity waves. In a Green's function approach, the resonance structure appears in a transfer function. The transfer function in turn is modulated by an initial-condition-dependent source integral to obtain the observed spectrum. We find that the source integral displays universal factors that tend to enhance low and negative frequencies, and this increases the complexity of the waveforms in the time domain. These waveforms also display a significant sensitivity to initial conditions. For these reasons a standard matched-filter search strategy is difficult. In contrast, the sharp and evenly spaced resonance spectrum presents a much more robust signal to target. It persists even in the absence of simple echoes. We also describe an additional two-component structure of this resonance pattern.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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