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Enregistrement W2974450330 · doi:10.1093/mnras/staa1120

The impact of peculiar velocities on the estimation of the Hubble constant from gravitational wave standard sirens

2020· article· en· W2974450330 sur OpenAlexaff
Constantina Nicolaou, O. Lahav, Pablo Lemos, William G. Hartley, Jonathan Braden

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilSimons Foundation
Mots-clésPhysicsHubble's lawGravitational waveAstrophysicsGravitational constantAstronomyConstant (computer programming)GravitationClassical mechanicsCosmologyDark energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this work, we investigate the systematic uncertainties that arise from the calculation of the peculiar velocity when estimating the Hubble constant (H0) from gravitational wave standard sirens. We study the GW170817 event and the estimation of the peculiar velocity of its host galaxy, NGC 4993, when using Gaussian smoothing over nearby galaxies. NGC 4993 being a relatively nearby galaxy, at ∼40 Mpc away, is subject to a significant effect of peculiar velocities. We demonstrate a direct dependence of the estimated peculiar velocity value on the choice of smoothing scale. We show that when not accounting for this systematic, a bias of ${\sim }200~{\rm km\, s^{-1}}$ in the peculiar velocity incurs a bias of ${\sim }4~{\rm km\, s^{-1}\, Mpc^{-1}}$ on the Hubble constant. We formulate a Bayesian model that accounts for the dependence of the peculiar velocity on the smoothing scale and by marginalizing over this parameter we remove the need for a choice of smoothing scale. The proposed model yields $H_0 = 68.6 ^{+14.0} _{-8.5}~{\rm km\, s^{-1}\, Mpc^{-1}}$. We demonstrate that under this model a more robust unbiased estimate of the Hubble constant from nearby GW sources is obtained.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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